Tecnologia semântica e integração 101: o que é e por que é importante

Novas tecnologias como o ChatGPT estão na moda, pois visam responder a perguntas e fornecer informações que facilitam nossas vidas. No entanto, a validade dos resultados gerados está sob escrutínio e, como resultado, muita ênfase tem sido dada em como as organizações podem colocar dados relevantes e confiáveis ​​nas mãos dos usuários. Mesmo com a grande quantidade de informações disponíveis, obter insights é um desafio se as plataformas usadas não puderem dar sentido à consulta, entender as inferências da pergunta, identificar onde residem as informações e fornecer os dados necessários para responder à pergunta.

malhas de dados, que Gartner define como um projeto emergente de gerenciamento de dados para obter pipelines, serviços e semântica de integração de dados flexíveis, reutilizáveis ​​e ampliados, estão ajudando a garantir que os dados sejam acessíveis por usuários de negócios e de tecnologia. As empresas estão aplicando malhas de dados para oferecer suporte a casos de uso operacionais e analíticos entregues em várias plataformas e processos de implantação e orquestração, mas precisam de uma variedade de tecnologias e conceitos de design para serem eficazes. Eles exigem uma combinação de metadados ativos, gráficos de conhecimento, semântica e aprendizado de máquina para aumentar o design e a entrega da integração de dados. Destes, adotar e estabelecer semântica e estabelecer padrões semânticos que criam contexto e significado (por meio de implementações de grafos de conhecimento) são algumas das partes mais importantes e confusas do quebra-cabeça e merecem alguma explicação.

Tecnologia Semântica Definida

A tecnologia semântica usa semântica formal para dar sentido aos dados díspares e brutos que nos cercam. A tecnologia semântica, juntamente com a tecnologia Linked Data – conforme idealizada pelo inventor da World Wide Web, Sir Tim Berners-Lee – constrói relacionamentos entre dados em vários formatos e fontes, de uma string para outra, ajudando a construir contexto e criando links fora de essas relações. Quando usada com semântica formal – que estuda os aspectos lógicos do significado, como sentido, referência, implicação e forma lógica – a tecnologia ajuda os sistemas de IA a entender a linguagem e processar informações da mesma forma que os humanos, o que lhes permite armazenar, gerenciar e recuperar informações com base no significado e nas relações lógicas.

A tecnologia semântica define e vincula dados na Web ou dentro de uma empresa, desenvolvendo linguagens para expressar inter-relações ricas e autodescritivas de dados em uma forma que as máquinas possam processar. Como resultado, essas máquinas podem processar longas sequências de caracteres e indexar toneladas de dados e, em seguida, armazenar, gerenciar e recuperar informações com base no significado e nas relações lógicas. Mais importante ainda, ajuda a mostrar fatos relacionados em vez de apenas palavras correspondentes, o que ajuda as empresas a inferir relacionamentos para descobrir dados mais inteligentes e extrair conhecimento de enormes conjuntos de dados brutos em vários formatos e de várias fontes.

Isto é particularmente importante porque, de acordo com outro relatório do Gartner, os níveis crescentes de volume e distribuição de dados estão dificultando que as organizações aproveitem seus ativos de dados de maneira eficiente e eficaz. Os líderes de dados e análises precisam considerar uma abordagem semântica para seus dados corporativos; caso contrário, eles enfrentarão uma batalha sem fim com silos de dados. A principal diferença entre a tecnologia semântica e outras tecnologias de dados, como o banco de dados relacional, é que ela lida com o significado e não com a estrutura dos dados. O Consórcio World Wide Web (W3C) Iniciativa da Web Semântica afirma que o objetivo desta tecnologia no contexto da Web Semântica é criar um “meio universal para a troca de dados” através da interligação harmoniosa do compartilhamento global de qualquer tipo de dados pessoais, comerciais, científicos e culturais. 

O W3C desenvolveu especificações abertas para tecnologia semântica para desenvolvedores e identificou, por meio do desenvolvimento de código aberto, a infraestrutura necessária para escalar na Web e em outros lugares e inclui:

• Estrutura de descrição de recursos (RDF): O formato que a tecnologia semântica usa para armazenar dados na Web Semântica ou em um banco de dados de gráficos semânticos. 

• SPARQL (protocolo SPARQL e linguagem de consulta RDF): A linguagem de consulta semântica projetada especificamente para consultar dados em vários sistemas e bancos de dados e para recuperar e processar dados armazenados no formato RDF.

• Linguagem de Ontologia Web (OWL): Usada opcionalmente, a linguagem baseada em lógica computacional é projetada para mostrar o esquema de dados e que representa um conhecimento rico e complexo sobre as hierarquias das coisas e as relações entre elas. É complementar ao RDF e permite formalizar um esquema/ontologia de dados em um determinado domínio, separadamente dos dados. 

Simplificando, ao formalizar o significado independentemente dos dados, a tecnologia semântica permite que as máquinas “entendam”, compartilhem e raciocinem com os dados para criar mais valor para os humanos. A tecnologia semântica ajuda as empresas a descobrir dados mais inteligentes, inferir relacionamentos e extrair conhecimento de enormes conjuntos de dados brutos em vários formatos e de várias fontes. Bancos de dados de gráficos semânticos – que são baseados na visão da Web Semântica – tornam os dados mais fáceis para as máquinas integrarem, processarem e recuperarem. 

Isso, por sua vez, permite que as organizações obtenham acesso mais rápido e econômico a dados significativos e precisos, analisem esses dados e os transformem em conhecimento que lhes permita obter insights de negócios, aplicar modelos preditivos e tomar decisões baseadas em dados. Já em 2007, Sir Berners-Lee disse à Bloomberg: “A tecnologia semântica não é inerentemente complexa. A linguagem da tecnologia semântica, em sua essência, é muito, muito simples. É apenas sobre as relações entre as coisas. É provável que as 'relações entre as coisas' ajudem as organizações a gerenciar os dados de maneira mais eficiente.”

Integração semântica de dados definida

A integração semântica de dados é o processo de combinar dados de fontes distintas e consolidá-los em informações significativas e valiosas por meio do uso da tecnologia semântica. À medida que as organizações aumentam de tamanho, seus dados também aumentam. Sem a estratégia correta de gerenciamento de dados, silos de dados intradepartamentais e/ou específicos de aplicativos surgem rapidamente e prejudicam a produtividade e a cooperação. A integração semântica de dados oferece uma solução que vai além das soluções padrão de integração de aplicativos empresariais, empregando uma arquitetura centrada em dados construída sobre um modelo padronizado para publicação e intercâmbio de dados, ou seja, o RDF. 

Nessa estrutura, todos os dados heterogêneos de uma organização – sejam eles estruturados, semiestruturados e/ou não estruturados – são expressos, armazenados e acessados ​​da mesma maneira. Como a estrutura dos dados é expressa através dos links dentro dos próprios dados, ela não fica restrita a uma estrutura imposta pelo banco de dados e não se torna obsoleta com a evolução dos dados. Quando ocorrem mudanças na estrutura de dados, elas são refletidas no banco de dados por meio de mudanças nos links dentro dos dados. Além disso, e como espinha dorsal da tecnologia semântica, o RDF permite a inferência de novos fatos a partir dos dados existentes, bem como o enriquecimento do conhecimento disponível, acessando recursos de Linked Open Data (LOD).

Dados semânticos em ação: alcançando uma visão de 360 ​​graus 

Em um mundo onde visibilidade completa, análise precisa e resolução de desafios de complexidade de dados dominam o cenário de negócios, a integração de dados díspares em uma perspectiva sincronizada de 360 ​​graus é fundamental. Assim como o ChatGPT, as organizações hoje procuram soluções que lhes permitam gerenciar todos os seus dados e torná-los consumíveis para a tomada de decisões e uma variedade de casos de uso de negócios. 

Quer seu banco de dados opere de forma independente ou esteja integrado a um ecossistema corporativo maior, como uma malha de dados, as empresas precisam de um conjunto completo de ferramentas de integração de dados que possam executar tarefas complexas e sejam fáceis de usar. A capacidade de importar e transformar facilmente dados heterogêneos de várias fontes, integrar e interligar os dados como declarações RDF e mesclar dois ou mais bancos de dados gráficos são funções essenciais que suportam soluções semânticas de classe mundial.

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