Teknologi Semantik dan Integrasi 101: Apa Itu dan Mengapa Itu Penting

Teknologi Semantik dan Integrasi 101: Apa Itu dan Mengapa Itu Penting

Stempel Waktu: 5 Mei 2023 3
Node Sumber: 2630080

Teknologi baru seperti ChatGPT sangat digemari, karena bertujuan untuk menjawab pertanyaan dan memberikan informasi yang membuat hidup kita lebih mudah. Namun, validitas hasil yang dihasilkan telah dicermati dan, sebagai akibatnya, banyak penekanan diberikan pada bagaimana organisasi dapat memperoleh data yang relevan dan dapat dipercaya ke tangan pengguna. Bahkan dengan banyaknya informasi yang tersedia, mencapai wawasan menjadi tantangan jika platform yang digunakan tidak dapat memahami pertanyaan, memahami kesimpulan dari pertanyaan, mengidentifikasi di mana informasi berada, dan mengirimkan data yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan.

Kain data, yang Gartner mendefinisikan sebagai desain Manajemen Data yang baru muncul untuk mencapai pipa, layanan, dan semantik integrasi data yang fleksibel, dapat digunakan kembali, dan ditambah, membantu memastikan data dapat diakses oleh pengguna bisnis dan teknologi. Bisnis menerapkan struktur data untuk mendukung kasus penggunaan operasional dan analitik yang disampaikan di berbagai platform dan proses penerapan dan orkestrasi, tetapi mereka membutuhkan berbagai teknologi dan konsep desain agar efektif. Mereka membutuhkan kombinasi dari metadata aktif, grafik pengetahuan, semantik, dan pembelajaran mesin untuk menambah desain dan pengiriman integrasi data. Dari jumlah tersebut, mengadopsi dan menetapkan semantik dan menetapkan standar semantik yang menciptakan konteks dan makna (melalui implementasi grafik pengetahuan) adalah beberapa bagian teka-teki yang paling penting dan membingungkan dan perlu penjelasan.

Definisi Teknologi Semantik

Penggunaan teknologi semantik semantik formal untuk memberi makna pada data yang berbeda dan mentah yang mengelilingi kita. Teknologi semantik, bersama dengan teknologi Data Tertaut – seperti yang dibayangkan oleh penemu World Wide Web, Sir Tim Berners-Lee – membangun hubungan antara data dalam berbagai format dan sumber, dari satu string ke string lainnya, membantu membangun konteks dan membuat tautan dari hubungan ini. Saat digunakan dengan semantik formal – yang mempelajari aspek logis dari makna, seperti pengertian, referensi, implikasi, dan bentuk logis – teknologi ini membantu sistem AI memahami bahasa dan memproses informasi seperti yang dilakukan manusia, yang memungkinkan mereka menyimpan, mengelola, dan mengambil informasi berdasarkan makna dan hubungan logis.

Teknologi semantik mendefinisikan dan menautkan data di Web atau di dalam perusahaan dengan mengembangkan bahasa untuk mengekspresikan keterkaitan data yang kaya dan menggambarkan diri sendiri dalam bentuk yang dapat diproses oleh mesin. Akibatnya, mesin ini dapat memproses rangkaian karakter yang panjang dan mengindeks berton-ton data, lalu menyimpan, mengelola, dan mengambil informasi berdasarkan makna dan hubungan logis. Lebih penting lagi, ini membantu menunjukkan fakta terkait alih-alih hanya kata-kata yang cocok yang membantu perusahaan menyimpulkan hubungan untuk menemukan data yang lebih cerdas, dan mengekstrak pengetahuan dari sekumpulan besar data mentah dalam berbagai format dan dari berbagai sumber.

Hal ini sangat penting karena menurut laporan Gartner lainnya, tingkat pertumbuhan volume dan distribusi data mempersulit organisasi untuk meningkatkan aset data mereka secara efisien dan efektif. Pemimpin data dan analitik perlu mempertimbangkan pendekatan semantik untuk data perusahaan mereka; jika tidak, mereka akan menghadapi pertempuran tanpa akhir dengan silo data. Perbedaan utama antara teknologi semantik dan teknologi data lainnya, seperti basis data relasional, adalah bahwa ia berurusan dengan makna, bukan struktur data. Konsorsium World Wide Web (W3C). Inisiatif Web semantik menyatakan bahwa tujuan dari teknologi ini dalam konteks Web Semantik adalah untuk menciptakan "media universal untuk pertukaran data" dengan menghubungkan secara lancar pembagian global segala jenis data pribadi, komersial, ilmiah, dan budaya. 

W3C mengembangkan spesifikasi terbuka untuk teknologi semantik untuk pengembang dan telah mengidentifikasi, melalui pengembangan sumber terbuka, infrastruktur yang diperlukan untuk skala di Web dan di tempat lain dan meliputi:

  • Kerangka Deskripsi Sumber Daya (RDF): Teknologi semantik format yang digunakan untuk menyimpan data di Web Semantik atau dalam database grafik semantik. 
  • SPARQL (Protokol SPARQL dan Bahasa Kueri RDF): Bahasa kueri semantik yang dirancang khusus untuk kueri data di berbagai sistem dan basis data, serta untuk mengambil dan memproses data yang disimpan dalam format RDF.
  • Bahasa Ontologi Web (OWL): Digunakan secara opsional, bahasa berbasis logika komputasi dirancang untuk menunjukkan skema data dan yang mewakili pengetahuan yang kaya dan kompleks tentang hierarki berbagai hal dan hubungan di antara mereka. Ini melengkapi RDF dan memungkinkan untuk memformalkan skema/ontologi data dalam domain tertentu, terpisah dari data. 

Sederhananya, dengan memformalkan makna secara independen dari data, teknologi semantik memungkinkan mesin untuk “memahami”, berbagi, dan bernalar dengan data untuk menciptakan lebih banyak nilai bagi manusia. Teknologi semantik membantu perusahaan menemukan data yang lebih cerdas, menyimpulkan hubungan, dan mengekstraksi pengetahuan dari sekumpulan besar data mentah dalam berbagai format dan dari berbagai sumber. Database grafik semantik – yang didasarkan pada visi Web Semantik – membuat data lebih mudah bagi mesin untuk diintegrasikan, diproses, dan diambil. 

Hal ini, pada gilirannya, memungkinkan organisasi memperoleh akses yang lebih cepat dan hemat biaya ke data yang bermakna dan akurat, menganalisis data tersebut, dan mengubahnya menjadi pengetahuan yang memungkinkan mereka memperoleh wawasan bisnis, menerapkan model prediktif, dan membuat keputusan berdasarkan data. Pada awal 2007, Sir Berners-Lee mengatakan kepada Bloomberg, “Teknologi semantik pada dasarnya tidak rumit. Bahasa teknologi semantik, pada intinya, sangat, sangat sederhana. Ini hanya tentang hubungan antara hal-hal. Kemungkinan 'hubungan antara hal-hal' akan membantu organisasi mengelola data dengan lebih efisien.”

Integrasi Data Semantik Ditetapkan

Integrasi data semantik adalah proses menggabungkan data dari sumber yang berbeda dan mengkonsolidasikannya menjadi informasi yang bermakna dan berharga melalui penggunaan teknologi semantik. Seiring skala organisasi dalam ukuran, demikian juga data mereka. Tanpa strategi manajemen data yang tepat, silo data intradepartemen dan/atau khusus aplikasi dengan cepat muncul dan menghambat produktivitas dan kerja sama. Integrasi data semantik menawarkan solusi yang melampaui solusi integrasi aplikasi perusahaan standar dengan menggunakan arsitektur data-sentris yang dibangun di atas model standar untuk penerbitan dan pertukaran data, yaitu RDF. 

Dalam kerangka kerja ini, semua data organisasi yang heterogen – baik itu terstruktur, semi-terstruktur, dan/atau tidak terstruktur – diekspresikan, disimpan, dan diakses dengan cara yang sama. Karena struktur data diekspresikan melalui tautan di dalam data itu sendiri, itu tidak dibatasi pada struktur yang dipaksakan oleh database dan tidak menjadi usang dengan evolusi data. Ketika terjadi perubahan pada struktur data, perubahan tersebut tercermin dalam database melalui perubahan pada tautan di dalam data. Selain itu, sebagai tulang punggung teknologi semantik, RDF memungkinkan inferensi fakta baru dari data yang ada serta pengayaan pengetahuan yang tersedia dengan mengakses sumber daya Linked Open Data (LOD).

Data Semantik Beraksi: Mencapai Tampilan 360 Derajat 

Di dunia di mana visibilitas lengkap, analisis akurat, dan pemecahan tantangan kompleksitas data mendominasi lanskap bisnis, mengintegrasikan data yang berbeda ke dalam perspektif 360 derajat yang tersinkronisasi adalah yang terpenting. Sama seperti ChatGPT, organisasi saat ini mencari solusi yang memungkinkan mereka mengelola semua data mereka dan membuatnya dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dan berbagai kasus penggunaan bisnis. 

Apakah database mereka beroperasi mandiri atau diintegrasikan ke dalam ekosistem perusahaan yang lebih besar seperti struktur data, perusahaan memerlukan seperangkat alat integrasi data lengkap yang dapat melakukan tugas kompleks dan mudah digunakan. Kemampuan untuk dengan mudah mengimpor dan mengubah data heterogen dari berbagai sumber, mengintegrasikan dan menghubungkan data sebagai pernyataan RDF dan menggabungkan dua atau lebih basis data grafik adalah semua fungsi penting yang mendukung solusi semantik kelas dunia.

Stempel Waktu:

Lebih dari DATAVERSITAS