セマンティック テクノロジーと統合 101: 概要と重要性

ChatGPT のような新しいテクノロジーは、質問に答え、私たちの生活を楽にする情報を提供することを目的としているため、大流行しています。 それでも、生成された結果の妥当性は精査されており、その結果、組織が関連性のある信頼できるデータをユーザーの手に渡す方法に重点が置かれています. 利用可能な膨大な量の情報があっても、使用するプラットフォームが調査を理解できず、質問の推論を理解し、情報がどこにあるかを特定し、質問に答えるために必要なデータを提供できない場合、洞察を得るのは困難です。

データ ファブリック ガートナーは次のように定義しています 柔軟で再利用可能で拡張されたデータ統合パイプライン、サービス、およびセマンティクスを達成するための新しいデータ管理設計として、ビジネス ユーザーとテクノロジー ユーザーの両方がデータにアクセスできるようにするのに役立っています。 企業はデータ ファブリックを適用して、運用と分析の両方のユース ケースをサポートし、複数の展開およびオーケストレーション プラットフォームとプロセスにわたって配信されますが、効果を発揮するにはさまざまなテクノロジと設計コンセプトが必要です。 の組み合わせが必要です。 アクティブなメタデータ、ナレッジ グラフ、セマンティクス、および機械学習を使用して、データ統合の設計と配信を強化します。 これらのうち、セマンティクスの採用と確立、および (ナレッジ グラフの実装を通じて) コンテキストと意味を作成するセマンティック標準の確立は、パズルの最も重要で紛らわしい部分の一部であり、いくつかの説明に値します。

セマンティックテクノロジーの定義

セマンティックテクノロジーの使用 正式なセマンティクス 私たちを取り囲むバラバラで生のデータに意味を与えるために。 ワールド ワイド ウェブの発明者であるティム バーナーズ リー卿が思い描いたように、セマンティック テクノロジは、Linked Data テクノロジと共に、ある文字列から別の文字列へのさまざまな形式とソースのデータ間の関係を構築し、コンテキストの構築とリンクの作成を支援します。これらの関係。 意味、参照、含意、論理形式など、意味の論理的側面を研究する正式なセマンティクスと併用すると、このテクノロジは、AI システムが人間と同じように言語を理解し、情報を処理するのに役立ちます。意味と論理関係に基づいて情報を取得します。

セマンティック テクノロジは、機械が処理できる形式で豊富な自己記述型データ相互関係を表現する言語を開発することにより、Web 上または企業内のデータを定義およびリンクします。 その結果、これらのマシンは長い文字列を処理し、大量のデータにインデックスを付け、意味と論理関係に基づいて情報を保存、管理、取得できます。 さらに重要なことは、単語を一致させるだけでなく、関連する事実を表示するのに役立ちます。これにより、企業は関係を推測してよりスマートなデータを発見し、さまざまな形式やさまざまなソースからの膨大な生データ セットから知識を抽出できます。

これは特に重要です。 別の Gartner レポート、データの量と分布のレベルが増大しているため、組織がデータ資産を効率的かつ効果的に活用することが難しくなっています。 データと分析のリーダーは、企業データへのセマンティック アプローチを検討する必要があります。 そうしないと、データ サイロとの果てしない戦いに直面することになります。 セマンティック テクノロジと、リレーショナル データベースなどの他のデータ テクノロジとの主な違いは、データの構造ではなく意味を扱うことです。 ワールド ワイド ウェブ コンソーシアム (W3C) の セマンティック Web イニシアチブ セマンティック Web のコンテキストにおけるこの技術の目的は、あらゆる種類の個人的、商業的、科学的、文化的データのグローバルな共有を円滑に相互接続することにより、「データ交換のための普遍的な媒体」を作成することであると述べています。 

W3C は、開発者向けのセマンティック テクノロジのオープン仕様を開発し、オープンソース開発を通じて、Web やその他の場所でスケーリングするために必要なインフラストラクチャを特定しました。

• リソース記述フレームワーク (RDF): セマンティック テクノロジがセマンティック Web またはセマンティック グラフ データベースにデータを格納するために使用する形式。 

• SPARQL (SPARQL プロトコルおよび RDF クエリ言語): さまざまなシステムやデータベースにわたってデータをクエリし、RDF 形式で格納されたデータを取得して処理するために特別に設計されたセマンティック クエリ言語。

• Web オントロジー言語 (OWL): オプションで使用される計算論理ベースの言語は、データ スキーマを表示するように設計されており、物事の階層とそれらの間の関係に関する豊富で複雑な知識を表します。 これは RDF を補完するものであり、データとは別に、特定のドメインでデータ スキーマ/オントロジーを形式化することができます。 

簡単に言えば、セマンティック テクノロジは、データとは別に意味を形式化することで、マシンがデータを「理解し」、共有し、推論して、人間により多くの価値を生み出すことを可能にします。 セマンティック テクノロジは、企業がよりスマートなデータを発見し、関係を推測し、さまざまな形式やさまざまなソースからの膨大な生データ セットから知識を抽出するのに役立ちます。 セマンティック Web のビジョンに基づくセマンティック グラフ データベースは、機械によるデータの統合、処理、検索を容易にします。 

これにより、組織は、有意義で正確なデータへのより迅速で費用対効果の高いアクセスを取得し、そのデータを分析して、ビジネス上の洞察を得たり、予測モデルを適用したり、データ主導の意思決定を行うための知識に変換したりできます。 早くも 2007 年に、バーナーズ リー卿はブルームバーグに次のように語っています。 セマンティック テクノロジ言語は、本質的に非常にシンプルです。 それは物事の間の関係についてだけです。 「物事間の関係」は、組織がデータをより効率的に管理するのに役立つ可能性があります。」

セマンティック データ統合の定義

セマンティック データ統合は、セマンティック テクノロジを使用して、異なるソースからのデータを結合し、意味のある価値のある情報に統合するプロセスです。 組織の規模が拡大すると、データも拡大します。 適切なデータ管理戦略がなければ、部門内および/またはアプリケーション固有のデータ サイロがすぐに発生し、生産性と協力が妨げられます。 セマンティック データ統合は、データの公開と交換のための標準化されたモデル、つまり RDF に基づいて構築されたデータ中心のアーキテクチャを採用することにより、標準的なエンタープライズ アプリケーション統合ソリューションを超えるソリューションを提供します。 

このフレームワークでは、構造化、半構造化、非構造化など、組織のすべての異種データが同じ方法で表現、保存、およびアクセスされます。 データ構造はデータ自体のリンクによって表現されるため、データベースによって課される構造に制約されず、データの進化によって陳腐化することはありません。 データ構造に変更が発生すると、データ内のリンクの変更を通じてデータベースに反映されます。 さらに、RDF はセマンティック テクノロジのバックボーンとして、既存のデータから新しい事実を推論したり、Linked Open Data (LOD) リソースにアクセスすることで利用可能な知識を強化したりできます。

実際のセマンティック データ: 360 度ビューの実現 

完全な可視性、正確な分析、およびデータの複雑さの課題の解決がビジネス環境を支配する世界では、異種のデータを同期された 360 度の視点に統合することが最も重要です。 ChatGPT と同じように、今日の組織は、すべてのデータを管理し、意思決定やさまざまなビジネス ユース ケースに利用できるようにするソリューションを探しています。 

データベースがスタンドアロンで動作する場合でも、データ ファブリックのような大規模なエンタープライズ エコシステムに統合される場合でも、企業は複雑なタスクを実行でき、使いやすいデータ統合ツールの完全なセットを必要としています。 複数のソースから異種データを簡単にインポートして変換し、データを RDF ステートメントとして統合して相互リンクし、XNUMX つ以上のグラフ データベースをマージする機能はすべて、世界クラスのセマンティック ソリューションをサポートするために不可欠な機能です。

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