Un graphe de connaissances vous permet de créer un modèle de données qui simule un système réel et de saisir des données qui résident dans ce modèle et qui sont accessibles dans un processus analytique tenant compte du modèle. Les graphes de connaissances s’appuient sur la technologie existante des bases de données de graphes, qui fournissent des mécanismes de conservation et d’analyse des modèles de données basés sur des graphes et des relations, tels qu’un graphe de connaissances. Ces modèles de données sont implémentés dans ArcGIS Pro et ArcGIS Enterprise par le biais d’un produit nommé ArcGIS Knowledge.
Les entités du graphe de connaissances représentent des objets, concepts ou événements réels tels qu’un port maritime, un plan de contrôle ou une réparation. Les relations du graphe expriment la façon dont les entités sont associées entre elles. Différents systèmes de transport, ainsi que les organisations et le personnel, se rencontrent tous dans un port de différentes façons, par exemple. Des collaborateurs, des ordinateurs et des ressources physiques et réseau sont tous rassemblés pour mettre en œuvre un plan de contrôle et évaluer la qualité des résultats. Les clients, ressources et fournitures sont tous des facteurs lorsqu’il s’agit de réparer des bâtiments, des installation et des réseaux de transmission.
Construire une représentation de ces systèmes réels exige de tirer parti de données qui sont principalement non spatiales : structures organisationnelles, obligations contractuelles, durée de vie du matériel, paiements et documents. Le graphe de connaissances que vous créez permet de savoir comment les différentes parties du système sont connectées, quels facteurs dans le système ont le plus d’impact et quelles connexions cachées ont plus d’influence que prévu.
L’utilisation d’ArcGIS Knowledge pour stocker et analyser ces données permet de mélanger votre bibliothèque de données tabulaires et de documents, ainsi que l’analyse non spatiale des réseaux décrits par le graphe de connaissances, avec l’analyse et les données spatiales et temporelles. Envisagez les scénarios suivants, où les techniques d’analyse de liens telles que l’évaluation de la centralité d’une entité par rapport au réseau, peut être mélangée avec des techniques d’analyse SIG (notamment les statistiques spatiales) pour fournir une vision plus complète du système :