Para gestionar problemas complejos, es invaluable poder realizar un análisis basado en gráficos. Las redes de la cadena de suministro y las compañías aéreas analizan amplias redes de transporte para optimizar sus rutas en cuanto a velocidad, eficiencia y costo. Las empresas de petróleo y gas deben tener en cuenta los riesgos ocultos asociados con los tipos de equipos que utilizan. Asimismo, los fabricantes con los que se asocian y las innumerables condiciones en las que operan. Y en un mundo de comercio electrónico en constante crecimiento, los mercados e instituciones financieras necesitan poder diversos comportamientos. Principalmente los que puedan indicar actividad fraudulenta relacionada con cualquiera de las innumerables transacciones que supervisan a diario, y hacerlo rápidamente.
Los gráficos de conocimiento conectan datos de múltiples fuentes y generan redes rastreables de relaciones entre diferentes entidades, revelando patrones que de otro modo serían difíciles de discernir. Y ahora, Esri ofrece un producto de análisis basado en gráficos de conocimiento que los usuarios pueden implementar en sus entornos de ArcGIS Enterprise 10.9.1: ArcGIS Knowledge. Este nuevo producto permite a los usuarios conectar ArcGIS Pro al repositorio de datos de gráficos empresariales de Esri. Así pueden visualizar datos espaciales, no espaciales, estructurados y no estructurados de múltiples maneras: en mapas, gráficos de enlaces, tarjetas, histogramas y más.
Los conjuntos de datos de la entidad, como este de restaurantes y proveedores de alimentos, se pueden ver en una tabla – Análisis basado en gráficos
Análisis basado en gráficos – Un caso de uso para gráficos de conocimiento: seguimiento de la contaminación alimentaria
Para ilustrar el valor de ArcGIS Knowledge, considere un caso de uso hipotético. Por ejemplo, en el que un departamento de salud local necesita investigar varios informes de contaminación de alimentos en un pueblo pequeño. Usando gráficos de conocimiento, los funcionarios de salud pública pueden crear asociaciones entre los informes. Así pueden rastrear los alimentos contaminados a lo largo de la cadena de suministro y de regreso a su punto de origen. Esto se puede hacer aprendiendo sobre los cuatro componentes centrales de ArcGIS Knowledge: entidades, relaciones, mapas y gráficos de vínculos.
Entidades – Análisis basado en gráficos
Una entidad es un tipo de elemento en un gráfico de conocimiento, como una persona, un edificio o un vehículo.
Para registrar un caso de contaminación de alimentos en ArcGIS Knowledge, un funcionario de salud pública tomaría nota del informe de enfermedad transmitida por alimentos de una persona. Luego documentaría cualquier restaurante asociado con eso, junto con los elementos del menú que la persona ordenó y los ingredientes de esos platos. Cada uno de ellos sería su propia entidad. El funcionario de salud pública repetiría esto para cada informe posterior de enfermedad transmitida por alimentos. Esto permite a los miembros del personal del departamento de salud pública profundizar en qué restaurantes sirvieron elementos del menú que podrían haber sido contaminados.
Relaciones – Análisis basado en gráficos
En ArcGIS Knowledge, una relación es una asociación que conecta dos entidades.
Un caso informado de enfermedad transmitida por alimentos puede estar relacionado con los diversos restaurantes que la persona visitó recientemente. Asimismo, los elementos del menú que ordenó la persona, los ingredientes incluidos en esos elementos del menú y los proveedores de esos ingredientes. Ser capaz de ver esta información gráficamente puede revelar conexiones que de otro modo no habrían sido obvias. Por ejemplo, los funcionarios del departamento de salud pudieron ver que una persona que reportó una enfermedad transmitida por alimentos fue a un restaurante. Esta pidió una ensalada con lechuga, tomates y zanahorias, y que otro pidió un sándwich de tocino, lechuga y tomate de un restaurante diferente. Quizás haya una conexión entre esos ingredientes.
Mapas – Análisis basado en gráficos
Para las entidades que están asociadas con una ubicación, ArcGIS Knowledge permite a los usuarios agregarlas a un mapa. Esto puede revelar relaciones espaciales que podrían no ser evidentes en una vista no geográfica.
En el ejemplo hipotético de contaminación de alimentos, los analistas pueden realizar lo siguiente. Trazar en un mapa los restaurantes que han informado casos de enfermedades transmitidas por alimentos, las granjas que suministran ingredientes a esos restaurantes y dónde se encuentran los cultivos de cada granja para delimitar el contexto geográfico del problema. La interfaz del mapa permite a los usuarios crear nuevas entidades y editar las propiedades de los elementos. Una vez que los analistas tienen las entidades conectadas espacialmente en un mapa, pueden ver dónde podría haber grupos de entidades asociadas con el problema, por ejemplo, un vendedor que abastece a varios restaurantes de la ciudad con lechuga y tomates.
La visualización de los datos del gráfico de conocimiento en un mapa muestra dónde se agrupan algunas entidades, lo que indica, en el ejemplo hipotético de contaminación alimentaria, las áreas que justifican una mayor investigación – Análisis basado en gráficos
Gráficos de vínculos – Análisis basado en gráficos
Todas las entidades y relaciones se pueden agregar a un gráfico de vínculos en ArcGIS Knowledge. Los gráficos de vínculos permiten a los usuarios visualizar cómo se conectan o vinculan las entidades en una vista no geográfica. Esto puede ayudar a los usuarios a determinar asociaciones entre entidades, tales como encontrar una ruta a través de entidades o determinar qué entidades son fundamentales para la red.
En el ejemplo hipotético de contaminación de alimentos, los funcionarios del departamento de salud pueden usar el gráfico de vínculos en ArcGIS Knowledge para visualizar las cadenas de suministro asociadas con los casos informados de enfermedades transmitidas por alimentos, desde el restaurante hasta el elemento del menú, el proveedor, la granja y el cultivo. Entonces, con respecto a esas verduras sospechosas: según el gráfico de enlaces, parece que podría haber un problema con algunos cultivos en una granja que proporciona lechuga, tomates y otras verduras a algunos restaurantes locales.
En resumen, utilizando ArcGIS Knowledge, los analistas del departamento de salud local pueden investigar los casos informados de enfermedades transmitidas por alimentos como entidades. Pueden almacenar y mostrar las entidades en una red de gráficos que muestra sus conexiones o relaciones con otras entidades. A partir de ahí, los analistas pueden identificar qué restaurantes están conectados con la mayor cantidad de informes de enfermedades transmitidas por alimentos y luego analizar más a fondo los elementos del menú y los ingredientes con los que están relacionados esos casos. Una vez que identifican los denominadores comunes, pueden rastrear los ingredientes hasta los envíos de alimentos, los vendedores y las granjas, y eventualmente encontrar la fuente de contaminación, como un cultivo común o un entorno de almacenamiento.
Análisis basado en gráficos – Características clave de ArcGIS Knowledge
Varias características clave hacen de ArcGIS Knowledge un activo para el proceso de toma de decisiones. Esas características incluyen lo siguiente:
- Datos conectados: al emplear un repositorio de gráficos compartidos, los usuarios pueden descubrir y conectar datos más fácilmente y contribuir con nueva información para revelar entidades y las relaciones entre ellas. ArcGIS Knowledge hace posible que numerosos analistas proporcionen y encuentren datos. Toda la información en un gráfico de conocimiento se conecta durante el proceso de creación de datos, lo que permite a los analistas ver los datos dentro del contexto de otros datos que tiene una organización.
- Gestión de datos de gráficos llave en mano: el repositorio de gráficos que se implementa con ArcGIS Knowledge está completamente integrado con las inversiones de ArcGIS Pro y ArcGIS Enterprise de una organización. Facilita el almacenamiento eficiente de datos y la identificación de relaciones entre entidades.
Este artículo originalmente apareció en la edición global de ArcNews
Verano de 2022
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