Semantisk teknologi og integration 101: Hvad det er, og hvorfor det betyder noget

Semantisk teknologi og integration 101: Hvad det er, og hvorfor det betyder noget

Tidsstempel: 5. maj 2023 kl. 3
Kildeknude: 2630080

Nye teknologier som ChatGPT er i høj kurs, da de har til formål at besvare spørgsmål og give information, der gør vores liv lettere. Alligevel er validiteten af ​​de genererede resultater blevet undersøgt, og som et resultat er der blevet lagt stor vægt på, hvordan organisationer kan få relevante og troværdige data i hænderne på brugerne. Selv med den store mængde information, der er tilgængelig, er det en udfordring at opnå indsigt, hvis de anvendte platforme ikke kan give mening i forespørgslen, forstå slutningerne af spørgsmålet, identificere, hvor informationen findes, og levere de data, der kræves for at besvare spørgsmålet.

Datastoffer, som Gartner definerer som et spirende Data Management-design til at opnå fleksible, genanvendelige og udvidede dataintegrationspipelines, tjenester og semantik, hjælper det med at sikre, at data er tilgængelige for både forretnings- og teknologibrugere. Virksomheder anvender datastrukturer til at understøtte både operationelle og analytiske use cases leveret på tværs af flere implementerings- og orkestreringsplatforme og -processer, men de har brug for en række forskellige teknologier og designkoncepter for at være effektive. De kræver en kombination af aktive metadata, vidensgrafer, semantik og maskinlæring for at øge design og levering af dataintegration. Af disse er adoption og etablering af semantik og etablering af semantiske standarder, der skaber kontekst og mening (gennem implementeringer af vidensgrafer), nogle af de vigtigste og mest forvirrende dele af puslespillet og fortjener en forklaring.

Semantisk teknologi defineret

Semantisk teknologi bruger formel semantik at give mening til de forskellige og rå data, der omgiver os. Semantisk teknologi sammen med Linked Data-teknologi – som forestillet af opfinderen af ​​World Wide Web, Sir Tim Berners-Lee – opbygger relationer mellem data i forskellige formater og kilder, fra en streng til en anden, hvilket hjælper med at opbygge kontekst og skabe links ud af disse relationer. Når den bruges sammen med formel semantik – som studerer de logiske aspekter af mening, såsom sans, reference, implikation og logisk form – hjælper teknologien AI-systemer med at forstå sprog og behandle information, som mennesker gør, hvilket giver dem mulighed for at lagre, administrere og hente information baseret på mening og logiske sammenhænge.

Semantisk teknologi definerer og sammenkæder data på nettet eller i en virksomhed ved at udvikle sprog til at udtrykke rige, selvbeskrivende indbyrdes sammenhænge mellem data i en form, som maskiner kan behandle. Som et resultat kan disse maskiner behandle lange strenge af tegn og indeksere tonsvis af data og derefter gemme, administrere og hente information baseret på mening og logiske relationer. Endnu vigtigere, det hjælper med at vise relaterede fakta i stedet for bare at matche ord, hvilket hjælper virksomheder med at udlede relationer til at opdage smartere data og udtrække viden fra enorme sæt rådata i forskellige formater og fra forskellige kilder.

Dette er særligt vigtigt, fordi der iflg endnu en Gartner-rapport, gør de voksende niveauer af datavolumen og distribution det svært for organisationer at udnytte deres dataaktiver effektivt og effektivt. Data- og analyseledere skal overveje en semantisk tilgang til deres virksomhedsdata; ellers vil de stå over for en endeløs kamp med datasiloer. Kerneforskellen mellem semantisk teknologi og andre datateknologier, såsom den relationelle database, er, at den omhandler betydningen snarere end strukturen af ​​dataene. World Wide Web Consortium (W3C). Semantisk webinitiativ anfører, at formålet med denne teknologi i forbindelse med det semantiske web er at skabe et "universelt medium til udveksling af data" ved jævnt at sammenkoble den globale deling af enhver form for personlige, kommercielle, videnskabelige og kulturelle data. 

W3C udviklede åbne specifikationer for semantisk teknologi til udviklere og har via open source-udvikling identificeret den infrastruktur, der er nødvendig for at skalere på nettet og andre steder og omfatter:

  • Resource Description Framework (RDF): Formatet semantisk teknologi bruger til at gemme data på det semantiske web eller i en semantisk grafdatabase. 
  • SPARQL (SPARQL-protokol og RDF-forespørgselssprog): Det semantiske forespørgselssprog specielt designet til at forespørge data på tværs af forskellige systemer og databaser og til at hente og behandle data lagret i RDF-format.
  • Web Ontology Language (OWL): Brugt valgfrit er det beregningslogikbaserede sprog designet til at vise dataskemaet, og det repræsenterer rig og kompleks viden om hierarkier af ting og relationerne mellem dem. Det er komplementært til RDF og giver mulighed for at formalisere et dataskema/ontologi i et givet domæne, separat fra dataene. 

Kort sagt, ved at formalisere mening uafhængigt af data, gør semantisk teknologi maskiner i stand til at "forstå", dele og ræsonnere med data for at skabe mere værdi for mennesker. Semantisk teknologi hjælper virksomheder med at opdage smartere data, udlede relationer og udtrække viden fra enorme sæt af rådata i forskellige formater og fra forskellige kilder. Semantiske grafdatabaser – som er baseret på det semantiske webs vision – gør data nemmere for maskiner at integrere, behandle og hente. 

Dette gør det igen muligt for organisationer at få hurtigere og mere omkostningseffektiv adgang til meningsfulde og nøjagtige data, analysere disse data og omdanne dem til viden, der gør dem i stand til at opnå forretningsindsigt, anvende forudsigende modeller og træffe datadrevne beslutninger. Så tidligt som i 2007 fortalte Sir Berners-Lee til Bloomberg: "Semantisk teknologi er ikke i sig selv kompleks. Det semantiske teknologisprog er i sit hjerte meget, meget enkelt. Det handler kun om forholdet mellem ting. Chancerne er, at 'forholdet mellem ting' vil hjælpe organisationer med at administrere data mere effektivt."

Semantisk dataintegration defineret

Semantisk dataintegration er processen med at kombinere data fra forskellige kilder og konsolidere dem til meningsfuld og værdifuld information ved brug af semantisk teknologi. Efterhånden som organisationer skalerer op i størrelse, stiger deres data også. Uden den rette datastyringsstrategi opstår der hurtigt intraafdelings- og/eller applikationsspecifikke datasiloer og hindrer produktivitet og samarbejde. Semantisk dataintegration tilbyder en løsning, der går ud over standardløsninger til virksomhedsapplikationsintegration ved at anvende en datacentreret arkitektur bygget på en standardiseret model for datapublicering og -udveksling, nemlig RDF. 

I denne ramme udtrykkes, lagres og tilgås alle en organisations heterogene data – det være sig strukturerede, semistrukturerede og/eller ustrukturerede – på samme måde. Da datastrukturen udtrykkes gennem links i selve dataene, er den ikke begrænset til en struktur pålagt af databasen og bliver ikke forældet med udviklingen af ​​dataene. Når der sker ændringer i datastrukturen, afspejles de i databasen gennem ændringer i links i dataene. Derudover, og som rygraden i semantisk teknologi, muliggør RDF udledning af nye fakta fra de eksisterende data samt berigelse af den tilgængelige viden ved at tilgå Linked Open Data (LOD) ressourcer.

Semantiske data i aktion: Opnå en 360-graders visning 

I en verden, hvor fuldstændig synlighed, nøjagtig analyse og løsning af datakompleksitetsudfordringer dominerer forretningslandskabet, er det altafgørende at integrere forskellige data i et synkroniseret 360-graders perspektiv. Ligesom ChatGPT leder organisationer i dag efter løsninger, der giver dem mulighed for at administrere alle deres data og gøre dem forbrugsdygtige til beslutningstagning og en række forskellige forretningsanvendelsessager. 

Uanset om deres database fungerer selvstændigt eller er integreret i et større virksomhedsøkosystem som et datastof, har virksomheder brug for et komplet sæt dataintegrationsværktøjer, der kan udføre komplekse opgaver og er nemme at bruge. Evnen til nemt at importere og transformere heterogene data fra flere kilder, integrere og sammenkæde dataene som RDF-sætninger og flette to eller flere grafdatabaser er alle væsentlige funktioner, der understøtter semantiske løsninger i verdensklasse.

Tidsstempel:

Mere fra DATAVERSITET