Semantisk teknologi og integrasjon 101: Hva det er og hvorfor det betyr noe

Semantisk teknologi og integrasjon 101: Hva det er og hvorfor det betyr noe

Tidsstempel: 5. mai 2023 3:35
Kilde node: 2630080

Nye teknologier som ChatGPT er alle i raseri, da de tar sikte på å svare på spørsmål og gi informasjon som gjør livene våre enklere. Likevel har gyldigheten av de genererte resultatene blitt undersøkt, og som et resultat har det blitt lagt mye vekt på hvordan organisasjoner kan få relevante og pålitelige data i hendene på brukerne. Selv med den enorme mengden informasjon som er tilgjengelig, er det utfordrende å oppnå innsikt hvis plattformene som brukes ikke kan forstå henvendelsen, forstå slutningene av spørsmålet, identifisere hvor informasjonen befinner seg og levere dataene som kreves for å svare på spørsmålet.

Datastoffer, som Gartner definerer som en fremvoksende Data Management-design for å oppnå fleksible, gjenbrukbare og utvidede dataintegrasjonspipelines, tjenester og semantikk, bidrar til å sikre at data er tilgjengelig for både forretnings- og teknologibrukere. Bedrifter bruker datastrukturer for å støtte både operasjonelle og analytiske brukstilfeller levert på tvers av flere distribusjons- og orkestreringsplattformer og -prosesser, men de trenger en rekke teknologier og designkonsepter for å være effektive. De krever en kombinasjon av aktive metadata, kunnskapsgrafer, semantikk og maskinlæring for å forbedre design og levering av dataintegrering. Av disse er det å ta i bruk og etablere semantikk og etablere semantiske standarder som skaper kontekst og mening (gjennom kunnskapsgrafimplementeringer) noen av de viktigste og mest forvirrende delene av puslespillet og fortjener litt forklaring.

Semantisk teknologi definert

Semantisk teknologi bruker formell semantikk å gi mening til de ulike og rå dataene som omgir oss. Semantisk teknologi, sammen med Linked Data-teknologi – som forestilt av oppfinneren av World Wide Web, Sir Tim Berners-Lee – bygger relasjoner mellom data i ulike formater og kilder, fra en streng til en annen, og hjelper til med å bygge kontekst og skape lenker ut av disse relasjonene. Når den brukes sammen med formell semantikk – som studerer de logiske aspektene ved mening, som sans, referanse, implikasjon og logisk form – hjelper teknologien AI-systemer med å forstå språk og behandle informasjon slik mennesker gjør, noe som lar dem lagre, administrere og hente informasjon basert på mening og logiske sammenhenger.

Semantisk teknologi definerer og kobler sammen data på nettet eller i en bedrift ved å utvikle språk for å uttrykke rike, selvbeskrivende sammenhenger mellom data i en form som maskiner kan behandle. Som et resultat kan disse maskinene behandle lange tegnstrenger og indeksere tonnevis med data og deretter lagre, administrere og hente informasjon basert på mening og logiske sammenhenger. Enda viktigere, det hjelper å vise relaterte fakta i stedet for bare å matche ord, noe som hjelper bedrifter å utlede relasjoner for å oppdage smartere data, og trekke ut kunnskap fra enorme sett med rådata i forskjellige formater og fra forskjellige kilder.

Dette er spesielt viktig fordi, iht en annen Gartner-rapport, gjør de økende nivåene av datavolum og distribusjon det vanskelig for organisasjoner å utnytte datamidlene sine effektivt og effektivt. Data- og analyseledere må vurdere en semantisk tilnærming til bedriftsdataene sine; ellers vil de møte en endeløs kamp med datasiloer. Kjerneforskjellen mellom semantisk teknologi og andre datateknologier, for eksempel relasjonsdatabasen, er at den omhandler betydningen i stedet for strukturen til dataene. World Wide Web Consortium (W3C). Semantisk nettinitiativ uttaler at formålet med denne teknologien i sammenheng med det semantiske nettet er å skape et "universelt medium for utveksling av data" ved jevn sammenkobling av global deling av enhver form for personlig, kommersiell, vitenskapelig og kulturell data. 

W3C utviklet åpne spesifikasjoner for semantisk teknologi for utviklere og har identifisert, via åpen kildekode-utvikling, infrastrukturen som trengs for å skalere på nettet og andre steder, og inkluderer:

  • Resource Description Framework (RDF): Formatet semantisk teknologi bruker for å lagre data på Semantic Web eller i en semantisk grafdatabase. 
  • SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language): Det semantiske spørringsspråket er spesielt utviklet for å søke etter data på tvers av ulike systemer og databaser, og for å hente og behandle data lagret i RDF-format.
  • Web Ontology Language (OWL): Brukt valgfritt, er det beregningslogikkbaserte språket designet for å vise dataskjemaet og som representerer rik og kompleks kunnskap om hierarkier av ting og relasjonene mellom dem. Den er komplementær til RDF og gjør det mulig å formalisere et dataskjema/ontologi i et gitt domene, separat fra dataene. 

Enkelt sagt, ved å formalisere mening uavhengig av data, gjør semantisk teknologi maskiner i stand til å "forstå", dele og resonnere med data for å skape mer verdi for mennesker. Semantisk teknologi hjelper bedrifter med å oppdage smartere data, utlede relasjoner og trekke ut kunnskap fra enorme sett med rådata i ulike formater og fra ulike kilder. Semantiske grafdatabaser – som er basert på visjonen til Semantic Web – gjør data enklere for maskiner å integrere, behandle og hente. 

Dette gjør igjen organisasjoner i stand til å få raskere og mer kostnadseffektiv tilgang til meningsfulle og nøyaktige data, analysere disse dataene og gjøre dem om til kunnskap som gjør dem i stand til å få forretningsinnsikt, anvende prediktive modeller og ta datadrevne beslutninger. Så tidlig som i 2007 sa Sir Berners-Lee til Bloomberg: «Semantisk teknologi er ikke iboende kompleks. Det semantiske teknologispråket, i sitt hjerte, er veldig, veldig enkelt. Det handler bare om forholdet mellom ting. Sjansene er store for at "forholdet mellom ting" vil hjelpe organisasjoner med å administrere data mer effektivt."

Semantisk dataintegrasjon definert

Semantisk dataintegrasjon er prosessen med å kombinere data fra ulike kilder og konsolidere dem til meningsfull og verdifull informasjon ved bruk av semantisk teknologi. Ettersom organisasjoner skalerer opp i størrelse, øker også dataene deres. Uten riktig datahåndteringsstrategi oppstår det raskt intraavdelings- og/eller applikasjonsspesifikke datasiloer og hindrer produktivitet og samarbeid. Semantisk dataintegrasjon tilbyr en løsning som går utover standard integrasjonsløsninger for bedriftsapplikasjoner ved å bruke en datasentrisk arkitektur bygget på en standardisert modell for datapublisering og -utveksling, nemlig RDF. 

I dette rammeverket blir alle en organisasjons heterogene data – det være seg strukturert, semistrukturert og/eller ustrukturert – uttrykt, lagret og tilgang til på samme måte. Siden datastrukturen uttrykkes gjennom koblingene i selve dataene, er den ikke begrenset til en struktur pålagt av databasen og blir ikke foreldet med utviklingen av dataene. Når endringer i datastrukturen skjer, reflekteres de i databasen gjennom endringer i lenkene i dataene. I tillegg, og som ryggraden i semantisk teknologi, muliggjør RDF slutninger av nye fakta fra eksisterende data samt berikelse av tilgjengelig kunnskap ved å få tilgang til ressurser for lenkede åpne data (LOD).

Semantiske data i aksjon: Oppnå en 360-graders visning 

I en verden der fullstendig synlighet, nøyaktig analyse og løsning av datakompleksitetsutfordringer dominerer forretningslandskapet, er det avgjørende å integrere ulike data i et synkronisert 360-graders perspektiv. På samme måte som ChatGPT, leter organisasjoner i dag etter løsninger som lar dem administrere alle dataene deres og gjøre dem forbrukbare for beslutningstaking og en rekke forretningsbruk. 

Enten databasen deres fungerer frittstående eller er integrert i et større bedriftsøkosystem som en datastruktur, trenger bedrifter et komplett sett med dataintegreringsverktøy som kan utføre komplekse oppgaver og er enkle å bruke. Evnen til enkelt å importere og transformere heterogene data fra flere kilder, integrere og sammenkoble dataene som RDF-setninger og slå sammen to eller flere grafdatabaser er alle essensielle funksjoner som støtter semantiske løsninger i verdensklasse.

Tidstempel:

Mer fra DATAVERSITET