Demostración de Fluree: The Great Escape: liberación de más de 20 años de datos heredados en gráficos de conocimiento y semántica con IA - DATAVERSITY

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La mayoría de las grandes empresas luchan por adoptar gráficos de conocimiento y modelos semánticos debido a años de inversiones en mainframes heredados, bases de datos relacionales y tecnologías de almacenamiento de datos. Debido a que los datos heredados se han creado y retenido en esquemas de aplicaciones de origen con estructura semántica cero, el costo y la complejidad de convertir a un modelo de datos semántico universal es prohibitivo, lo que a menudo obstaculiza los proyectos de gráficos de conocimiento. ¿Cómo se pueden desbloquear más de 20 años y petabytes de datos y activarlos para aprovechar los beneficios de la semántica y los gráficos de conocimiento?  

 
Únase a nosotros en esta sesión de trabajo donde analizaremos (1) los avances en formatos de datos, como JSON Linked Data (JSON-LD), que hacen viable a escala la conversión de datos planos y relacionales en RDF serializado; y (2) avances en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la clasificación de datos para automatizar la vinculación de la semántica a datos planos y estructurados. Al final de esta sesión, habremos recorrido un escenario que utiliza Fluree Sense para integrar datos heredados de múltiples almacenes de datos tradicionales en un Gráfico de conocimiento. 

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• Fuente: https://www.dataversity.net/fluree-demo-the-great-escape-liberating-20-years-of-legacy-data-into-knowledge-graphs-and-semantics-with-ai/