Даже сложные картинки часто читаются проще чем, простые столбики связанных данных (например, взаимосвязанных табличек). Такова особенность восприятия человека. Поэтому он постоянно пытается данные (знания) визуализировать в графике. В принципе любой граф с информацией к узлам или ребрам (сеть сущностей, их семантические типы, свойства и отношения) можно «громко» назвать графом связанных данных и даже Графом знаний (Knowledge graph).

Точных определений «Связанные данные» и его направления Knowledge graph – полагаю, что нет, поэтому не углубляясь в теорию, обозначим лишь базовый принцип «Связанных данных»: «субъект – связь (предикат) - объект» (тройки , triples). Принцип лежит во всех прикладных задачах визуализации этих самых «троек»: анализ больших графов (Gephi, Cytoscape), BPM (ARIS, ARPO), «графовые» Zettelkasten (Roam Research, Obsidian, Loqseq) - Personal Memory Manager / Personal Knowledge Management (TiddlyMap), всевозможные концептуальные - ментальные карты (мозгового штурма, карты разума mind-map) и заканчивая semantic Web.

Расширенная визуализация связанных данных. Простые инструменты для простых задач