Tehnologia semantică și integrarea 101: Ce este și de ce contează

Noile tehnologii, cum ar fi ChatGPT, fac furori, deoarece își propun să răspundă la întrebări și să ofere informații care ne ușurează viața. Cu toate acestea, validitatea rezultatelor generate a fost analizată și, în consecință, s-a pus mult accent pe modul în care organizațiile pot obține date relevante și de încredere în mâinile utilizatorilor. Chiar și cu cantitatea mare de informații disponibile, obținerea de perspective este o provocare dacă platformele utilizate nu pot înțelege interogarea, înțelege deducțiile întrebării, identifică unde se află informațiile și oferă datele necesare pentru a răspunde la întrebare.

Țesături de date, care Gartner definește ca un design emergent de management al datelor pentru obținerea de conducte, servicii și semantică de integrare a datelor flexibile, reutilizabile și îmbunătățite, ajută la asigurarea accesului datelor de către utilizatorii de afaceri și de tehnologie deopotrivă. Companiile aplică țesături de date pentru a susține atât cazurile de utilizare operaționale, cât și analitice furnizate pe mai multe platforme și procese de implementare și orchestrare, dar au nevoie de o varietate de tehnologii și concepte de design pentru a fi eficiente. Ele necesită o combinație de metadate active, grafice de cunoștințe, semantică și învățare automată pentru a îmbunătăți proiectarea și livrarea integrării datelor. Dintre acestea, adoptarea și stabilirea semanticii și stabilirea standardelor semantice care creează context și sens (prin implementări de grafice de cunoștințe) sunt unele dintre cele mai importante și confuze părți ale puzzle-ului și merită o explicație.

Tehnologia semantică definită

Tehnologia semantică folosește semantică formală pentru a da sens datelor disparate și brute care ne înconjoară. Tehnologia semantică, împreună cu tehnologia Linked Data – așa cum a fost concepută de inventatorul World Wide Web, Sir Tim Berners-Lee – construiește relații între date în diverse formate și surse, de la un șir la altul, ajutând la construirea contextului și creând legături din aceste relatii. Când este utilizată cu semantica formală – care studiază aspectele logice ale semnificației, cum ar fi sensul, referința, implicația și forma logică – tehnologia ajută sistemele AI să înțeleagă limbajul și să proceseze informațiile așa cum o fac oamenii, ceea ce le permite să stocheze, să gestioneze și regăsiți informații bazate pe semnificație și relații logice.

Tehnologia semantică definește și leagă datele de pe Web sau în cadrul unei întreprinderi prin dezvoltarea de limbaje pentru a exprima interrelații bogate, auto-descriptive de date într-o formă pe care mașinile o pot procesa. Ca rezultat, aceste mașini pot procesa șiruri lungi de caractere și indexează tone de date și apoi pot stoca, gestiona și prelua informații bazate pe semnificație și relații logice. Mai important, ajută la afișarea faptelor înrudite în loc de doar potrivirea cuvintelor, ceea ce ajută companiile să deducă relații să descopere date mai inteligente și să extragă cunoștințe din seturi enorme de date brute în diverse formate și din diverse surse.

Acest lucru este deosebit de important pentru că, potrivit un alt raport Gartner, nivelurile tot mai mari de volum și distribuție a datelor îngreunează organizațiile să își valorifice activele de date în mod eficient și eficient. Liderii de date și analize trebuie să ia în considerare o abordare semantică a datelor lor de companie; în caz contrar, se vor confrunta cu o luptă nesfârșită cu silozurile de date. Diferența de bază dintre tehnologia semantică și alte tehnologii de date, cum ar fi baza de date relațională, este că se ocupă mai degrabă de semnificație decât de structura datelor. Consorțiul World Wide Web (W3C). Inițiativa Web Semantic afirmă că scopul acestei tehnologii în contextul Web-ului semantic este de a crea un „mediu universal pentru schimbul de date” prin interconectarea fără probleme a partajării globale a oricărui tip de date personale, comerciale, științifice și culturale. 

W3C a dezvoltat specificații deschise pentru tehnologia semantică pentru dezvoltatori și a identificat, prin dezvoltarea open-source, infrastructura necesară pentru scalare pe Web și în alte părți și include:

• Cadrul de descriere a resurselor (RDF): Tehnologia semantică a formatului utilizată pentru a stoca date pe Web-ul semantic sau într-o bază de date cu grafice semantice. 

• SPARQL (protocol SPARQL și limbaj de interogare RDF): Limbajul semantic de interogare special conceput pentru a interoga date prin diferite sisteme și baze de date și pentru a prelua și procesa datele stocate în format RDF.

• Limbajul ontologiei web (OWL): Folosit opțional, limbajul bazat pe logica computațională este conceput pentru a arăta schema de date și care reprezintă cunoștințe bogate și complexe despre ierarhiile lucrurilor și relațiile dintre acestea. Este complementar RDF și permite formalizarea unei scheme/ontologie de date într-un domeniu dat, separat de date. 

Mai simplu spus, prin formalizarea sensului independent de date, tehnologia semantică permite mașinilor să „înțeleagă”, să partajeze și să raționeze cu datele pentru a crea mai multă valoare pentru oameni. Tehnologia semantică ajută întreprinderile să descopere date mai inteligente, să deducă relații și să extragă cunoștințe din seturi enorme de date brute în diverse formate și din diverse surse. Bazele de date cu grafice semantice – care se bazează pe viziunea Web-ului semantic – facilitează integrarea, procesarea și preluarea datelor de către mașini. 

Acest lucru, la rândul său, permite organizațiilor să obțină un acces mai rapid și mai rentabil la date semnificative și precise, să analizeze acele date și să le transforme în cunoștințe care le permit să obțină informații despre afaceri, să aplice modele predictive și să ia decizii bazate pe date. Încă din 2007, Sir Berners-Lee a declarat pentru Bloomberg: „Tehnologia semantică nu este în mod inerent complexă. Limbajul tehnologiei semantice, la baza sa, este foarte, foarte simplu. Este vorba doar de relațiile dintre lucruri. Sunt șanse ca „relațiile dintre lucruri” să ajute organizațiile să gestioneze datele mai eficient.”

Integrarea datelor semantice definită

Integrarea datelor semantice este procesul de combinare a datelor din surse disparate și de consolidare a acestora în informații semnificative și valoroase prin utilizarea tehnologiei semantice. Pe măsură ce organizațiile cresc în dimensiune, la fel și datele lor. Fără strategia corectă de gestionare a datelor, silozurile de date intradepartamentale și/sau specifice aplicației apar rapid și împiedică productivitatea și cooperarea. Integrarea semantică a datelor oferă o soluție care depășește soluțiile standard de integrare a aplicațiilor de întreprindere prin utilizarea unei arhitecturi centrate pe date, construită pe un model standardizat pentru publicarea și schimbul de date, și anume RDF. 

În acest cadru, toate datele eterogene ale unei organizații – fie ele structurate, semi-structurate și/sau nestructurate – sunt exprimate, stocate și accesate în același mod. Întrucât structura datelor este exprimată prin legăturile din cadrul datelor în sine, ea nu este constrânsă la o structură impusă de baza de date și nu devine învechită odată cu evoluția datelor. Când apar modificări în structura datelor, acestea sunt reflectate în baza de date prin modificări ale legăturilor din date. În plus, și ca coloana vertebrală a tehnologiei semantice, RDF permite deducerea de noi fapte din datele existente, precum și îmbogățirea cunoștințelor disponibile prin accesarea resurselor Linked Open Data (LOD).

Datele semantice în acțiune: obținerea unei vizualizări de 360 ​​de grade 

Într-o lume în care vizibilitatea completă, analiza precisă și rezolvarea provocărilor de complexitate a datelor domină peisajul afacerii, integrarea datelor disparate într-o perspectivă sincronizată de 360 ​​de grade este primordială. La fel ca ChatGPT, organizațiile de astăzi caută soluții care să le permită să-și gestioneze toate datele și să le facă consumabile pentru luarea deciziilor și o varietate de cazuri de utilizare în afaceri. 

Indiferent dacă baza lor de date funcționează independent sau este integrată într-un ecosistem de întreprindere mai mare, cum ar fi o țesătură de date, companiile au nevoie de un set complet de instrumente de integrare a datelor care pot îndeplini sarcini complexe și sunt ușor de utilizat. Capacitatea de a importa și transforma cu ușurință date eterogene din mai multe surse, de a integra și interconecta datele ca instrucțiuni RDF și de a îmbina două sau mai multe baze de date grafice sunt toate funcții esențiale care sprijină soluții semantice de clasă mondială.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Mintând viitorul cu Adryenn Ashley. Accesați Aici.
• Cumpărați și vindeți acțiuni în companii PRE-IPO cu PREIPO®. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.dataversity.net/semantic-technology-and-integration-101-what-it-is-and-why-it-matters/