بازار گراف دانش: تحلیل و پیش بینی صنعت جهانی (2024-2030)

اندازه بازار گراف دانش 1.06 میلیارد دلار در سال 2023 ارزش گذاری شد و انتظار می‌رود کل درآمد گراف دانش با CAGR 18.1 درصد از سال 2024 تا 2030 رشد کند و به نزدیک به 3.42 میلیارد دلار برسد.

گراف دانش ترکیبی از داده‌های تجاری در یک گراف و بازنمایی صریح دانش است. کسب‌وکارها داده‌ها را طوری مدیریت می‌کنند که ارتباطات بین مشتریان، محصولات یا خدمات، ویژگی‌ها، بازارها و هر چیز دیگری که بر سازمان تأثیر می‌گذارد را درک کنند. یک گراف مستقیماً این ارتباطات را نشان می‌دهد که به ما امکان می‌دهد روابطی را که تجارت را به جلو می‌برند تجزیه و تحلیل و درک کنیم. دانش اطلاعات پس زمینه‌ای از جمله اینکه چه نوع چیزهایی برای شرکت مهم هستند و چگونه با یکدیگر ارتباط دارند را ارائه می‌دهد. یک بازنمایی صریح از دانش تجاری به مجموعه داده‌های مختلف اجازه می‌دهد تا یک مرجع مشترک را به اشتراک بگذارند. یک گراف دانش، داده‌های کسب و کار و دانش کسب و کار را ترکیب می‌کند تا تجربه کامل‌تر و یکپارچه‌تر با داده‌های سازمان ارائه دهد.

اهمیت روزافزون داده های ساختاریافته و استفاده روزافزون از گراف‌های دانش در بسیاری از صنایع، جهت بازار گراف دانش را تعیین می‌کند. بازار با استفاده روزافزون از این ابزارها، که به عنوان عناصر ضروری در استراتژی‌های داده سازمانی هستند، بینش‌های ارزشمند را تسهیل می‌کند و پتانسیل کامل داده‌ها را در پیگیری تصمیم‌گیری آگاهانه باز می‌کند، هدایت می‌شود. صنعت گراف دانش برای رشد پایدار آماده است زیرا مشاغل نقش مهم آن را در مدیریت داده، تصمیم‌گیری و نوآوری می‌شناسند. افزایش ادغام بازار گراف دانش در برنامه‌های کاربردی سازمانی مشهود است، با افزایش تقاضا در بخش‌های مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و خرده فروشی. نوآوری‌هایی مانند پایگاه‌های اطلاعاتی گراف و شبکه‌های عصبی، پیشرفت‌های فناوری را نشان می‌دهند. پلتفرم‌های گراف دانش منبع باز در حال افزایش هستند که با تأکید فزاینده بر ملاحظات امنیتی و حفظ حریم خصوصی همراه است.

همه‌گیری COVID-19 تأثیر قابل توجهی بر بازار گراف دانش داشته است. این بیماری همه‌گیر بر ضرورت تصمیم‌گیری‌های سریع و مبتنی بر داده در مشاغل تاکید می‌کند. همچنین، گراف‌های دانش یک نمای یکپارچه ارائه می‌دهند، که تشخیص الگو را از منابع مختلف ساده می‌کند. تقاضای آنها در بخش‌های حیاتی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و خرده‌فروشی افزایش می‌یابد، و با ارائه بینش‌هایی که برای توسعه درمان‌ها، مدیریت ریسک‌های مالی و بهینه‌سازی زنجیره‌های تامین حیاتی هستند، به چالش‌های پیچیده می‌پردازند.

پویایی بازار نمودار دانش:

نیاز روزافزون به یکپارچه‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها.

انتظار می‌رود نیاز روزافزون به یکپارچه‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها یک روند کلیدی در بازار گراف دانش باشد. داده‌ها به طور فزاینده‌ای بخشی جدایی ناپذیر از فرآیندهای سازمانی می‌شوند و نیاز به یکپارچه‌سازی و تجزیه و تحلیل موثر داده‌ها بسیار مهم است. یکپارچه‌سازی داده‌ها شامل یکپارچه‌سازی اطلاعات از منابع مختلف در یک دیدگاه منسجم یکپارچه است که وظیفه غالباً پیچیده مدیریت قالب‌ها، منابع و کیفیت‌های مختلف داده را ساده می‌کند. از سوی دیگر، تجزیه و تحلیل سازمان ها را قادر می‌سازد تا از طریق روش‌هایی مانند تجزیه و تحلیل آماری و یادگیری ماشین، بینش‌های معناداری را از این داده‌های ادغام شده به دست آورند. مزایای استفاده از یکپارچه‌سازی داده‌ها و تجزیه و تحلیل چند وجهی است. بهبود تصمیم‌گیری، افزایش کارایی و مزیت رقابتی از مزایای قابل توجه است. با این حال، چالش‌هایی مانند تضمین کیفیت داده‌ها، محافظت در برابر تهدیدات امنیتی، و ایجاد چارچوب‌های قوی حاکمیت داده همچنان وجود دارد.

علاوه بر این، آینده یکپارچه‌سازی داده‌ها و تجزیه و تحلیل ها با اهمیت روزافزون تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ، ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای اتوماسیون، و نفوذ رو به گسترش رایانش ابری مشخص می‌شود که این ابزارها را برای سازمان‌ها در هر اندازه در دسترس‌تر می‌کند. با استفاده از این روندها، سازمان‌ها نه تنها تصمیم‌گیری و کارایی را افزایش می‌دهند، بلکه خطرات را شناسایی و کاهش می‌دهند، رضایت مشتری را بهبود می‌بخشند و از انطباق با مقررات اطمینان می‌دهند. در یک چشم انداز مبتنی بر داده، استفاده موثر از یکپارچه‌سازی داده‌ها و تجزیه و تحلیل برای موفقیت سازمانی بسیار مهم است.

ادغام هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین یک روند تحول آفرین برای بازار گراف دانش است.

انتظار می‌رود ادغام هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین یک روند کلیدی در بازار گراف دانش باشد. این ابزارها این بازار را به ارتفاعات بی‌سابقه‌ای می‌رساند. همچنین، هوش‌مصنوعی و ML اتوماسیون ساخت و نگهداری گراف‌های دانش را ساده می‌کند که موجودیت‌ها و روابط را از داده‌های بدون ساختار استخراج می‌کند. این ادغام گراف‌های دانش را برای استدلال و استنتاج پیش‌بینی پیوندهای گمشده و تشخیص ناهنجاری‌ها توانمند می‌سازد. برنامه‌های مختلف از جمله سیستم‌های توصیه، کشف تقلب و پشتیبانی تصمیم‌گیری دانش محور سود می‌برند. رویکردهای یکپارچه‌سازی از تعبیه الگوریتم‌های AI/ML در پلت‌فرم‌های گراف دانش تا توسعه مدل‌های طراحی‌شده برای همکاری در گراف دانش را شامل می‌شود. این مزایا شامل ساخت و ساز پیشرفته، استدلال قوی‌تر و کاربردهای هوشمند است. جهت‌های آینده شامل اصلاح الگوریتم‌ها، بررسی رویکردهای یکپارچه‌سازی جدید، و بهبود تفسیرپذیری مدل، تضمین تکامل مداوم در این زمینه پویا است. همانطور که هوش‌مصنوعی و ML پیشرفت می‌کنند، ادغام آنها با گراف‌های دانش نوآوری بیشتر و پذیرش گسترده در صنایع را نوید می‌دهد.

چالش‌ها در بازار گراف دانش: ابعاد فنی، سازمانی و اجتماعی.

اکتساب و استخراج دانش شامل چالش جمع‌آوری و استخراج اطلاعات از منابع مختلف، مواجهه با مسائل با تفاوت‌های ظریف زبان طبیعی و ناسازگاری در قالب داده‌ها است. بازنمایی و ادغام دانش برای یکپارچه‌سازی اطلاعات در یک گراف دانش سازگار، پرداختن به ابهامات معنایی و همسوسازی هستی‌شناسی‌های مختلف مهم هستند. همچنین، اعتبارسنجی و استدلال برای اطمینان از دقت، سازگاری و کامل بودن گراف دانش ضروری هستند و نیازمند توسعه بیشتر در بررسی واقعیت و مدیریت عدم قطعیت هستند. چالش‌های مقیاس‌پذیری و عملکرد به دلیل رشد سریع گراف‌های دانش، نیاز به الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر و تکنیک‌های پردازش توزیع‌شده پدیدار می‌شوند. علاوه بر این، چالش‌های سازمانی شامل ایجاد سیاست‌های حاکمیت داده، تعریف ساختارهای مالکیت و مدیریت کیفیت داده‌ها در طول چرخه عمر گراف دانش است. نگهداری و تکامل، ادغام با سیستم‌های موجود، اعتماد، شفافیت و رسیدگی به سوگیری برای اجرای موفقیت‌آمیز حیاتی هستند.

علاوه بر این، چالش‌های اجتماعی شامل تضمین حریم خصوصی، پرداختن به ملاحظات اخلاقی و تقویت اعتماد است. شناسایی و کاهش تعصبات، رعایت مقررات حفظ حریم خصوصی، و ارائه توضیحات برای تصمیمات مبتنی بر گراف دانش برای پذیرش جامعه ضروری است.

تجزیه و تحلیل بخش بازار گراف دانش:

بر اساس Application، بخش گراف دانش جستجوی معنایی بیشترین سهم بازار را با بیش از 29 درصد در اختیار داشت و در سال 2023 بر بازار جهانی گراف دانش تسلط داشت. انتظار می‌رود این بخش با CAGR 11.45 درصد رشد کند و تسلط خود را در دوره پیش‌بینی حفظ کند. جستجوی معنایی با رمزگشایی معانی کلمات برای نتایج مرتبط‌تر، دقت جستجو را افزایش می‌دهد. با استفاده از گراف‌های دانش، از بازنمایی ساختار یافته دانش برای تشخیص روابط بین موجودیت‌ها استفاده می‌کند. این رویکرد فراتر از تطبیق کلمات کلیدی است، زمینه و هدف را در نظر می‌گیرد و نتایج جستجو را مطابق با انتظارات کاربر ارائه می‌دهد. جستجوی معنایی، که توسط قدرت درک ظرایف زبان هدایت می‌شود، بازیابی اطلاعات را متحول می‌کند و تجربه جستجوی شهودی و دقیق‌تری را ارائه می‌دهد.

سیستم‌های توصیه از گراف‌های دانش برای ارائه پیشنهادات شخصی برای محصولات، خدمات و محتوا استفاده می‌کنند. با نگاشت روابط بین کاربران، آیتم‌ها و موجودیت‌های مختلف، گراف‌های دانش توصیه‌های متناسب با علایق و ترجیحات کاربر را امکان‌پذیر می‌کنند. این رویکرد با ارائه پیشنهادهای مرتبط و جذاب بر اساس درک جامع ترجیحات کاربر در شبکه‌ای از داده‌های به هم پیوسته، تجربه کاربر را افزایش می‌دهد و احتمال تعامل و رضایت کاربر را افزایش می دهد. همچنین، نمودارهای دانش، ادغام یکپارچه داده‌ها را در منابع مختلف تسهیل می‌کنند و دسترسی و تحلیل را برای کسب‌وکارها ساده می‌کنند. گراف‌های دانش که به عنوان یک زبان مشترک برای نمایش موجودیت‌ها و روابط عمل می‌کنند، نقش مهمی در از بین بردن سیلوهای داده ایفا می‌کنند. آنها با ایجاد یک چارچوب یکپارچه، به اشتراک‌گذاری داده‌ها را در میان بخش‌ها و سازمان‌های مختلف ساده می‌کنند. این ادغام نه تنها همکاری را افزایش می‌دهد، بلکه کسب‌وکارها را با دیدی جامع توانمند می‌سازد و تصمیم‌گیری آگاهانه و بهینه‌سازی فرآیندها را ممکن می‌سازد. گراف‌های دانش به عنوان یک نیروی متحد کننده عمل می‌کنند و قابلیت همکاری و کارایی را در مدیریت چشم انداز در حال گسترش داده‌ها در یک سازمان ارتقا می‌دهند.

علاوه بر این، گراف‌های دانش به عنوان ابزار ارزشمندی برای مدیریت و به اشتراک‌گذاری دانش در سازمان‌ها عمل می‌کنند. آنها به طور موثر اطلاعات را ذخیره و سازماندهی می‌کنند و یک چارچوب ساختاریافته برای بازیابی، درک و استفاده آسان از دانش ارائه می‌دهند. گراف‌های دانش با ارائه یک ساختار منسجم، فرآیند مکان‌یابی اطلاعات مرتبط را ساده می‌کند و فرهنگ تبادل دانش کارآمد را در سازمان تقویت می‌کند. این رویکرد سازمان‌یافته گردش کار را افزایش می‌دهد، همکاری را ارتقا می‌دهد و تضمین می‌کند که بینش‌های ارزشمند به آسانی در دسترس هستند و به تصمیم‌گیری آگاهانه و بهره‌وری کلی کمک می‌کنند. بنابراین، گراف‌های دانش نقشی اساسی در بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت دانش داخلی و تسهیل تبادل روان‌تر اطلاعات بین اعضای تیم دارند.

علاوه بر این، گراف‌های دانش با ارائه یک بازنمایی ساختاریافته از دانش، نقش مهمی در آموزش و توسعه مدل‌های هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین دارند. این دانش ساختاریافته به مدل‌ها امکان می‌دهد پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تری داشته باشند. با نگاشت روابط بین موجودیت‌ها، گراف‌های دانش یک پایه متنی را فراهم می‌کنند و درک و قابلیت‌های یادگیری سیستم‌های هوش‌مصنوعی را افزایش می‌دهند. این اطلاعات ساختاریافته به استخراج بینش‌های معنادار کمک می‌کند، دقت و کارایی مدل بهبود یافته را تقویت می‌کند. استفاده از گراف‌های دانش در تلاش‌های هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشینی به توسعه الگوریتم‌های قوی‌تر و آگاهانه‌تر کمک می‌کند و پیشرفت در قابلیت‌های پیش‌بینی و فرآیندهای تصمیم‌گیری را تسهیل می‌کند.

بینش‌های منطقه‌ای بازار گراف دانش:

آمریکای شمالی با بالاترین سهم بازار 35 درصدی در سال 2023، بازار جهانی گراف دانش را رهبری کرد. انتظار می‌رود که این منطقه با CAGR 8.7 درصد رشد کند و تسلط خود را در طول دوره پیش‌بینی حفظ کند. بازار گراف دانش آمریکای شمالی با افزایش تقاضا در بخش‌های مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و خرده‌فروشی، رشد قوی را تجربه می‌کند. ایالات متحده در منطقه پیشتاز است و کانادا و مکزیک نیز از آن پیروی می‌کنند. روندهای کلیدی شامل پذیرش فزاینده راه‌حل‌های گراف دانش مبتنی بر ابر مقیاس‌پذیر و افزایش تقاضا برای گراف‌های غنی از زمینه است که اطلاعات موجودیت و روابط جامع را ارائه می‌کنند. این گراف‌ها کاربردهایی را در فناوری‌های پیشرفته مانند چت بات‌ها و موتورهای توصیه پیدا می‌کنند. چشم انداز رقابتی پویا است و دارای بازیکنان شناخته شده‌ای مانند Google، IBM، Oracle و SAS است. موقعیت غالب آمریکای شمالی در بازار به اقتصاد قوی و پذیرش فناوری پیشرفته آن نسبت داده می‌شود. رشد مستمر پیش‌بینی‌شده توسط این روندها مشخص می‌شود که نشان‌دهنده آینده رو به رشد بازار گراف دانش در آمریکای شمالی است.

رشد فزاینده ایالات متحده در بازار گراف دانش ناشی از عوامل مختلفی مانند افزایش تقاضا در صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و خرده فروشی است. راه‌حل‌های مبتنی بر ابر به دلیل مقیاس‌پذیری، رابط‌های کاربر پسند و مقرون به صرفه بودن در حال افزایش هستند. روندهای کلیدی شامل ظهور گراف‌های دانش غنی از زمینه است که به افزایش دقت جستجو و توصیه‌های روشنگرانه کمک می‌کند، برنامه‌هایی مانند چت بات‌ها و سیستم‌های تشخیص تقلب را هدایت می‌کند. بازار ایالات متحده که به شدت رقابتی است، بازیگران بزرگی مانند Google، IBM، Oracle و SAS را می‌بیند که طیفی از راه‌حل‌های گراف دانش را ارائه می‌دهند. با بلوغ کشور در این بخش، رشد پایدار پیش‌بینی می‌شود که با پذیرش کلان داده‌ها، تجربیات شخصی و پیشرفت در یادگیری ماشین و هوش‌مصنوعی تحریک می‌شود.

کانادا دومین بازار بزرگ برای گراف‌های دانش در آمریکای شمالی است. این رشد با افزایش تقاضا در بخش‌های مختلف، از جمله مراقبت‌های بهداشتی، مالی و فناوری پشتیبانی می‌شود. محرک های کلیدی شامل پذیرش فزاینده راه‌حل‌های گراف دانش مبتنی بر ابر و ادغام این گراف‌ها در برنامه‌های کاربردی جدید مانند ربات‌های گفتگو و موتورهای توصیه می‌شود. چشم‌انداز رقابتی کانادا دارای بازیگران برجسته‌ای مانند Google، IBM، Oracle و SAS است که راه‌حل‌های گراف دانش متنوعی را ارائه می‌دهند. بلوغ بازار، همراه با استقبال روزافزون داده‌های بزرگ، تجربیات شخصی‌سازی شده و فناوری‌های نوظهور، بازار گراف دانش کانادا را برای رشد پایدار در آینده قابل پیش‌بینی قرار می‌دهد.

چشم‌انداز رقابتی:

انتظار می‌رود بازار گراف دانش جهانی حضور فعال و رقابتی بسیاری از بازیگران بازار باشد. شرکت‌های بزرگ در تلاش هستند تا محصولات مقرون‌به‌صرفه و پیشرفته مبتنی بر ایمپلنت را برای پاسخگویی به تقاضای فزاینده معرفی کنند و در نتیجه رشد کلی بازار را تقویت کنند. بازیگران کلیدی استراتژی‌های تجاری مختلفی از جمله مشارکت‌های فنی و یکی‌شدن و ادغام[1] (M&A) اتخاذ می‌کنند تا در بازار گراف دانش رقابتی باقی بمانند. به عنوان مثال،

در فوریه 2023، IBM، StepZen را خریداری کرد که یک سرور GraphQL با معماری منحصربه‌فرد توسعه داد که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند APIهای GraphQL را سریع و با کد کمتر بسازند. StepZen نیز به گونه‌ای طراحی شده بود که بسیار انعطاف‌پذیر باشد. با سایر رویکردهای API سازگار است و نرم افزار به عنوان سرویس (SaaS) در دسترس است و در عین حال از استقرار در ابرهای خصوصی و مراکز داده داخلی پشتیبانی می‌کند.

در می 2023، Accenture، یک سرمایه‌گذاری استراتژیک از طریق Accenture Ventures در Stardog انجام داد، یک پلتفرم گراف دانش سازمانی پیشرو که به سازمان‌ها امکان می‌دهد در این عصر هوش‌مصنوعی مولد (AI) کارهای بیشتری با داده‌های خود انجام دهند و به ارزش بیشتری دست یابند. گراف‌های دانش سازمانی Stardog، با توانایی آنها برای قابل فهم کردن زمینه دنیای واقعی برای ماشین، توسط شرکت‌ها برای تسهیل یکپارچه‌سازی و یکپارچگی[2] داده‌های سازمانی بهتر استفاده می‌شود. به‌جای ادغام داده‌ها با ترکیب جداول، داده‌ها با استفاده از توانایی گراف دانش برای پیوند بی‌پایان مفاهیم بدون تغییر داده‌های اساسی، یکپارچه می‌شوند.

این تلاش‌های استراتژیک بر تعهد صنعت سبزیجات تازه به تنوع بخشیدن به خطوط تولید، نوآوری در بخش‌ها و اتخاذ مشارکت‌های استراتژیک برای رقابت مؤثر در چشم‌انداز بازار تأکید می‌کند. همانطور که ترجیحات مصرف کننده تکامل می‌یابد، این استراتژی‌های فعال، تولیدکنندگان سبزیجات تازه را برای رشد پایدار و رقابت در بازار لبنیات قرار می‌دهد.

Global Knowledge Graph Market
Report Coverage	Details
Base Year:	2023	Forecast Period:	2024-2030
Historical Data:	2018 to 2023	Market Size in 2023:	USD 1.06 Bn.
Forecast Period 2024 to 2030 CAGR:	18.1%	Market Size in 2030:	USD 3.42 Bn.
Segments Covered:	by Type	Context-rich External-sensing NLP
	by Task Type	Link prediction Entity Resolution Link-based Clustering
	by Application	Semantic search Recommendation Systems Data integration Knowledge Management AI and machine learning
	by End-User	Healthcare E-commerce& retail BFSI Government Manufacturing Transportation & logistics Others

بازار گراف دانش بر اساس منطقه:

·         آمریکای شمالی (ایالات متحده، کانادا و مکزیک)

·         اروپا (بریتانیا، فرانسه، آلمان، ایتالیا، اسپانیا، سوئد، اتریش و بقیه اروپا)

·         آسیا و اقیانوسیه (چین، کره جنوبی، ژاپن، هند، استرالیا، اندونزی، مالزی، ویتنام، تایوان، بنگلادش، پاکستان و بقیه APAC)

·         خاورمیانه و آفریقا (آفریقای جنوبی، شورای همکاری خلیج فارس، مصر، نیجریه و بقیه ME&A)

·         آمریکای جنوبی (برزیل، آرژانتین بقیه آمریکای جنوبی)

بازار گراف دانش تولید می‌کند:

1. Amazon.com Inc.

2. Baidu, Inc.

3. Facebook Inc

4. Google LLC

5. شرکت مایکروسافت

6. شرکت میتسوبیشی الکتریک

7. NELL

8. شرکت وب معنایی

9. YAGO

10. Yandex

11. AWS

12. معناشناسی کمبریج

13. Franz Inc.

14. شرکت آی بی ام

15. Neo4j

16. Ontotext

17. اوراکل

18. PoolParty

19. استارداگ

سوالات متداول:

1. محرک‌های رشد برای بازار گراف دانش چیست؟

پاسخ انتظار می‌رود نیاز روزافزون به یکپارچه‌سازی داده‌ها و تجزیه و تحلیل، محرک اصلی بازار Graph دانش باشد.

2. محدودیت اصلی در رشد بازار گراف دانش چیست؟

پاسخ شناسایی و کاهش تعصبات، رعایت مقررات حفظ حریم خصوصی، و ارائه توضیحات برای تصمیمات مبتنی بر گراف دانش برای پذیرش جامعه ضروری است. انتظار می‌رود که عوامل بازدارنده اصلی رشد بازار گراف دانش باشند.

3. انتظار می‌رود کدام منطقه در طول دوره پیش‌بینی بازار جهانی گراف دانش را رهبری کند؟

پاسخ انتظار می‌رود آمریکای شمالی در طول دوره پیش‌بینی بازار جهانی گراف دانش را رهبری کند.

4. اندازه بازار و نرخ رشد پیش بینی شده بازار گراف دانش چقدر است؟

پاسخ اندازه بازار گراف دانش 1.06 میلیارد دلار در سال 2023 ارزش‌گذاری شد و انتظار می‌رود کل درآمد گراف دانش با CAGR 18.19 درصد از سال 2024 تا 2030 رشد کند و به نزدیک به 3.42 میلیارد دلار برسد.

5. چه بخش‌هایی در گزارش بازار گراف دانش پوشش داده شده است؟

پاسخ بخش‌هایی که در گزارش بازار گراف دانش پوشش داده می‌شوند عبارتند از نوع، نوع وظیفه، برنامه، کاربر نهایی و منطقه.

---

[1] mergers and acquisitions

[2] integration and unification