Fluree 데모: The Great Escape – AI를 통해 20년 이상의 레거시 데이터를 지식 그래프 및 시맨틱으로 해방 – DATAVERSITY

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대부분의 대기업은 레거시 메인프레임, 관계형 데이터베이스 및 데이터 웨어하우징 기술에 대한 수년간의 투자로 인해 지식 그래프와 의미 체계 모델을 채택하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 레거시 데이터는 의미 체계가 전혀 없는 소스 애플리케이션 스키마에서 생성 및 유지되었기 때문에 보편적 의미 체계 데이터 모델로 변환하는 데 드는 비용과 복잡성은 엄청나며 지식 그래프 프로젝트를 방해하는 경우가 많습니다. 20년이 넘는 페타바이트 규모의 데이터를 어떻게 포착하고 활성화하여 의미 체계와 지식 그래프의 이점을 활용합니까?  

 
이 작업 세션에 참여하여 (1) 단순 관계형 데이터를 대규모로 실행 가능한 직렬화된 RDF로 변환하는 JSON-LD(JSON Linked Data)와 같은 데이터 형식의 발전; (2) 의미론을 평면적이고 구조화된 데이터에 자동으로 연결하기 위해 데이터 분류 분야의 기계 학습 및 AI가 발전했습니다. 이 세션이 끝나면 Fluree Sense를 사용하여 여러 기존 데이터 저장소의 레거시 데이터를 지식 그래프에 통합하는 시나리오를 살펴보겠습니다. 

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• 출처: https://www.dataversity.net/fluree-demo-the-great-escape-liberating-20-years-of-legacy-data-into-knowledge-graphs-and-semantics-with-ai/