Семантическая технология и интеграция 101: что это такое и почему это важно

Новые технологии, такие как ChatGPT, сейчас в моде, поскольку они направлены на то, чтобы отвечать на вопросы и предоставлять информацию, облегчающую нашу жизнь. Тем не менее, достоверность полученных результатов подверглась тщательной проверке, и в результате большое внимание было уделено тому, как организации могут передавать релевантные и достоверные данные в руки пользователей. Даже при огромном объеме доступной информации достижение понимания является сложной задачей, если используемые платформы не могут понять смысл запроса, понять выводы вопроса, определить, где находится информация, и предоставить данные, необходимые для ответа на вопрос.

Данные ткани, которые Gartner определяет как новый дизайн управления данными для достижения гибких, многоразовых и расширенных конвейеров интеграции данных, услуг и семантики, помогает обеспечить доступ к данным как для бизнеса, так и для технологических пользователей. Предприятия применяют фабрики данных для поддержки как операционных, так и аналитических вариантов использования, реализуемых на нескольких платформах и процессах развертывания и оркестрации, но для эффективной работы им необходимы различные технологии и концепции проектирования. Они требуют сочетания активные метаданные, графы знаний, семантика и машинное обучение для улучшения проектирования и предоставления интеграции данных. Из них принятие и установление семантики и установление семантических стандартов, которые создают контекст и значение (через реализации графа знаний), являются одними из самых важных и запутанных частей головоломки и заслуживают некоторого объяснения.

Определение семантической технологии

Семантическая технология использует формальная семантика чтобы придать смысл разрозненным и необработанным данным, которые нас окружают. Семантическая технология вместе с технологией Linked Data, как это представлял изобретатель Всемирной паутины сэр Тим Бернерс-Ли, выстраивает отношения между данными в различных форматах и ​​источниках, от одной строки к другой, помогая создавать контекст и создавать связи из эти отношения. При использовании с формальной семантикой, которая изучает логические аспекты значения, такие как смысл, ссылка, импликация и логическая форма, технология помогает системам ИИ понимать язык и обрабатывать информацию так, как это делают люди, что позволяет им хранить, управлять и извлекать информацию на основе смысла и логических связей.

Семантическая технология определяет и связывает данные в Интернете или внутри предприятия, разрабатывая языки для выражения богатых взаимосвязей данных с самоописанием в форме, которую могут обрабатывать машины. В результате эти машины могут обрабатывать длинные строки символов и индексировать тонны данных, а затем хранить, управлять и извлекать информацию на основе смысла и логических связей. Что еще более важно, он помогает отображать связанные факты, а не просто сопоставлять слова, что помогает предприятиям делать выводы о взаимосвязях, находить более точные данные и извлекать знания из огромных наборов необработанных данных в различных форматах и ​​из различных источников.

Это особенно важно, поскольку, согласно еще один отчет Gartner, растущие объемы данных и их распространение затрудняют организациям эффективное и действенное использование своих активов данных. Лидеры данных и аналитики должны рассмотреть семантический подход к своим корпоративным данным; в противном случае они столкнутся с бесконечной борьбой с хранилищами данных. Основное различие между семантической технологией и другими технологиями данных, такими как реляционная база данных, заключается в том, что она имеет дело со смыслом, а не со структурой данных. Консорциум World Wide Web (W3C) Инициатива семантической паутины заявляет, что целью этой технологии в контексте семантической паутины является создание «универсальной среды для обмена данными» путем беспрепятственного соединения глобального обмена любыми личными, коммерческими, научными и культурными данными. 

W3C разработал открытые спецификации для семантических технологий для разработчиков и определил с помощью разработки с открытым исходным кодом инфраструктуру, необходимую для масштабирования в Интернете и других местах, и включает:

• Структура описания ресурсов (RDF): Формат семантической технологии, используемый для хранения данных в семантической сети или в базе данных семантического графа. 

• SPARQL (протокол SPARQL и язык запросов RDF): Язык семантических запросов, специально разработанный для запроса данных в различных системах и базах данных, а также для извлечения и обработки данных, хранящихся в формате RDF.

• Язык веб-онтологий (OWL): Используемый при необходимости язык, основанный на вычислительной логике, предназначен для отображения схемы данных и представляет обширные и сложные знания об иерархиях вещей и отношениях между ними. Он дополняет RDF и позволяет формализовать схему/онтологию данных в заданной области отдельно от данных. 

Проще говоря, формализуя значение независимо от данных, семантическая технология позволяет машинам «понимать», делиться и анализировать данные, чтобы создавать большую ценность для людей. Семантическая технология помогает предприятиям обнаруживать более точные данные, делать выводы о взаимосвязях и извлекать знания из огромных наборов необработанных данных в различных форматах и ​​из различных источников. Базы данных семантических графов, основанные на видении Semantic Web, упрощают интеграцию, обработку и извлечение данных машинами. 

Это, в свою очередь, позволяет организациям получать более быстрый и экономичный доступ к значимым и точным данным, анализировать эти данные и преобразовывать их в знания, которые позволяют им получать ценную информацию о бизнесе, применять прогнозные модели и принимать решения на основе данных. Еще в 2007 году сэр Бернерс-Ли сказал Bloomberg: «Семантическая технология не является сложной по своей сути. Язык семантической технологии в своей основе очень и очень прост. Это просто отношения между вещами. Скорее всего, «отношения между вещами» помогут организациям более эффективно управлять данными».

Определение семантической интеграции данных

Семантическая интеграция данных — это процесс объединения данных из разрозненных источников и консолидации их в значимую и ценную информацию с помощью семантической технологии. По мере того, как организации увеличиваются в размерах, растут и их данные. Без правильной стратегии управления данными быстро возникают разрозненные хранилища данных внутри отделов и/или приложений, что снижает производительность и сотрудничество. Интеграция семантических данных предлагает решение, выходящее за рамки стандартных решений по интеграции корпоративных приложений, за счет использования ориентированной на данные архитектуры, построенной на стандартизированной модели публикации и обмена данными, а именно RDF. 

В этой структуре все разнородные данные организации — будь то структурированные, полуструктурированные и/или неструктурированные — выражаются, хранятся и доступны одинаково. Поскольку структура данных выражается через ссылки внутри самих данных, она не ограничивается структурой, навязываемой базой данных, и не устаревает по мере развития данных. Когда происходят изменения в структуре данных, они отражаются в базе данных через изменения связей внутри данных. Кроме того, как основа семантической технологии, RDF позволяет делать выводы о новых фактах из существующих данных, а также обогащать имеющиеся знания за счет доступа к ресурсам связанных открытых данных (LOD).

Семантические данные в действии: 360-градусный обзор 

В мире, где полная прозрачность, точный анализ и решение проблем сложности данных доминируют в бизнес-ландшафте, интеграция разрозненных данных в синхронизированную 360-градусную перспективу имеет первостепенное значение. Подобно ChatGPT, организации сегодня ищут решения, которые позволят им управлять всеми своими данными и сделать их пригодными для принятия решений и различных вариантов использования в бизнесе. 

Независимо от того, работает ли их база данных автономно или интегрирована в более крупную корпоративную экосистему, такую ​​как структура данных, компаниям необходим полный набор инструментов интеграции данных, которые могут выполнять сложные задачи и просты в использовании. Возможность легко импортировать и преобразовывать разнородные данные из нескольких источников, интегрировать и связывать данные в виде операторов RDF, а также объединять две или более баз данных графов — все это важные функции, поддерживающие семантические решения мирового уровня.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• ПлатонАйСтрим. Анализ данных Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Чеканка будущего с Эдриенн Эшли. Доступ здесь.
• Покупайте и продавайте акции компаний PREIPO® с помощью PREIPO®. Доступ здесь.
• Источник: https://www.dataversity.net/semantic-technology-and-integration-101-what-it-is-and-why-it-matters/