التكنولوجيا الدلالية والتكامل 101: ما هو ولماذا هو مهم

تنتشر التقنيات الجديدة مثل ChatGPT ، لأنها تهدف إلى الإجابة عن الأسئلة وتقديم المعلومات التي تجعل حياتنا أسهل. ومع ذلك ، فإن صحة النتائج المتولدة قد خضعت للتدقيق ، ونتيجة لذلك ، تم التركيز بشكل كبير على الكيفية التي يمكن بها للمنظمات الحصول على بيانات ذات صلة وجديرة بالثقة في أيدي المستخدمين. حتى مع الكم الهائل من المعلومات المتاحة ، فإن تحقيق الرؤى يمثل تحديًا إذا لم تستطع المنصات المستخدمة فهم الاستفسار وفهم استنتاجات السؤال وتحديد مكان وجود المعلومات وتقديم البيانات المطلوبة للإجابة على السؤال.

أقمشة البيانات التي يعرّف جارتنر باعتباره تصميمًا ناشئًا لإدارة البيانات لتحقيق خطوط أنابيب وخدمات ودلالات لتكامل البيانات مرنة وقابلة لإعادة الاستخدام ومُعزَّزة ، تساعد على ضمان إمكانية الوصول إلى البيانات من قبل مستخدمي الأعمال والتكنولوجيا على حدٍ سواء. تقوم الشركات بتطبيق أقمشة البيانات لدعم كل من حالات الاستخدام التشغيلي والتحليلي التي يتم تسليمها عبر منصات وعمليات نشر وتنسيق متعددة ، ولكنها تحتاج إلى مجموعة متنوعة من التقنيات ومفاهيم التصميم حتى تكون فعالة. تتطلب مجموعة من بيانات وصفية نشطةوالرسوم البيانية المعرفية والدلالات والتعلم الآلي لزيادة تصميم وتسليم تكامل البيانات. من بين هذه العناصر ، يعد اعتماد وإنشاء الدلالات وإنشاء المعايير الدلالية التي تخلق السياق والمعنى (من خلال تطبيقات الرسم البياني المعرفي) من أهم الأجزاء المربكة في اللغز وتستحق بعض الشرح.

تعريف التكنولوجيا الدلالية

يستخدم التكنولوجيا الدلالية دلالات رسمية لإعطاء معنى للبيانات الخام المتباينة التي تحيط بنا. تعمل التكنولوجيا الدلالية ، جنبًا إلى جنب مع تقنية البيانات المرتبطة - كما تصورها مخترع شبكة الويب العالمية ، السير تيم بيرنرز لي - على بناء العلاقات بين البيانات في تنسيقات ومصادر مختلفة ، من سلسلة إلى أخرى ، مما يساعد على بناء السياق وإنشاء روابط من هذه العلاقات. عند استخدامها مع الدلالات الرسمية - التي تدرس الجوانب المنطقية للمعنى ، مثل المعنى والمرجع والضمني والشكل المنطقي - تساعد التكنولوجيا أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم اللغة ومعالجة المعلومات بالطريقة التي يقوم بها البشر ، مما يسمح لهم بتخزين وإدارة و استرداد المعلومات بناءً على المعنى والعلاقات المنطقية.

تحدد التكنولوجيا الدلالية البيانات وتربطها على الويب أو داخل مؤسسة من خلال تطوير اللغات للتعبير عن العلاقات المتبادلة الغنية ذاتية الوصف للبيانات في شكل يمكن للآلات معالجته. نتيجة لذلك ، يمكن لهذه الأجهزة معالجة سلاسل طويلة من الأحرف وفهرسة أطنان من البيانات ثم تخزين المعلومات وإدارتها واستردادها بناءً على العلاقات المنطقية والمعنى. والأهم من ذلك ، أنه يساعد في إظهار الحقائق ذات الصلة بدلاً من مجرد مطابقة الكلمات مما يساعد المؤسسات على استنتاج العلاقات لاكتشاف بيانات أكثر ذكاءً ، واستخراج المعرفة من مجموعات هائلة من البيانات الأولية بتنسيقات مختلفة ومن مصادر مختلفة.

هذا مهم بشكل خاص لأنه ، وفقًا لـ تقرير Gartner آخر، فإن المستويات المتزايدة لحجم البيانات وتوزيعها تجعل من الصعب على المؤسسات الاستفادة من أصول البيانات الخاصة بها بكفاءة وفعالية. يحتاج قادة البيانات والتحليلات إلى التفكير في نهج دلالي لبيانات مؤسستهم ؛ وإلا فإنهم سيواجهون معركة لا نهاية لها مع صوامع البيانات. يتمثل الاختلاف الأساسي بين التكنولوجيا الدلالية وتقنيات البيانات الأخرى ، مثل قاعدة البيانات العلائقية ، في أنها تتعامل مع المعنى بدلاً من هيكل البيانات. اتحاد شبكة الويب العالمية (W3C) مبادرة الويب الدلالي ينص على أن الغرض من هذه التقنية في سياق الويب الدلالي هو إنشاء "وسيط عالمي لتبادل البيانات" من خلال ربط المشاركة العالمية لأي نوع من البيانات الشخصية والتجارية والعلمية والثقافية بسلاسة. 

طور W3C مواصفات مفتوحة للتكنولوجيا الدلالية للمطورين وحدد ، من خلال تطوير مفتوح المصدر ، البنية التحتية اللازمة للتوسع في الويب وفي أي مكان آخر وتشمل:

• إطار وصف الموارد (RDF): تستخدم تقنية التنسيق الدلالية لتخزين البيانات على الويب الدلالي أو في قاعدة بيانات الرسم البياني الدلالية. 

• SPARQL (بروتوكول SPARQL ولغة RDF Query): لغة الاستعلام الدلالية المصممة خصيصًا للاستعلام عن البيانات عبر أنظمة وقواعد بيانات مختلفة ، واسترداد ومعالجة البيانات المخزنة بتنسيق RDF.

• لغة أنطولوجيا الويب (OWL): عند استخدامها اختياريًا ، تم تصميم اللغة القائمة على المنطق الحسابي لإظهار مخطط البيانات والذي يمثل معرفة غنية ومعقدة حول التسلسلات الهرمية للأشياء والعلاقات بينها. وهو مكمل لـ RDF ويسمح بإضفاء الطابع الرسمي على مخطط البيانات / علم الوجود في مجال معين ، بشكل منفصل عن البيانات. 

ببساطة ، من خلال إضفاء الطابع الرسمي على المعنى بشكل مستقل عن البيانات ، تمكن التكنولوجيا الدلالية الآلات من "فهم" البيانات ومشاركتها والاستدلال عليها لخلق المزيد من القيمة للبشر. تساعد التكنولوجيا الدلالية المؤسسات على اكتشاف بيانات أكثر ذكاءً ، واستنتاج العلاقات ، واستخراج المعرفة من مجموعات هائلة من البيانات الأولية بتنسيقات مختلفة ومن مصادر مختلفة. قواعد بيانات الرسم البياني الدلالي - التي تستند إلى رؤية الويب الدلالي - تجعل البيانات أسهل للآلات للتكامل والمعالجة والاسترداد. 

وهذا بدوره يمكّن المؤسسات من الحصول على وصول أسرع وأكثر فعالية من حيث التكلفة إلى بيانات هادفة ودقيقة ، وتحليل تلك البيانات ، وتحويلها إلى معرفة تمكنهم من اكتساب رؤى تجارية ، وتطبيق النماذج التنبؤية ، واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. في وقت مبكر من عام 2007 ، أخبر السير بيرنرز لي بلومبرج ، أن "التكنولوجيا الدلالية ليست معقدة بطبيعتها. لغة التكنولوجيا الدلالية ، في جوهرها ، بسيطة جدًا جدًا. يتعلق الأمر فقط بالعلاقات بين الأشياء. من المحتمل أن تساعد "العلاقات بين الأشياء" المؤسسات على إدارة البيانات بشكل أكثر كفاءة. "

تعريف تكامل البيانات الدلالية

تكامل البيانات الدلالية هو عملية دمج البيانات من مصادر مختلفة ودمجها في معلومات ذات مغزى وقيمة من خلال استخدام التكنولوجيا الدلالية. مع زيادة حجم المؤسسات ، تزداد بياناتها أيضًا. بدون استراتيجية إدارة البيانات الصحيحة ، تنشأ صوامع البيانات داخل الأقسام و / أو الخاصة بالتطبيقات بسرعة وتعيق الإنتاجية والتعاون. يوفر تكامل البيانات الدلالية حلاً يتجاوز حلول تكامل تطبيقات المؤسسات القياسية من خلال استخدام بنية تتمحور حول البيانات مبنية على نموذج موحد لنشر البيانات وتبادلها ، وهي RDF. 

في هذا الإطار ، يتم التعبير عن جميع البيانات غير المتجانسة للمؤسسة - سواء كانت منظمة أو شبه منظمة و / أو غير منظمة - وتخزينها والوصول إليها بنفس الطريقة. نظرًا لأن بنية البيانات يتم التعبير عنها من خلال الروابط الموجودة داخل البيانات نفسها ، فهي غير مقيدة بهيكل تفرضه قاعدة البيانات ولا تصبح قديمة مع تطور البيانات. عندما تحدث تغييرات في بنية البيانات ، فإنها تنعكس في قاعدة البيانات من خلال التغييرات في الروابط داخل البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، وكعمود أساسي للتكنولوجيا الدلالية ، يتيح RDF استنتاج حقائق جديدة من البيانات الموجودة بالإضافة إلى إثراء المعرفة المتاحة من خلال الوصول إلى موارد البيانات المفتوحة المرتبطة (LOD).

البيانات الدلالية في العمل: تحقيق رؤية بزاوية 360 درجة 

في عالم تهيمن فيه الرؤية الكاملة والتحليل الدقيق وتحديات تعقيد البيانات على مشهد الأعمال ، يعد دمج البيانات المتباينة في منظور 360 درجة متزامنًا أمرًا بالغ الأهمية. مثل ChatGPT ، تبحث المؤسسات اليوم عن حلول تسمح لها بإدارة جميع بياناتها وجعلها قابلة للاستهلاك لصنع القرار ومجموعة متنوعة من حالات استخدام الأعمال. 

سواء كانت قاعدة البيانات الخاصة بهم تعمل بشكل مستقل أو مدمجة في نظام بيئي مؤسسي أكبر مثل نسيج البيانات ، تحتاج الشركات إلى مجموعة كاملة من أدوات تكامل البيانات التي يمكنها أداء مهام معقدة وسهلة الاستخدام. تعد القدرة على استيراد البيانات غير المتجانسة وتحويلها بسهولة من مصادر متعددة ، ودمج البيانات وربطها كعبارات RDF ودمج قاعدتي بيانات رسم بياني أو أكثر ، كلها وظائف أساسية تدعم الحلول الدلالية ذات المستوى العالمي.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
• شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
• المصدر https://www.dataversity.net/semantic-technology-and-integration-101-what-it-is-and-why-it-matters/