Semantyczna technologia i integracja 101: co to jest i dlaczego ma znaczenie

Nowe technologie, takie jak ChatGPT, są w modzie, ponieważ ich celem jest odpowiadanie na pytania i dostarczanie informacji, które ułatwiają nam życie. Jednak ważność wygenerowanych wyników została poddana kontroli, w wyniku czego położono duży nacisk na to, w jaki sposób organizacje mogą przekazać użytkownikom odpowiednie i wiarygodne dane. Nawet przy ogromnej ilości dostępnych informacji uzyskanie wglądu jest trudne, jeśli używane platformy nie są w stanie nadać sensu zapytaniu, zrozumieć wniosków z pytania, określić, gdzie znajdują się informacje i dostarczyć danych wymaganych do udzielenia odpowiedzi na pytanie.

Tkaniny danych, które Gartner definiuje jako wyłaniający się projekt zarządzania danymi w celu uzyskania elastycznych, wielokrotnego użytku i rozszerzonych potoków, usług i semantyki integracji danych, pomaga zapewnić dostępność danych zarówno użytkownikom biznesowym, jak i technologicznym. Firmy stosują sieci szkieletowe danych do obsługi przypadków użycia zarówno operacyjnych, jak i analitycznych, dostarczanych na wielu platformach i procesach wdrożeniowych i orkiestracyjnych, ale aby były skuteczne, potrzebują różnych technologii i koncepcji projektowych. Wymagają kombinacji aktywne metadane, wykresy wiedzy, semantykę i uczenie maszynowe w celu usprawnienia projektowania i dostarczania integracji danych. Spośród nich przyjęcie i ustanowienie semantyki oraz ustanowienie standardów semantycznych, które tworzą kontekst i znaczenie (poprzez implementacje grafów wiedzy), są jednymi z najważniejszych i najbardziej mylących części układanki i zasługują na wyjaśnienie.

Definicja technologii semantycznej

Zastosowania technologii semantycznej semantyka formalna aby nadać znaczenie odmiennym i surowym danym, które nas otaczają. Technologia semantyczna wraz z technologią Linked Data – zgodnie z wizją wynalazcy World Wide Web, Sir Tima Bernersa-Lee – buduje relacje między danymi w różnych formatach i źródłach, od jednego ciągu do drugiego, pomagając budować kontekst i tworzyć łącza z te relacje. W połączeniu z semantyką formalną – która bada logiczne aspekty znaczenia, takie jak sens, odniesienie, implikacja i forma logiczna – technologia pomaga systemom sztucznej inteligencji rozumieć język i przetwarzać informacje tak, jak robią to ludzie, co pozwala im przechowywać, zarządzać i wyszukuje informacje na podstawie znaczenia i relacji logicznych.

Technologia semantyczna definiuje i łączy dane w Internecie lub w przedsiębiorstwie, rozwijając języki wyrażające bogate, samoopisujące się wzajemne relacje danych w formie, którą mogą przetwarzać maszyny. W rezultacie maszyny te mogą przetwarzać długie ciągi znaków i indeksować tony danych, a następnie przechowywać, zarządzać i pobierać informacje w oparciu o znaczenie i relacje logiczne. Co ważniejsze, pomaga pokazywać powiązane fakty, a nie tylko dopasowywać słowa, co pomaga przedsiębiorstwom wnioskować o relacjach w celu odkrywania inteligentniejszych danych i wydobywania wiedzy z ogromnych zbiorów nieprzetworzonych danych w różnych formatach iz różnych źródeł.

Jest to szczególnie ważne, ponieważ wg kolejny raport Gartnera, rosnący poziom wolumenu i dystrybucji danych utrudnia organizacjom wydajne i efektywne wykorzystanie zasobów danych. Liderzy danych i analiz muszą rozważyć podejście semantyczne do swoich danych korporacyjnych; w przeciwnym razie czeka ich niekończąca się bitwa z silosami danych. Podstawowa różnica między technologią semantyczną a innymi technologiami danych, takimi jak relacyjna baza danych, polega na tym, że zajmuje się ona znaczeniem, a nie strukturą danych. Konsorcjum World Wide Web (W3C). Inicjatywa Sieci Semantycznej stwierdza, że ​​celem tej technologii w kontekście Sieci Semantycznej jest stworzenie „uniwersalnego medium wymiany danych” poprzez płynne połączenie globalnego udostępniania wszelkiego rodzaju danych osobowych, handlowych, naukowych i kulturowych. 

W3C opracowało otwarte specyfikacje dla technologii semantycznej dla programistów i zidentyfikowało, poprzez rozwój open source, infrastrukturę potrzebną do skalowania w sieci i poza nią, i obejmuje:

• Struktura opisu zasobów (RDF): Format, którego technologia semantyczna używa do przechowywania danych w sieci semantycznej lub w bazie danych grafów semantycznych. 

• SPARQL (protokół SPARQL i język zapytań RDF): Semantyczny język zapytań zaprojektowany specjalnie do wyszukiwania danych w różnych systemach i bazach danych oraz do pobierania i przetwarzania danych przechowywanych w formacie RDF.

• Język ontologii sieciowej (OWL): Używany opcjonalnie język oparty na logice obliczeniowej ma na celu pokazanie schematu danych i reprezentuje bogatą i złożoną wiedzę o hierarchiach rzeczy i relacjach między nimi. Jest komplementarny do RDF i pozwala na sformalizowanie schematu/ontologii danych w danej dziedzinie, niezależnie od danych. 

Mówiąc prościej, poprzez sformalizowanie znaczenia niezależnie od danych, technologia semantyczna umożliwia maszynom „rozumienie”, udostępnianie i rozumowanie z danymi w celu stworzenia większej wartości dla ludzi. Technologia semantyczna pomaga przedsiębiorstwom odkrywać inteligentniejsze dane, wnioskować o relacjach i wydobywać wiedzę z ogromnych zestawów nieprzetworzonych danych w różnych formatach iz różnych źródeł. Bazy danych grafów semantycznych – oparte na wizji Sieci Semantycznej – ułatwiają maszynom integrację, przetwarzanie i pobieranie danych. 

To z kolei umożliwia organizacjom uzyskanie szybszego i bardziej ekonomicznego dostępu do znaczących i dokładnych danych, analizowanie tych danych i przekształcanie ich w wiedzę, która umożliwia im uzyskiwanie wglądu biznesowego, stosowanie modeli predykcyjnych i podejmowanie decyzji opartych na danych. Już w 2007 roku Sir Berners-Lee powiedział Bloombergowi: „Technologia semantyczna nie jest z natury złożona. Język technologii semantycznej jest w swej istocie bardzo, bardzo prosty. Chodzi tylko o relacje między rzeczami. Są szanse, że „związki między rzeczami” pomogą organizacjom wydajniej zarządzać danymi”.

Definicja semantycznej integracji danych

Integracja danych semantycznych to proces łączenia danych z różnych źródeł i konsolidacji ich w znaczące i wartościowe informacje za pomocą technologii semantycznej. Wraz ze wzrostem rozmiarów organizacji rosną również ich dane. Bez odpowiedniej strategii zarządzania danymi szybko powstają międzywydziałowe i/lub specyficzne dla aplikacji silosy danych, które utrudniają produktywność i współpracę. Semantyczna integracja danych oferuje rozwiązanie, które wykracza poza standardowe rozwiązania integracji aplikacji korporacyjnych, wykorzystując architekturę zorientowaną na dane zbudowaną na znormalizowanym modelu publikowania i wymiany danych, czyli RDF. 

W tej strukturze wszystkie heterogeniczne dane organizacji – ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i/lub nieustrukturyzowane – są wyrażane, przechowywane i dostępne w ten sam sposób. Ponieważ struktura danych jest wyrażona poprzez powiązania w samych danych, nie jest ograniczona strukturą narzuconą przez bazę danych i nie staje się przestarzała wraz z ewolucją danych. Gdy zachodzą zmiany w strukturze danych, są one odzwierciedlane w bazie danych poprzez zmiany powiązań w danych. Ponadto, jako podstawa technologii semantycznej, RDF umożliwia wnioskowanie o nowych faktach z istniejących danych, a także wzbogacanie dostępnej wiedzy poprzez dostęp do zasobów Linked Open Data (LOD).

Dane semantyczne w działaniu: uzyskanie widoku 360 stopni 

W świecie, w którym w krajobrazie biznesowym dominuje pełna przejrzystość, dokładna analiza i rozwiązywanie problemów związanych ze złożonością danych, integracja różnych danych w zsynchronizowaną perspektywę 360 stopni ma ogromne znaczenie. Podobnie jak ChatGPT, dzisiejsze organizacje poszukują rozwiązań, które pozwolą im zarządzać wszystkimi swoimi danymi i sprawić, że będą one przydatne do podejmowania decyzji i różnych zastosowań biznesowych. 

Niezależnie od tego, czy ich baza danych działa samodzielnie, czy też jest zintegrowana z większym ekosystemem przedsiębiorstwa, takim jak struktura danych, firmy potrzebują kompletnego zestawu narzędzi do integracji danych, które mogą wykonywać złożone zadania i są łatwe w użyciu. Możliwość łatwego importowania i przekształcania heterogenicznych danych z wielu źródeł, integrowania i łączenia danych w postaci instrukcji RDF oraz łączenia dwóch lub więcej grafowych baz danych to podstawowe funkcje wspierające światowej klasy rozwiązania semantyczne.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoAiStream. Analiza danych Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• Wybijanie przyszłości w Adryenn Ashley. Dostęp tutaj.
• Kupuj i sprzedawaj akcje spółek PRE-IPO z PREIPO®. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.dataversity.net/semantic-technology-and-integration-101-what-it-is-and-why-it-matters/