Semantische Technologie und Integration 101: Was es ist und warum es wichtig ist

Neue Technologien wie ChatGPT sind in aller Munde, da sie darauf abzielen, Fragen zu beantworten und Informationen bereitzustellen, die unser Leben einfacher machen. Die Gültigkeit der generierten Ergebnisse wurde jedoch einer genauen Prüfung unterzogen, und infolgedessen wurde viel Wert darauf gelegt, wie Organisationen relevante und vertrauenswürdige Daten in die Hände der Benutzer bringen können. Selbst bei der großen Menge an verfügbaren Informationen ist es schwierig, Erkenntnisse zu gewinnen, wenn die verwendeten Plattformen die Anfrage nicht verstehen, die Schlussfolgerungen der Frage nicht verstehen, identifizieren, wo sich die Informationen befinden, und die zur Beantwortung der Frage erforderlichen Daten liefern.

Datengewebe, die Gartner definiert Als aufkommendes Datenmanagementdesign zur Erzielung flexibler, wiederverwendbarer und erweiterter Datenintegrationspipelines, -dienste und -semantik tragen sie dazu bei, sicherzustellen, dass Daten sowohl für Geschäfts- als auch für Technologieanwender zugänglich sind. Unternehmen wenden Data Fabrics an, um sowohl operative als auch analytische Anwendungsfälle zu unterstützen, die über mehrere Bereitstellungs- und Orchestrierungsplattformen und -prozesse bereitgestellt werden, aber sie benötigen eine Vielzahl von Technologien und Designkonzepten, um effektiv zu sein. Sie erfordern eine Kombination aus aktive Metadaten, Wissensgraphen, Semantik und maschinelles Lernen, um das Design und die Bereitstellung der Datenintegration zu erweitern. Von diesen sind das Annehmen und Etablieren von Semantik und das Etablieren semantischer Standards, die Kontext und Bedeutung schaffen (durch Implementierungen von Wissensgraphen), einige der wichtigsten und verwirrendsten Teile des Puzzles und verdienen eine Erklärung.

Semantische Technologie definiert

Semantische Technologie verwendet formale Semantik um den disparaten und rohen Daten, die uns umgeben, Bedeutung zu verleihen. Semantische Technologie baut zusammen mit der Linked-Data-Technologie – wie sie vom Erfinder des World Wide Web, Sir Tim Berners-Lee, ins Auge gefasst wurde – Beziehungen zwischen Daten in verschiedenen Formaten und Quellen auf, von einer Zeichenfolge zur anderen, und hilft dabei, Kontext aufzubauen und Verknüpfungen zu erstellen diese Beziehungen. In Verbindung mit formaler Semantik – die die logischen Aspekte der Bedeutung wie Sinn, Referenz, Implikation und logische Form untersucht – hilft die Technologie KI-Systemen, Sprache zu verstehen und Informationen so zu verarbeiten, wie Menschen es tun, was es ihnen ermöglicht, sie zu speichern, zu verwalten und zu verarbeiten Abrufen von Informationen basierend auf Bedeutung und logischen Beziehungen.

Semantische Technologie definiert und verknüpft Daten im Web oder innerhalb eines Unternehmens, indem sie Sprachen entwickelt, um reichhaltige, selbstbeschreibende Wechselbeziehungen von Daten in einer Form auszudrücken, die von Maschinen verarbeitet werden kann. Infolgedessen können diese Maschinen lange Zeichenfolgen verarbeiten und Tonnen von Daten indizieren und dann Informationen basierend auf Bedeutung und logischen Beziehungen speichern, verwalten und abrufen. Noch wichtiger ist, dass es hilft, verwandte Fakten anzuzeigen, anstatt nur passende Wörter zu finden, was Unternehmen dabei hilft, Beziehungen abzuleiten, um intelligentere Daten zu entdecken und Wissen aus riesigen Sätzen von Rohdaten in verschiedenen Formaten und aus verschiedenen Quellen zu extrahieren.

Dies ist besonders wichtig, da gem ein weiterer Gartner-Bericht, machen es das wachsende Datenvolumen und die wachsende Verbreitung für Unternehmen schwierig, ihre Datenressourcen effizient und effektiv zu nutzen. Daten- und Analyseleiter müssen einen semantischen Ansatz für ihre Unternehmensdaten in Betracht ziehen; Andernfalls werden sie einem endlosen Kampf mit Datensilos gegenüberstehen. Der Hauptunterschied zwischen semantischer Technologie und anderen Datentechnologien, wie z. B. der relationalen Datenbank, besteht darin, dass sie sich eher mit der Bedeutung als mit der Struktur der Daten befasst. Die des World Wide Web Consortium (W3C). Semantische Web-Initiative erklärt, dass der Zweck dieser Technologie im Zusammenhang mit dem Semantic Web darin besteht, ein „universelles Medium für den Datenaustausch“ zu schaffen, indem der globale Austausch jeglicher Art von persönlichen, kommerziellen, wissenschaftlichen und kulturellen Daten reibungslos miteinander verbunden wird. 

Das W3C hat offene Spezifikationen für semantische Technologie für Entwickler entwickelt und hat über Open-Source-Entwicklung die Infrastruktur identifiziert, die für die Skalierung im Web und anderswo erforderlich ist und Folgendes umfasst:

• Ressourcenbeschreibungs-Framework (RDF): Das Format, das die semantische Technologie verwendet, um Daten im Semantic Web oder in einer semantischen Graphdatenbank zu speichern. 

• SPARQL (SPARQL-Protokoll und RDF-Abfragesprache): Die semantische Abfragesprache, die speziell entwickelt wurde, um Daten über verschiedene Systeme und Datenbanken hinweg abzufragen und im RDF-Format gespeicherte Daten abzurufen und zu verarbeiten.

• Web-Ontologie-Sprache (OWL): Die optional verwendete, auf Computerlogik basierende Sprache ist dafür ausgelegt, das Datenschema darzustellen, das ein reichhaltiges und komplexes Wissen über Hierarchien von Dingen und die Beziehungen zwischen ihnen darstellt. Es ist komplementär zu RDF und ermöglicht die Formalisierung eines Datenschemas/einer Ontologie in einem bestimmten Bereich, getrennt von den Daten. 

Einfach ausgedrückt: Durch die datenunabhängige Formalisierung von Bedeutung ermöglicht die semantische Technologie Maschinen, Daten zu „verstehen“, zu teilen und mit ihnen zu argumentieren, um einen Mehrwert für den Menschen zu schaffen. Semantische Technologie hilft Unternehmen dabei, intelligentere Daten zu entdecken, Beziehungen abzuleiten und Wissen aus riesigen Sätzen von Rohdaten in verschiedenen Formaten und aus verschiedenen Quellen zu extrahieren. Semantische Graphdatenbanken – die auf der Vision des Semantic Web basieren – erleichtern Maschinen die Integration, Verarbeitung und den Abruf von Daten. 

Dies wiederum ermöglicht es Unternehmen, schneller und kostengünstiger auf aussagekräftige und genaue Daten zuzugreifen, diese Daten zu analysieren und sie in Wissen umzuwandeln, das es ihnen ermöglicht, geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagemodelle anzuwenden und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Bereits 2007 sagte Sir Berners-Lee gegenüber Bloomberg: „Semantische Technologie ist nicht von Natur aus komplex. Die semantische Technologiesprache ist im Kern sehr, sehr einfach. Es geht nur um die Beziehungen zwischen den Dingen. Es besteht die Möglichkeit, dass die ‚Beziehungen zwischen Dingen‘ Organisationen dabei helfen, Daten effizienter zu verwalten.“

Semantische Datenintegration definiert

Semantische Datenintegration ist der Prozess der Kombination von Daten aus unterschiedlichen Quellen und deren Konsolidierung zu aussagekräftigen und wertvollen Informationen durch den Einsatz semantischer Technologie. Mit zunehmender Größe von Unternehmen wachsen auch ihre Daten. Ohne die richtige Datenmanagement-Strategie entstehen schnell abteilungs- und/oder anwendungsspezifische Datensilos und behindern die Produktivität und Zusammenarbeit. Semantische Datenintegration bietet eine Lösung, die über standardmäßige Integrationslösungen für Unternehmensanwendungen hinausgeht, indem eine datenzentrierte Architektur verwendet wird, die auf einem standardisierten Modell für Datenveröffentlichung und -austausch, nämlich dem RDF, aufbaut. 

In diesem Rahmen werden alle heterogenen Daten einer Organisation – ob strukturiert, halbstrukturiert und/oder unstrukturiert – auf die gleiche Weise ausgedrückt, gespeichert und abgerufen. Da die Datenstruktur durch die Verknüpfungen innerhalb der Daten selbst ausgedrückt wird, ist sie nicht auf eine von der Datenbank vorgegebene Struktur beschränkt und wird mit der Entwicklung der Daten nicht obsolet. Wenn Änderungen in der Datenstruktur auftreten, werden sie in der Datenbank durch Änderungen in den Verknüpfungen innerhalb der Daten widergespiegelt. Darüber hinaus ermöglicht RDF als Rückgrat der semantischen Technologie die Ableitung neuer Fakten aus den vorhandenen Daten sowie die Anreicherung des verfügbaren Wissens durch den Zugriff auf Linked Open Data (LOD)-Ressourcen.

Semantische Daten in Aktion: Erreichen einer 360-Grad-Ansicht 

In einer Welt, in der vollständige Transparenz, genaue Analysen und die Lösung von Herausforderungen der Datenkomplexität die Geschäftslandschaft dominieren, ist die Integration unterschiedlicher Daten in eine synchronisierte 360-Grad-Perspektive von größter Bedeutung. Ähnlich wie ChatGPT suchen Unternehmen heute nach Lösungen, die es ihnen ermöglichen, alle ihre Daten zu verwalten und sie für die Entscheidungsfindung und eine Vielzahl von geschäftlichen Anwendungsfällen nutzbar zu machen. 

Unabhängig davon, ob ihre Datenbank eigenständig betrieben wird oder wie eine Datenstruktur in ein größeres Unternehmensökosystem integriert ist, benötigen Unternehmen einen vollständigen Satz von Datenintegrationstools, die komplexe Aufgaben ausführen können und einfach zu bedienen sind. Die Möglichkeit, heterogene Daten aus mehreren Quellen einfach zu importieren und umzuwandeln, die Daten als RDF-Anweisungen zu integrieren und zu verknüpfen und zwei oder mehr Graphdatenbanken zusammenzuführen, sind alles wesentliche Funktionen, die semantische Lösungen von Weltklasse unterstützen.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/semantic-technology-and-integration-101-what-it-is-and-why-it-matters/