Semantiline tehnoloogia ja integratsioon 101: mis see on ja miks see on oluline

Semantiline tehnoloogia ja integratsioon 101: mis see on ja miks see on oluline

Ajatempel: 5. mai 2023 kell 3:35
Allikasõlm: 2630080

Uued tehnoloogiad, nagu ChatGPT, on moes, kuna nende eesmärk on vastata küsimustele ja pakkuda teavet, mis muudab meie elu lihtsamaks. Siiski on loodud tulemuste paikapidavus kontrolli all ja selle tulemusena on palju rõhku pandud sellele, kuidas organisatsioonid saaksid kasutajate kätte saada asjakohaseid ja usaldusväärseid andmeid. Isegi suure hulga saadaoleva teabe juures on arusaamade saavutamine keeruline, kui kasutatavad platvormid ei suuda päringut mõtestada, ei mõista küsimuse järeldusi, tuvastavad teabe asukoha ega edasta küsimusele vastamiseks vajalikke andmeid.

Andmekangad, mis Gartner määratleb areneva andmehalduse disainilahendusena paindlike, korduvkasutatavate ja täiustatud andmete integreerimise torujuhtmete, teenuste ja semantika saavutamiseks aitavad tagada andmetele juurdepääsu nii äri- kui ka tehnoloogiakasutajatele. Ettevõtted kasutavad andmekangaid, et toetada nii operatiivseid kui ka analüütilisi kasutusjuhtumeid, mida pakutakse mitme juurutamis- ja orkestreerimisplatvormi ja -protsessi kaudu, kuid nende tõhususe tagamiseks on vaja mitmesuguseid tehnoloogiaid ja disainikontseptsioone. Nad nõuavad kombinatsiooni aktiivsed metaandmed, teadmiste graafikud, semantika ja masinõpe, et täiustada andmete integreerimise kavandamist ja edastamist. Neist semantika omaksvõtmine ja kehtestamine ning konteksti ja tähendust loovate semantiliste standardite loomine (teadmiste graafiku rakendamise kaudu) on mõistatuse kõige olulisemad ja segasemad osad ning väärivad selgitust.

Määratletud semantiline tehnoloogia

Semantilise tehnoloogia kasutamine formaalne semantika et anda tähendus meid ümbritsevatele erinevatele ja toorandmetele. Semantiline tehnoloogia koos lingitud andmete tehnoloogiaga – nagu on ette kujutanud World Wide Webi leiutaja Sir Tim Berners-Lee – loob seoseid erinevates vormingutes ja allikates, ühest stringist teise, aidates luua konteksti ja luua linke need suhted. Kui seda kasutatakse koos formaalse semantikaga – mis uurib tähenduse loogilisi aspekte, nagu mõte, viide, implikatsioon ja loogiline vorm –, aitab see tehnoloogia AI-süsteemidel mõista keelt ja töödelda teavet nii, nagu inimesed seda teevad, mis võimaldab neil salvestada, hallata ja hankida teavet tähenduse ja loogiliste seoste põhjal.

Semantiline tehnoloogia määratleb ja seob andmeid veebis või ettevõtte sees, arendades keeli, et väljendada rikkalikke, isekirjeldavaid andmete vastastikuseid seoseid kujul, mida masinad saavad töödelda. Selle tulemusena saavad need masinad töödelda pikki märgijadasid ja indekseerida tonni andmeid ning seejärel salvestada, hallata ja hankida tähenduse ja loogiliste seoste alusel teavet. Veelgi olulisem on see, et see aitab ainult sõnade sobitamise asemel näidata seotud fakte, mis aitab ettevõtetel järeldada seoseid, et avastada nutikamaid andmeid ja ammutada teadmisi tohututest algandmete kogumitest erinevates vormingutes ja erinevatest allikatest.

See on eriti oluline, sest vastavalt veel üks Gartneri aruanne, muudab andmemahu ja -jaotuse kasvav tase organisatsioonidel raskeks oma andmevarasid tõhusalt ja tulemuslikult kasutada. Andme- ja analüüsijuhid peavad kaaluma oma ettevõtte andmetele semantilist lähenemist; vastasel juhul ootab neid ees lõputu lahing andmehoidlatega. Peamine erinevus semantilise tehnoloogia ja muude andmetehnoloogiate (nt relatsiooniandmebaasi) vahel seisneb selles, et see tegeleb pigem andmete tähenduse kui struktuuriga. World Wide Web Consortium (W3C). Semantilise veebi algatus märgib, et selle tehnoloogia eesmärk semantilise veebi kontekstis on luua "universaalne andmevahetuse meedium", ühendades sujuvalt mis tahes isiku-, äri-, teadus- ja kultuuriandmete ülemaailmse jagamise. 

W3C töötas välja arendajatele mõeldud semantilise tehnoloogia avatud spetsifikatsioonid ja on avatud lähtekoodiga arenduse kaudu tuvastanud infrastruktuuri, mida on vaja veebis ja mujal skaleerimiseks ning mis hõlmab järgmist:

  • Ressursi kirjelduse raamistik (RDF): Semantilist tehnoloogiat kasutatakse andmete salvestamiseks semantilises veebis või semantiliste graafikute andmebaasis. 
  • SPARQL (SPARQL-i protokoll ja RDF-päringukeel): Semantiline päringukeel, mis on spetsiaalselt loodud erinevate süsteemide ja andmebaaside andmete päringute tegemiseks ning RDF-vormingus salvestatud andmete toomiseks ja töötlemiseks.
  • Veebi ontoloogia keel (OWL): Valikuliselt kasutatav arvutusloogikal põhinev keel on loodud andmeskeemi kuvamiseks ning see esindab rikkalikke ja keerukaid teadmisi asjade hierarhiate ja nendevaheliste suhete kohta. See täiendab RDF-i ja võimaldab vormistada andmeskeemi/ontoloogiat antud domeenis andmetest eraldi. 

Lihtsamalt öeldes, vormistades tähenduse andmetest sõltumatult, võimaldab semantiline tehnoloogia masinatel "mõista", jagada ja põhjendada andmeid, et luua inimestele rohkem väärtust. Semantiline tehnoloogia aitab ettevõtetel avastada nutikamaid andmeid, järeldada seoseid ja ammutada teadmisi tohututest algandmetest erinevates vormingutes ja erinevatest allikatest. Semantiliste graafikute andmebaasid – mis põhinevad semantilise veebi visioonil – muudavad masinate jaoks andmete integreerimise, töötlemise ja hankimise lihtsamaks. 

See omakorda võimaldab organisatsioonidel saada kiiremat ja kulutõhusamat juurdepääsu sisukatele ja täpsetele andmetele, neid andmeid analüüsida ja muuta need teadmisteks, mis võimaldavad neil saada ärialast ülevaadet, rakendada ennustavaid mudeleid ja teha andmepõhiseid otsuseid. Sir Berners-Lee ütles juba 2007. aastal Bloombergile: „Semantiline tehnoloogia ei ole oma olemuselt keeruline. Semantilise tehnoloogia keel on oma olemuselt väga-väga lihtne. See puudutab ainult asjadevahelisi seoseid. Tõenäoliselt aitavad "asjadevahelised suhted" organisatsioonidel andmeid tõhusamalt hallata.

Määratletud semantiliste andmete integreerimine

Semantiliste andmete integreerimine on protsess, mille käigus kombineeritakse erinevatest allikatest pärinevad andmed ja konsolideeritakse need semantilise tehnoloogia abil tähenduslikuks ja väärtuslikuks teabeks. Kui organisatsioonide suurus suureneb, kasvavad ka nende andmed. Ilma õige andmehaldusstrateegiata tekivad kiiresti osakonnasisesed ja/või rakendusepõhised andmehoidlad, mis takistavad tootlikkust ja koostööd. Semantiline andmete integreerimine pakub lahendust, mis läheb kaugemale kui standardsed ettevõtterakenduste integreerimise lahendused, kasutades andmekeskset arhitektuuri, mis on üles ehitatud andmete avaldamise ja vahetamise standardmudelile, nimelt RDF-ile. 

Selles raamistikus väljendatakse, salvestatakse ja juurdepääsetakse kõiki organisatsiooni heterogeenseid andmeid – olgu need siis struktureeritud, poolstruktureeritud ja/või struktureerimata. Kuna andmestruktuur väljendub andmetes endas olevate linkide kaudu, ei ole see piiratud andmebaasi poolt kehtestatud struktuuriga ega vanane andmete arenguga. Kui andmestruktuuris toimuvad muutused, kajastuvad need andmebaasis andmete sees olevate linkide muutuste kaudu. Lisaks võimaldab RDF semantilise tehnoloogia selgroona järeldada uusi fakte olemasolevatest andmetest ning rikastada olemasolevaid teadmisi, kasutades juurdepääsu lingitud avaandmete (LOD) ressurssidele.

Semantilised andmed töös: 360-kraadise vaate saavutamine 

Maailmas, kus ärimaastikul domineerivad täielik nähtavus, täpne analüüs ja andmete keerukuse väljakutsete lahendamine, on erinevate andmete integreerimine sünkroniseeritud 360-kraadisesse perspektiivi ülimalt tähtis. Sarnaselt ChatGPT-ga otsivad organisatsioonid tänapäeval lahendusi, mis võimaldavad hallata kõiki oma andmeid ja muuta need otsuste tegemisel ja mitmesuguste äriliste kasutusjuhtude jaoks tarbitavaks. 

Olenemata sellest, kas nende andmebaas töötab eraldiseisvalt või on integreeritud suuremasse ettevõtte ökosüsteemi, nagu andmekangas, vajavad ettevõtted täielikku komplekti andmeintegratsiooni tööriistu, mis suudavad täita keerulisi ülesandeid ja mida on lihtne kasutada. Võimalus hõlpsasti importida ja teisendada mitmest allikast pärinevaid heterogeenseid andmeid, integreerida ja siduda andmeid RDF-lausetena ning ühendada kaks või enam graafikuandmebaasi on kõik olulised funktsioonid, mis toetavad maailmatasemel semantilisi lahendusi.

Ajatempel:

Veel alates ANDMED