選擇頁麵

分類管理101

《企業分類法最終指南》
下載白皮書

每天,我們都在創造數以億計的數據,從點擊手機到將文檔保存在雲端。即使對普通人來說,存儲和排序這些數據也可能相當困難——更不用說那些數據似乎永無止境的組織了,而這些數據對他們的整體業務成功至關重要。以有效的方式維護這些數據需要專門設計來滿足這些需求的工具。

雖然以前電子表格就足夠了,但企業現在正在尋求更智能的軟件來管理他們的數據,並保持領先。擁有大量非結構化數據的組織知道從數據中提取有意義的信息的困難。因此,數據管理和語義技術專家敦促使用綜合分類法來完成這項工作。

分類法管理不僅讓我們更容易、更快地找到東西,而且還讓我們找到數據之間的聯係,這是我們以前從未發現過的。因此,分類法管理使企業能夠自信地處理數據治理,同時允許組織進一步擴展其業務智能和在競爭市場中進行創新的整體能力。

什麼是分類法?

從廣義上講,分類法是將類似內容組織成相關組的方法。更廣義地說,分類學就是我們如何對事物進行分類。從概念上講,分類學在生物科學中扮演著重要的角色,在生物科學中,分類學被廣泛地用於組織動物王國。想想哺乳動物、鳥類和爬行動物以及它們之間的所有細節:在哺乳動物群體中,我們有貓、鯨魚、猿類等;隨著時間的推移,我們有了不同種類的猿類,如大猩猩、黑猩猩等。如果您可以將其形象化為各種類型的樹,那麼您就已經在理解分類法的基本層次上了。

    這張圖片顯示了動物王國的分類。

    日常生活中的分類。

    通過根據單詞和概念之間的關係來組織它們,分類法在維護數據豐富的複雜係統的秩序方麵非常有用。分類法的用戶可以將單詞分類為層次組,這些組在邏輯上通過“樹”流動。作為人類,我們的本能是用這種方式對物體進行分類,因為它們隻是讓它們更容易導航和理解。

    由於這個原因,分類法是我們在日常生活中所習慣的許多係統的基礎——它甚至轉化為數字空間之外的物理的、有形的東西。想象一家服裝店,一邊是男裝,另一邊是女裝。當季的流行單品擺放在商店的最前麵,其次是商務裝、休閑裝、配飾等。這些部分都有特定的目的:首先,對於購物者來說,它們很容易導航到最終有利於客戶體驗的地方,但它們也提供了巨大的商業價值。通常情況下,時髦的衣服放在最前麵是為了吸引顧客,而打折的衣服放在最後麵,因為商家希望他們的顧客在被打折的衣服左右之前花時間在更昂貴的衣服上。

    這個存儲設置對各種分類進行操作。物品被分為不同的類別(即部分),在這些部分中,物品被賦予不同的銷售價值。它的布局是直觀的,因為它是如此的結構化,允許更好的客戶體驗,使他們不會感到迷失在商店,並更容易的機會,商店出售物品的具體,分類價值。

    分類法。

    企業可以用類似的方法提取價值。組織中的數據甚至比我們的商店還要複雜,因為它跨越了不同的部門和角色。分類法可以幫助將該數據分類到其各自的字段中,並映射它們之間的連接以使其具有意義。通過全麵的分類法為您的數據提供一個結構化的框架是獲得關於您的業務的富有成效的見解的第一步——但這不是一天就能征服的。這就是分類法管理的關鍵所在。

    什麼是分類管理?

    簡而言之,分類法管理就是創建、實現和維護分類法的過程。應用分類管理對於你當前的數據和知識,組織係統一開始可能會有點令人生畏,但它確保了一些對你的業務至關重要的事情,一旦它開始運行:

    所有數據的組織結構(通過分類)

    整個組織的標準化術語

    從非結構化數據中提取有意義的信息

    智能搜索功能(所有數據)

    其他分析/指示板的數據可重用性

    利用企業知識圖進行縮放

    開始使用分類法管理

    那麼,你該如何開始呢?了解你的數據。

    第一步管理分類就是理解你所擁有的數據類型以及它能告訴你什麼。數據類型指的是很多東西,包括文本文檔、Excel表格、圖像等。在工作場所,它可以是任何東西,從電子郵件交流到發票、員工記錄到銷售演示。考慮到這類數據的多樣性,如果沒有有效的分類管理,就很難進行分類和分析。

    將數據組織到特定於領域的分類法中意味著根據您的專業知識,使用邏輯和直觀的順序對數據進行分類,然後將其適合於業務的總體結構。您的領域專家需要與分類學家協作,定期更新分類框架,以便納入反映您的領域中的數據的新更改。一旦分類框架就位,它將不僅確保所有用戶都能更容易地訪問數據,而且還將幫助機器理解給定信息的層次結構及其關係。這裏的關鍵是,一旦機器獲得了這種層次結構的樹狀分類法的足夠上下文,機器就可以獲取您的數據並為您的問題創建有意義的答案。

    規範的語言

    管理分類法的一個重要特征是團隊的溝通能力,這隻有在分類法的用戶使用相同的術語時才能實現。許多企業浪費時間和精力由於不同部門之間的標簽錯誤或術語不同,正在尋找(通常找不到)數據。為了用分類法解決這個問題,部門可以捆綁同義詞一起使用一個術語(稱為概念),在搜索信息時減少混淆。這允許用戶不僅使用他們理解和日常使用的術語進行搜索,而且他們的搜索還將自動擴展到包括與組織的其他部分同義的術語——使數據更容易在整個組織的所有部門中訪問和查找。

    PoolParty CardSorting是一種協作工具,它使您能夠讓那些通常沒有多少知識工程實踐的主題專家參與進來。這是在同事之間建立通用詞彙的第一步。在將主題集成到PoolParty Taxonomy Server之前,使用CardSorting對與主題相關的不同術語和概念進行頭腦風暴。

    從非結構化數據中提取意義

    也許管理任何類型的數據集的一個更困難的問題是,許多數據是非結構化的。這方麵的一個例子是,從一個需要自由文本回答的調查中量化回答是多麼困難。不像多選題調查,答案可以很容易地被機器掃描並提取出來,大量的文本答案需要大量的手工閱讀和分析內容,以及它是否適用於更大的主題。

    對於文本過多的文檔也是如此。其中許多文檔位於不同的位置(如數據庫、文件服務器等),信息隻能由人工過濾,這使得信息難以重用和實時定位。企業不斷地通過鏈接這些文檔或試圖找到使其更容易訪問的方法來尋找改進知識庫的方法。

    在分類法管理中,這是文本挖掘的切入點。文本挖掘是一種提取相關術語並標記它們的能力,以便機器可以對非結構化數據進行排序。基於底層分類法的文本挖掘有助於機器進一步理解這些術語所適合的上下文,從而確保用戶的查詢不僅限於搜索中使用的術語。當與分類法集成時,搜索引擎可以訪問通常隻對人類可用的信息,這允許更好地理解術語的含義和上下文,從而增強搜索結果,並為用戶提供更豐富的搜索體驗。

    有用的資源

    網絡研討會:分類法、知識圖和人工智能

    請查看我們的應用程序庫,並查看可以使用分類法作為基礎構建的不同解決方案。欧宝官网注册

    網絡研討會:從分類法到推薦係統

    智能搜索

    基於搜索條件進行搜索的能力並不是分類法管理的唯一優勢。它還能將這些點連接起來,了解你的信息是如何構建的,幫助你找到相關信息,並推薦一些你可能沒有意識到是基於你的搜索標準的東西。將結構化分類法與文本挖掘功能結合起來,可以幫助機器理解所有數據之間的連接和層次結構——然後可以建議與用戶搜索相關的進一步信息。

    想想一個常見的穀歌搜索,您在字段中輸入一些特定的東西,比如“什麼是分類法”-搜索將生成與這些關鍵字相關的結果(即,結果的標題將是您輸入的內容),但一旦您滾動到最後,您會看到穀歌建議進一步搜索,如“分類之父”、“分類動物王國”等。作為用戶的你可能沒有想過建立這些連接,但機器已經基於智能搜索功能為你做到了,最終提供了更有成果的研究。機器根據合理的分類提供有意義的信息,意味著企業可以依靠更好的數據驅動決策和持續智能。

    敏捷的數據

    敏捷企業知道需要根據市場的增長趨勢來調整和改變。隻有確保他們的數據不是僵化的,他們才能做到這一點。雖然大多數企業都在努力獲得對所有數據點的概述,但有了分類法管理意味著企業能夠重用和添加用於其他類型數據模型的數據。關鍵涉眾不斷修改和更新分類法的靈活性確保了企業保持相關性,他們的商業智能永遠不會過時。組織將能夠在不影響日常業務的情況下根據緊急需求和關注事項進行調整。

    查看我們的網絡研討會,聽取關於PoolParty的分類法和辭典服務器>>的客戶證詞

    企業知識圖

    企業知識圖通過獲取所有數據點並提升它們來利用分類法,從而將數據和知識管理能力擴展到企業級。分類法有助於組織和組織你的數據,而企業知識圖譜更進一步,將人工智能和機器學習整合到數據庫的虛擬化層,幫助你的機器不僅學習和理解對我們來說是常識的關係,還可以提供實時的、相關的答案,這些答案可以分布在你所有的數據庫中。如果分類法是一個“樹”,那麼企業知識圖就是一個“網絡”。知識圖可以將不同的分類法組合在一起,並在整個web上對它們進行映射,從而給出所有數據關係的概述。這樣做的好處是你的數據更加複雜和直觀;當所有的點(或數據點)明顯地展開並連接在一起時,從數據中獲得有意義的見解就更容易了。

    使用企業知識圖的好處是數據保持在適當的位置。通過創建虛擬化層,企業知識圖不存儲數據,但有助於根據查詢指向您需要的信息。企業知識圖譜中的分類管理還確保所有用戶(無論哪個部門)都能獲得最新和相關的信息,因為它是所有數據真相的單一來源。這意味著任何修改都將改變連接到它的所有數據點,幫助更新所有數據源中的相關內容。

    提交到分類法管理

    隨著企業繼續與創建的數據量不斷增加作鬥爭,很明顯,組織和查找信息的結構化方法是企業在這樣一個競爭激烈的市場中保持敏捷的唯一方法。回想一下我們的購物之旅,我們的顧客很容易就能在服裝店找到方向,甚至根據商店的分類來銷售某些商品也更容易。服裝按照其獨特的銷售價值進行分類,並根據趨勢進行輪換,從而使商店保持競爭力,創造更好的銷售。客戶體驗和業務策略都得到了豐富,因為體驗是由分類結構驅動的。

    在企業中,跨部門的自動化數據組織可以幫助基於可靠的持續智能做出更好的數據驅動決策。這些決策不僅能讓企業更快地做出反應,而且還能在不斷變化的市場中根據需要做出調整。分類法的靈活性還意味著企業可以根據其專業領域中的新信息不斷進行轉移,並可以利用這些信息來擴展業務流程。當企業使用分類法構建其數據和知識組織係統時,它們將能夠通過企業知識圖結合人工智能和機器學習來進一步擴展其係統。這些語義工具可以驅動企業數據的含義和上下文,為從日常業務用戶到高級管理用戶的所有人提供更好的用戶體驗。

    對您的企業的高級分類管理軟件感興趣嗎?與專家討論如何才能使PoolParty適合你。

    6
    回到頂部。

    下載免費的白皮書