Semantična tehnologija in integracija 101: Kaj je in zakaj je pomembno

Semantična tehnologija in integracija 101: Kaj je in zakaj je pomembno

Časovni žig: 5. maj 2023 3:35
Izvorno vozlišče: 2630080

Nove tehnologije, kot je ChatGPT, so v modi, saj želijo odgovoriti na vprašanja in zagotoviti informacije, ki nam olajšajo življenje. Kljub temu je bila veljavnost ustvarjenih rezultatov pod drobnogledom in posledično je bil velik poudarek namenjen temu, kako lahko organizacije dobijo ustrezne in zaupanja vredne podatke v roke uporabnikov. Tudi z ogromno količino razpoložljivih informacij je doseganje vpogledov zahtevno, če uporabljene platforme ne morejo razumeti poizvedbe, razumeti sklepov vprašanja, ugotoviti, kje se informacije nahajajo, in dostaviti podatkov, potrebnih za odgovor na vprašanje.

Tkanine podatkov, ki Gartner opredeljuje kot nastajajoča zasnova upravljanja podatkov za doseganje prilagodljivih, ponovno uporabnih in razširjenih cevovodov integracije podatkov, storitev in semantike pomagajo zagotoviti, da so podatki dostopni tako poslovnim kot tehnološkim uporabnikom. Podjetja uporabljajo podatkovne strukture za podporo tako operativnih kot analitičnih primerov uporabe, ki se izvajajo v več platformah in procesih za uvajanje in orkestracijo, vendar za učinkovitost potrebujejo različne tehnologije in koncepte oblikovanja. Zahtevajo kombinacijo aktivni metapodatki, grafi znanja, semantika in strojno učenje za izboljšanje načrtovanja in dostave integracije podatkov. Od tega sta sprejemanje in vzpostavitev semantike ter vzpostavitev semantičnih standardov, ki ustvarjajo kontekst in pomen (preko implementacij grafov znanja), nekateri najpomembnejši in najbolj zmeden del sestavljanke in si zaslužijo nekaj razlage.

Definirana semantična tehnologija

Semantična tehnologija uporablja formalna semantika dati pomen različnim in neobdelanim podatkom, ki nas obkrožajo. Semantična tehnologija skupaj s tehnologijo povezanih podatkov – kot si jo je zamislil izumitelj svetovnega spleta Sir Tim Berners-Lee – gradi razmerja med podatki v različnih formatih in virih, od enega niza do drugega, kar pomaga graditi kontekst in ustvarjati povezave iz ta razmerja. Pri uporabi s formalno semantiko – ki proučuje logične vidike pomena, kot so smisel, referenca, implikacija in logična oblika – tehnologija pomaga sistemom AI razumeti jezik in obdelovati informacije na način, kot to počnejo ljudje, kar jim omogoča shranjevanje, upravljanje in pridobivanje informacij na podlagi pomena in logičnih odnosov.

Semantična tehnologija opredeljuje in povezuje podatke na spletu ali znotraj podjetja z razvojem jezikov za izražanje bogatih, samoopisnih medsebojnih odnosov podatkov v obliki, ki jo stroji lahko obdelajo. Posledično lahko ti stroji obdelajo dolge nize znakov in indeksirajo na tone podatkov ter nato shranijo, upravljajo in pridobijo informacije na podlagi pomenov in logičnih odnosov. Še pomembneje pa je, da pomaga prikazati sorodna dejstva namesto le ujemajočih se besed, kar podjetjem pomaga sklepati na razmerja, da odkrijejo pametnejše podatke in izvlečejo znanje iz ogromnih nizov neobdelanih podatkov v različnih oblikah in iz različnih virov.

To je še posebej pomembno, ker po mnenju še eno Gartnerjevo poročilo, naraščajoče ravni količine in distribucije podatkov organizacijam otežujejo učinkovito in uspešno uporabo svojih podatkovnih sredstev. Vodje podatkov in analitike morajo razmisliti o semantičnem pristopu k svojim poslovnim podatkom; sicer se bodo soočili z neskončno bitko s podatkovnimi silosi. Glavna razlika med semantično tehnologijo in drugimi podatkovnimi tehnologijami, kot je relacijska baza podatkov, je v tem, da obravnava pomen in ne strukturo podatkov. Konzorcij svetovnega spleta (W3C). Pobuda za semantični splet navaja, da je namen te tehnologije v kontekstu semantičnega spleta ustvariti "univerzalni medij za izmenjavo podatkov" z gladkim medsebojnim povezovanjem globalne izmenjave vseh vrst osebnih, komercialnih, znanstvenih in kulturnih podatkov. 

W3C je razvil odprte specifikacije za semantično tehnologijo za razvijalce in je prek odprtokodnega razvoja identificiral infrastrukturo, potrebno za razširitev v spletu in drugod ter vključuje:

  • Ogrodje opisa virov (RDF): Semantična tehnologija formata uporablja za shranjevanje podatkov v semantičnem spletu ali v zbirki podatkov semantičnega grafa. 
  • SPARQL (protokol SPARQL in poizvedovalni jezik RDF): Semantični poizvedovalni jezik, posebej zasnovan za poizvedovanje po podatkih v različnih sistemih in bazah podatkov ter za pridobivanje in obdelavo podatkov, shranjenih v formatu RDF.
  • Jezik spletne ontologije (OWL): Jezik, ki temelji na računalniški logiki, je zasnovan tako, da prikazuje podatkovno shemo, ki predstavlja bogato in kompleksno znanje o hierarhijah stvari in odnosih med njimi, če se uporablja izbirno. Je komplementaren RDF in omogoča formalizacijo podatkovne sheme/ontologije v dani domeni, ločeno od podatkov. 

Preprosto povedano, s formalizacijo pomena neodvisno od podatkov semantična tehnologija omogoča strojem, da »razumejo«, delijo in sklepajo s podatki, da ustvarijo večjo vrednost za ljudi. Semantična tehnologija pomaga podjetjem pri odkrivanju pametnejših podatkov, sklepanju odnosov in pridobivanju znanja iz ogromnih nizov neobdelanih podatkov v različnih formatih in iz različnih virov. Podatkovne zbirke semantičnih grafov – ki temeljijo na viziji semantičnega spleta – strojem olajšajo integracijo, obdelavo in pridobivanje podatkov. 

To pa organizacijam omogoča hitrejši in stroškovno učinkovitejši dostop do smiselnih in točnih podatkov, analizo teh podatkov in njihovo spreminjanje v znanje, ki jim omogoča pridobitev poslovnih vpogledov, uporabo napovednih modelov in sprejemanje odločitev na podlagi podatkov. Sir Berners-Lee je že leta 2007 za Bloomberg povedal: »Semantična tehnologija sama po sebi ni kompleksna. Jezik semantične tehnologije je v svojem srcu zelo, zelo preprost. Gre le za razmerja med stvarmi. Verjetno bodo 'razmerja med stvarmi' pomagala organizacijam pri učinkovitejšem upravljanju podatkov.«

Definirana semantična integracija podatkov

Semantična integracija podatkov je postopek združevanja podatkov iz različnih virov in njihove konsolidacije v smiselne in dragocene informacije z uporabo semantične tehnologije. Ko se organizacije povečujejo, se povečujejo tudi njihovi podatki. Brez prave strategije upravljanja podatkov hitro nastanejo podatkovni silosi znotraj oddelka in/ali aplikacije, ki ovirajo produktivnost in sodelovanje. Semantična integracija podatkov ponuja rešitev, ki presega standardne rešitve za integracijo aplikacij podjetja z uporabo podatkovno osredotočene arhitekture, zgrajene na standardiziranem modelu za objavo in izmenjavo podatkov, namreč RDF. 

V tem okviru so vsi heterogeni podatki organizacije – bodisi strukturirani, polstrukturirani in/ali nestrukturirani – izraženi, shranjeni in dostopni na enak način. Ker je struktura podatkov izražena s povezavami v samih podatkih, ni omejena na strukturo, ki jo vsiljuje zbirka podatkov, in ne zastari z razvojem podatkov. Ko pride do sprememb v strukturi podatkov, se odražajo v bazi podatkov s spremembami v povezavah znotraj podatkov. Poleg tega in kot hrbtenica semantične tehnologije RDF omogoča sklepanje novih dejstev iz obstoječih podatkov ter obogatitev razpoložljivega znanja z dostopom do virov povezanih odprtih podatkov (LOD).

Semantični podatki v akciji: Doseganje 360-stopinjskega pogleda 

V svetu, kjer popolna preglednost, natančna analiza in reševanje izzivov kompleksnosti podatkov prevladujejo v poslovni pokrajini, je integracija različnih podatkov v sinhronizirano 360-stopinjsko perspektivo najpomembnejša. Podobno kot ChatGPT organizacije danes iščejo rešitve, ki jim omogočajo upravljanje vseh svojih podatkov in jih naredijo potrošne za odločanje in različne primere poslovne uporabe. 

Ne glede na to, ali njihova zbirka podatkov deluje samostojno ali je integrirana v večji podjetniški ekosistem, kot je podatkovna struktura, podjetja potrebujejo celoten nabor orodij za integracijo podatkov, ki lahko izvajajo zapletene naloge in so enostavna za uporabo. Sposobnost enostavnega uvoza in preoblikovanja heterogenih podatkov iz več virov, integracije in medsebojnega povezovanja podatkov kot stavkov RDF ter združevanja dveh ali več baz podatkov grafov so bistvene funkcije, ki podpirajo semantične rešitve svetovnega razreda.

Časovni žig:

Več od PODATKOVNOST