産業ナレッジグラフ
データ関係を抽出し、相互関係を把握し、データのライフサイクルを追跡することで、業界のデータ標準に準拠し、業務をデジタル化して表現する柔軟なナレッジグラフを実現します。
検索から発見へと進む
数百ものデータソースと無数の命名規則が存在する場合、検索はそれぞれの言語を話すようで面倒な作業になりがちです。関連データを即座に発見することで、困難な検索から洞察を発見することへと大きく飛躍することができます。
関係性を理解する
そして、テーブルだけではありません。私たちが求める答えにとって、データエントリをつなぐ関係性の方がよく重要です。私たちのプロセスとシステムを理解するには、その文脈におけるデータの実態を理解することが必要です。
より良い産業用AIイニシアチブ
ナレッジグラフは、データサイエンス、人工知能、機械学習（AI/ML）、およびインターネットオブシングス（IoT）の取り組みを実用化するのに役立ちます。
オープンで柔軟なプロパティグラフデータモデル
高頻度の時系列センサーデータ、文書に隠された知識、視覚データストリーム、さらには物理環境を専門家に説明するための3Dやエンジニアリングデータに至るまで - Cognite Data Fusionは、その核心でスケールするために構築されています。それは異なるシステムやアプリケーションに閉じ込められていたデータを解放し、意味あるものにし、管理しやすくします。
リソースタイプの作成と産業ナレッジグラフの構築を自動化
業界のリーダーと研究コミュニティからの信頼
データのコンテキスト化が産業知識グラフにどのような価値が付与されるのか、第三者評価機関のコメントを抜粋します。
デジタルツインとコンテキスト化されたデータがデジタル化の価値を拡大する
デジタル化の成功は、データサイエンティストや開発者に必要なタイミングで文脈に沿った意味のあるデータへのアクセスを提供することにかかっています。
運用資産データのコンテキスト化を提供することでデータ分析を容易に
Cognite Data Fusionは、機械学習、ルールエンジン、専門家の知識を組み合わせて、データのタグ付けとラベル付けのパイプラインを作成し、CDFナレッジグラフを自動的に作成します。