Membangun Knowledge Graph (KG) itu terlihat seksi: menghubungkan semua data perusahaan menjadi satu jaringan pintar. Tapi realitanya? Banyak inisiatif KG yang gagal total alias “mati sebelum berkembang”.
Artikel dari The Ontologist ini membedah alasan kegagalan tersebut dan cara menghindarinya. Mari kita ringkas! 👇
🛑 1. The Problem (Masalah Utama)
Kesalahan terbesar data engineer atau ontologist pemula adalah “Boiling the Ocean”. Mereka mencoba memodelkan seluruh domain bisnis secara sempurna dan detail sejak hari pertama.
📉 Isu: Menghabiskan waktu berbulan-bulan hanya untuk mendesain skema (ontology) tanpa ada data nyata yang masuk.
🤯 Complexity Trap: Hasilnya adalah model yang terlalu rumit, sulit dipahami oleh stakeholder, dan tidak segera memberikan business value.
🧠 2. Metodologi: Competency Questions (CQs)
Solusinya adalah membalik pola pikir: Jangan mulai dari data, tapi mulailah dari Pertanyaan. Penulis menyarankan metode Competency Questions.
❓ Definisi: Buat daftar pertanyaan spesifik yang harus bisa dijawab oleh KG ini. Contoh: “Siapa saja customer yang membeli produk X dan berdomisili di area Y?”
🎯 Fokus: Hanya modelkan data yang dibutuhkan untuk menjawab pertanyaan tersebut. Lupakan sisanya (untuk saat ini).
🛠️ 3. How to Build (Tips Teknis)
Jika kamu sedang membangun KG, ikuti langkah taktis ini:
♻️ Reuse, Don’t Reinvent: Jangan membuat nama properti sendiri jika sudah ada standar global. Gunakan vocabulary umum seperti schema.org, SKOS, atau Dublin Core. Ini membuat datamu lebih interoperabel.
🏷️ URI Strategy: Pikirkan strategi penamaan (URI) yang persisten sejak awal. Jangan gunakan ID yang bisa berubah. URI adalah “identitas” data kamu selamanya.
🏗️ Start Small, Iterate: Bangun KG versi MVP (Minimum Viable Product) yang menjawab 1-2 pertanyaan bisnis, lalu kembangkan perlahan.
📈 4. Finding & Impact
Mengadopsi pendekatan agile dalam ontology engineering menghasilkan:
🚀 Quick Wins: Stakeholder bisa melihat hasil nyata dalam hitungan minggu, bukan tahun. Ini penting untuk mengamankan budget proyek selanjutnya.
🧩 Maintainability: Model yang tumbuh secara organik jauh lebih mudah dirawat daripada model raksasa yang dipaksakan sejak awal.
📝 5. Key Takeaways
🐜 Think Big, Start Small: Punya visi besar itu bagus, tapi eksekusi harus bertahap.
🗣️ Focus on Semantics: Knowledge Graph bukan cuma soal Graph Database (teknologi), tapi soal Semantics (makna). Pastikan definisi datanya jelas bagi manusia dan mesin.
🤝 Collaborate: Libatkan Subject Matter Experts (orang bisnis) saat membuat Competency Questions, jangan hanya dikerjakan tim IT.
Siapa di sini yang pernah terjebak bikin skema database yang terlalu over-engineered? ☝️ Curhat di bawah!
🔗 Sumber Lengkap:
https://ontologist.substack.com/p/tips-for-building-knowledge-graphs
#KnowledgeGraph #DataEngineering #Ontology #SemanticWeb #DataScience #SystemDesign #Database #TechTips