Tecnologia semantica e integrazione 101: cos'è e perché è importante

Le nuove tecnologie come ChatGPT sono di gran moda, poiché mirano a rispondere a domande e fornire informazioni che semplificano la nostra vita. Tuttavia, la validità dei risultati generati è stata oggetto di esame e, di conseguenza, è stata posta molta enfasi su come le organizzazioni possono ottenere dati pertinenti e affidabili nelle mani degli utenti. Anche con la grande quantità di informazioni disponibili, ottenere approfondimenti è difficile se le piattaforme utilizzate non sono in grado di dare un senso all'indagine, comprendere le deduzioni della domanda, identificare dove risiedono le informazioni e fornire i dati necessari per rispondere alla domanda.

Data fabric, che Gartner definisce come un progetto emergente di gestione dei dati per ottenere pipeline, servizi e semantica di integrazione dei dati flessibili, riutilizzabili e aumentati, stanno contribuendo a garantire che i dati siano accessibili sia agli utenti aziendali che a quelli tecnologici. Le aziende stanno applicando i data fabric per supportare i casi d'uso operativi e analitici forniti su più piattaforme e processi di distribuzione e orchestrazione, ma per essere efficaci hanno bisogno di una varietà di tecnologie e concetti di progettazione. Richiedono una combinazione di metadati attivi, grafici della conoscenza, semantica e apprendimento automatico per migliorare la progettazione e la distribuzione dell'integrazione dei dati. Di questi, l'adozione e la definizione della semantica e la definizione di standard semantici che creano contesto e significato (attraverso le implementazioni del grafo della conoscenza) sono alcune delle parti più importanti e confuse del puzzle e meritano qualche spiegazione.

Tecnologia semantica definita

Usi della tecnologia semantica semantica formale per dare significato ai dati disparati e grezzi che ci circondano. La tecnologia semantica, insieme alla tecnologia dei dati collegati - come immaginato dall'inventore del World Wide Web, Sir Tim Berners-Lee - costruisce relazioni tra dati in vari formati e fonti, da una stringa all'altra, aiutando a costruire il contesto e creando collegamenti da queste relazioni. Se utilizzata con la semantica formale, che studia gli aspetti logici del significato, come il senso, il riferimento, l'implicazione e la forma logica, la tecnologia aiuta i sistemi di intelligenza artificiale a comprendere il linguaggio ed elaborare le informazioni come fanno gli esseri umani, il che consente loro di archiviare, gestire e recuperare informazioni in base al significato e alle relazioni logiche.

La tecnologia semantica definisce e collega i dati sul Web o all'interno di un'azienda sviluppando linguaggi per esprimere interrelazioni di dati ricche e autodescrittive in una forma che le macchine possono elaborare. Di conseguenza, queste macchine possono elaborare lunghe stringhe di caratteri e indicizzare tonnellate di dati e quindi archiviare, gestire e recuperare informazioni in base al significato e alle relazioni logiche. Ancora più importante, aiuta a mostrare fatti correlati anziché semplicemente abbinare parole che aiutano le aziende a dedurre relazioni per scoprire dati più intelligenti ed estrarre conoscenza da enormi set di dati grezzi in vari formati e da varie fonti.

Questo è particolarmente importante perché, secondo un altro rapporto Gartner, i crescenti livelli di volume e distribuzione dei dati stanno rendendo difficile per le organizzazioni sfruttare le proprie risorse di dati in modo efficiente ed efficace. I leader di dati e analisi devono prendere in considerazione un approccio semantico ai propri dati aziendali; in caso contrario, dovranno affrontare una battaglia senza fine con i silos di dati. La differenza fondamentale tra la tecnologia semantica e altre tecnologie di dati, come il database relazionale, è che si occupa del significato piuttosto che della struttura dei dati. Il World Wide Web Consortium (W3C). Iniziativa web semantico afferma che lo scopo di questa tecnologia nel contesto del Semantic Web è quello di creare un "mezzo universale per lo scambio di dati" interconnettendo senza problemi la condivisione globale di qualsiasi tipo di dati personali, commerciali, scientifici e culturali. 

Il W3C ha sviluppato specifiche aperte per la tecnologia semantica per gli sviluppatori e ha identificato, tramite lo sviluppo open-source, l'infrastruttura necessaria per scalare nel Web e altrove e includere:

• Quadro di descrizione delle risorse (RDF): Il formato utilizzato dalla tecnologia semantica per memorizzare i dati sul Web semantico o in un database a grafo semantico. 

• SPARQL (protocollo SPARQL e linguaggio di interrogazione RDF): Il linguaggio di query semantico specificamente progettato per interrogare i dati su vari sistemi e database e per recuperare ed elaborare i dati archiviati in formato RDF.

• Linguaggio Ontologico Web (OWL): Utilizzato facoltativamente, il linguaggio basato sulla logica computazionale è progettato per mostrare lo schema dei dati e rappresenta una conoscenza ricca e complessa sulle gerarchie delle cose e sulle relazioni tra di esse. È complementare a RDF e consente di formalizzare uno schema/ontologia di dati in un dato dominio, separatamente dai dati. 

In parole povere, formalizzando il significato indipendentemente dai dati, la tecnologia semantica consente alle macchine di "capire", condividere e ragionare con i dati per creare più valore per gli esseri umani. La tecnologia semantica aiuta le aziende a scoprire dati più intelligenti, dedurre relazioni ed estrarre conoscenza da enormi set di dati grezzi in vari formati e da varie fonti. I database a grafi semantici, che si basano sulla visione del Web semantico, facilitano l'integrazione, l'elaborazione e il recupero dei dati da parte delle macchine. 

Ciò, a sua volta, consente alle organizzazioni di ottenere un accesso più rapido ed economico a dati significativi e accurati, analizzare tali dati e trasformarli in conoscenza che consente loro di acquisire informazioni aziendali, applicare modelli predittivi e prendere decisioni basate sui dati. Già nel 2007, Sir Berners-Lee disse a Bloomberg: “La tecnologia semantica non è intrinsecamente complessa. Il linguaggio della tecnologia semantica, in fondo, è molto, molto semplice. Riguarda solo le relazioni tra le cose. È probabile che le "relazioni tra le cose" aiutino le organizzazioni a gestire i dati in modo più efficiente".

Definizione dell'integrazione semantica dei dati

L'integrazione semantica dei dati è il processo di combinazione di dati provenienti da fonti disparate e di consolidarli in informazioni significative e preziose attraverso l'uso della tecnologia semantica. Man mano che le organizzazioni aumentano di dimensioni, aumentano anche i loro dati. Senza la giusta strategia di gestione dei dati, si creano rapidamente silos di dati all'interno dei dipartimenti e/o specifici dell'applicazione che ostacolano la produttività e la cooperazione. L'integrazione semantica dei dati offre una soluzione che va oltre le soluzioni standard di integrazione delle applicazioni aziendali impiegando un'architettura incentrata sui dati costruita su un modello standardizzato per la pubblicazione e l'interscambio dei dati, vale a dire l'RDF. 

In questo quadro, tutti i dati eterogenei di un'organizzazione, siano essi strutturati, semi-strutturati e/o non strutturati, vengono espressi, archiviati e vi si accede nello stesso modo. Poiché la struttura dei dati è espressa attraverso i collegamenti all'interno dei dati stessi, non è vincolata a una struttura imposta dal database e non diventa obsoleta con l'evoluzione dei dati. Quando si verificano modifiche nella struttura dei dati, queste si riflettono nel database attraverso modifiche nei collegamenti all'interno dei dati. Inoltre, e come spina dorsale della tecnologia semantica, RDF consente l'inferenza di nuovi fatti dai dati esistenti, nonché l'arricchimento della conoscenza disponibile accedendo alle risorse Linked Open Data (LOD).

Dati semantici in azione: ottenere una visione a 360 gradi 

In un mondo in cui la visibilità completa, l'analisi accurata e la risoluzione delle sfide della complessità dei dati dominano il panorama aziendale, l'integrazione di dati disparati in una prospettiva sincronizzata a 360 gradi è fondamentale. Proprio come ChatGPT, le organizzazioni oggi sono alla ricerca di soluzioni che consentano loro di gestire tutti i loro dati e renderli utilizzabili per il processo decisionale e una varietà di casi d'uso aziendali. 

Indipendentemente dal fatto che il loro database funzioni autonomamente o sia integrato in un ecosistema aziendale più ampio come un data fabric, le aziende necessitano di un set completo di strumenti di integrazione dei dati in grado di eseguire attività complesse e facili da utilizzare. La capacità di importare e trasformare facilmente dati eterogenei da più fonti, integrare e collegare i dati come istruzioni RDF e unire due o più database grafici sono tutte funzioni essenziali che supportano soluzioni semantiche di livello mondiale.

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