فناوری معنایی و ادغام 101: چیست و چرا اهمیت دارد

فناوری معنایی و ادغام 101: چیست و چرا اهمیت دارد

تمبر زمان: 5 مه 2023، 3:35 صبح
گره منبع: 2630080

فناوری‌های جدید مانند ChatGPT بسیار محبوب هستند، زیرا هدف آنها پاسخگویی به سؤالات و ارائه اطلاعاتی است که زندگی ما را آسان‌تر می‌کند. با این حال، اعتبار نتایج تولید شده مورد بررسی قرار گرفته است و در نتیجه، تاکید زیادی بر نحوه دریافت اطلاعات مرتبط و قابل اعتماد سازمان ها به دست کاربران شده است. حتی با وجود حجم وسیعی از اطلاعات موجود، دستیابی به بینش چالش برانگیز است اگر پلتفرم های مورد استفاده نتوانند پرس و جو را معنا کنند، استنباط های سؤال را درک کنند، محل قرارگیری اطلاعات را شناسایی کنند و داده های مورد نیاز برای پاسخ به سؤال را ارائه دهند.

پارچه های داده، که گارتنر تعریف می کند به عنوان یک طراحی مدیریت داده نوظهور برای دستیابی به خطوط لوله، خدمات و معنایی یکپارچه داده های انعطاف پذیر، قابل استفاده مجدد و افزوده شده، به اطمینان از دسترسی به داده ها توسط کاربران تجاری و فناوری به طور یکسان کمک می کند. کسب‌وکارها از پارچه‌های داده برای پشتیبانی از موارد استفاده عملیاتی و تحلیلی که در پلتفرم‌ها و فرآیندهای متعدد استقرار و هماهنگی ارائه می‌شوند، استفاده می‌کنند، اما برای مؤثر بودن به انواع فناوری‌ها و مفاهیم طراحی نیاز دارند. آنها نیاز به ترکیبی از فراداده فعال، نمودارهای دانش، معناشناسی و یادگیری ماشینی برای تقویت طراحی و تحویل یکپارچه سازی داده ها. از این میان، اتخاذ و استقرار معناشناسی و ایجاد استانداردهای معنایی که زمینه و معنا را ایجاد می‌کنند (از طریق پیاده‌سازی نمودار دانش) از مهم‌ترین و گیج‌کننده‌ترین بخش‌های پازل هستند و شایسته توضیح هستند.

فناوری معنایی تعریف شده است

کاربردهای فناوری معنایی معناشناسی رسمی برای معنا بخشیدن به داده های ناهمگون و خامی که ما را احاطه کرده است. فناوری معنایی، همراه با فناوری داده های پیوندی - همانطور که توسط مخترع وب جهانی، سر تیم برنرز لی پیش بینی شده است - روابط بین داده ها را در قالب ها و منابع مختلف، از یک رشته به رشته دیگر ایجاد می کند و به ایجاد زمینه و ایجاد پیوندهایی از آن کمک می کند. این روابط هنگامی که با معناشناسی رسمی - که جنبه های منطقی معنا را مورد مطالعه قرار می دهد، مانند حس، مرجع، دلالت و شکل منطقی - این فناوری به سیستم های هوش مصنوعی کمک می کند تا زبان را درک کنند و اطلاعات را به روشی که انسان انجام می دهد پردازش کند، که به آنها امکان ذخیره، مدیریت و بازیابی اطلاعات بر اساس معنا و روابط منطقی.

فن‌آوری معنایی داده‌ها را در وب یا درون یک شرکت با توسعه زبان‌هایی برای بیان روابط متقابل غنی و خودتوصیف داده‌ها به شکلی که ماشین‌ها می‌توانند پردازش کنند، تعریف و پیوند می‌دهد. در نتیجه، این ماشین‌ها می‌توانند رشته‌های طولانی از کاراکترها را پردازش کرده و تعداد زیادی داده را فهرست‌بندی کنند و سپس اطلاعات را بر اساس معنا و روابط منطقی ذخیره، مدیریت و بازیابی کنند. مهمتر از آن، به نشان دادن حقایق مرتبط به جای صرف کلمات مشابه کمک می کند که به شرکت ها کمک می کند تا روابط را برای کشف داده های هوشمندتر استنباط کنند و دانش را از مجموعه عظیمی از داده های خام در قالب های مختلف و از منابع مختلف استخراج کنند.

این امر به ویژه مهم است زیرا، با توجه به گزارش دیگری از گارتنر، سطوح رو به رشد حجم و توزیع داده ها، استفاده کارآمد و موثر از دارایی های داده ای خود را برای سازمان ها دشوار می کند. رهبران داده و تجزیه و تحلیل باید یک رویکرد معنایی را برای داده های سازمانی خود در نظر بگیرند. در غیر این صورت، آنها با یک نبرد بی پایان با سیلوهای داده روبرو خواهند شد. تفاوت اصلی بین فناوری معنایی و سایر فناوری‌های داده، مانند پایگاه داده رابطه‌ای، این است که به جای ساختار داده‌ها، با معنا سروکار دارد. کنسرسیوم وب جهانی (W3C). ابتکار وب معنایی بیان می کند که هدف از این فناوری در زمینه وب معنایی ایجاد یک "رسانه جهانی برای تبادل داده" از طریق به هم پیوستن هموار اشتراک گذاری جهانی هر نوع داده شخصی، تجاری، علمی و فرهنگی است. 

W3C مشخصات باز را برای فناوری معنایی برای توسعه دهندگان ایجاد کرده و از طریق توسعه منبع باز، زیرساخت مورد نیاز برای مقیاس در وب و جاهای دیگر را شناسایی کرده است و شامل موارد زیر است:

  • چارچوب شرح منابع (RDF): قالبی که فناوری معنایی برای ذخیره داده ها در وب معنایی یا در پایگاه داده گراف معنایی استفاده می کند. 
  • SPARQL (پروتکل SPARQL و زبان پرس و جو RDF): زبان پرس و جو معنایی به طور خاص برای پرس و جو از داده ها در سیستم ها و پایگاه های داده مختلف و برای بازیابی و پردازش داده های ذخیره شده در قالب RDF طراحی شده است.
  • زبان هستی شناسی وب (OWL): زبان مبتنی بر منطق محاسباتی که به صورت اختیاری استفاده می شود، برای نشان دادن طرح واره داده ها طراحی شده است و دانش غنی و پیچیده در مورد سلسله مراتب اشیا و روابط بین آنها را نشان می دهد. مکمل RDF است و اجازه می دهد تا طرحواره/هستی شناسی داده را در یک دامنه معین، جدا از داده، رسمی کند. 

به زبان ساده، با رسمی‌سازی معنا مستقل از داده‌ها، فناوری معنایی ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را «درک»، به اشتراک بگذارند و استدلال کنند تا ارزش بیشتری برای انسان ایجاد کنند. فناوری معنایی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا داده‌های هوشمندتر را کشف کنند، روابط را استنباط کنند و دانش را از مجموعه‌های عظیم داده‌های خام در قالب‌های مختلف و از منابع مختلف استخراج کنند. پایگاه‌های داده گراف معنایی – که مبتنی بر چشم‌انداز وب معنایی هستند – یکپارچه‌سازی، پردازش و بازیابی داده‌ها را برای ماشین‌ها آسان‌تر می‌کنند. 

این به نوبه خود، سازمان ها را قادر می سازد تا دسترسی سریعتر و مقرون به صرفه تری به داده های معنی دار و دقیق داشته باشند، آن داده ها را تجزیه و تحلیل کنند، و آن ها را به دانشی تبدیل کنند که آنها را قادر می سازد تا بینش های تجاری را به دست آورند، مدل های پیش بینی را اعمال کنند و تصمیمات مبتنی بر داده را اتخاذ کنند. در اوایل سال 2007، سر برنرز لی به بلومبرگ گفت: «فناوری معنایی ذاتاً پیچیده نیست. زبان فناوری معنایی، در قلب خود، بسیار بسیار ساده است. این فقط در مورد روابط بین چیزها است. این احتمال وجود دارد که "روابط بین چیزها" به سازمان ها کمک کند تا داده ها را کارآمدتر مدیریت کنند."

یکپارچه سازی داده های معنایی تعریف شده است

یکپارچه‌سازی داده‌های معنایی، فرآیند ترکیب داده‌ها از منابع متفاوت و تلفیق آن‌ها به اطلاعات معنادار و ارزشمند از طریق استفاده از فناوری معنایی است. با افزایش اندازه سازمان ها، داده های آنها نیز افزایش می یابد. بدون استراتژی مدیریت داده‌های مناسب، سیلوهای داده درون‌بخشی و/یا برنامه‌های کاربردی خاص به سرعت ایجاد می‌شوند و مانع بهره‌وری و همکاری می‌شوند. یکپارچه‌سازی داده‌های معنایی راه‌حلی را ارائه می‌دهد که فراتر از راه‌حل‌های یکپارچه‌سازی برنامه‌های کاربردی سازمانی استاندارد با استفاده از معماری داده‌محور ساخته شده بر اساس یک مدل استاندارد شده برای انتشار و تبادل داده، یعنی RDF است. 

در این چارچوب، تمام داده‌های ناهمگن یک سازمان – خواه ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و/یا بدون ساختار – به یک شکل بیان، ذخیره و قابل دسترسی هستند. از آنجایی که ساختار داده از طریق پیوندهای درون خود داده بیان می شود، محدود به ساختار تحمیل شده توسط پایگاه داده نیست و با تکامل داده ها منسوخ نمی شود. هنگامی که تغییرات در ساختار داده رخ می دهد، آنها از طریق تغییرات در پیوندهای درون داده ها در پایگاه داده منعکس می شوند. علاوه بر این، و به عنوان ستون فقرات فناوری معنایی، RDF استنتاج حقایق جدید از داده‌های موجود و همچنین غنی‌سازی دانش موجود با دسترسی به منابع داده‌های باز پیوندی (LOD) را امکان‌پذیر می‌سازد.

داده های معنایی در عمل: دستیابی به نمای 360 درجه 

در دنیایی که دید کامل، تجزیه و تحلیل دقیق، و حل چالش‌های پیچیدگی داده‌ها بر چشم‌انداز کسب‌وکار غالب است، ادغام داده‌های متفاوت در یک چشم‌انداز 360 درجه همگام‌سازی شده بسیار مهم است. درست مانند ChatGPT، سازمان‌ها امروزه به دنبال راه‌حل‌هایی هستند که به آنها اجازه می‌دهد تمام داده‌های خود را مدیریت کنند و آن‌ها را برای تصمیم‌گیری و انواع موارد استفاده تجاری قابل مصرف کنند. 

چه پایگاه داده آنها به صورت مستقل کار کند یا در یک اکوسیستم سازمانی بزرگتر مانند یک پارچه داده ادغام شده باشد، شرکت ها به مجموعه کاملی از ابزارهای یکپارچه سازی داده نیاز دارند که بتواند وظایف پیچیده را انجام دهد و استفاده از آنها آسان باشد. توانایی وارد کردن و تبدیل آسان داده‌های ناهمگن از منابع متعدد، ادغام و پیوند داده‌ها به عنوان عبارات RDF و ادغام دو یا چند پایگاه داده گراف، همگی توابع ضروری هستند که راه‌حل‌های معنایی کلاس جهانی را پشتیبانی می‌کنند.

تمبر زمان:

بیشتر از DATAVERSITY