语义技术与集成 101：它是什么以及它为何重要

ChatGPT 等新技术风靡一时，因为它们旨在回答问题并提供使我们的生活更轻松的信息。 然而，所生成结果的有效性受到审查，因此，人们非常重视组织如何将相关且值得信赖的数据交到用户手中。 即使有大量可用信息，如果所使用的平台无法理解查询、理解问题的推论、识别信息所在的位置以及提供回答问题所需的数据，那么获得洞察力也是一项挑战。

数据结构， Gartner定义 作为一种新兴的数据管理设计，用于实现灵活、可重用和增强的数据集成管道、服务和语义，有助于确保业务和技术用户都可以访问数据。 企业正在应用数据结构来支持跨多个部署和编排平台和流程交付的运营和分析用例，但他们需要各种技术和设计概念才能有效。 他们需要结合 活动元数据、知识图谱、语义和机器学习，以增强数据集成设计和交付。 其中，采用和建立语义以及建立创建上下文和意义的语义标准（通过知识图实现）是难题中最重要和最令人困惑的部分，值得一些解释。

语义技术定义

语义技术使用 形式语义 为我们周围的不同原始数据赋予意义。 语义技术与关联数据技术——正如万维网的发明者蒂姆·伯纳斯-李爵士所设想的那样——在各种格式和来源的数据之间建立关系，从一个字符串到另一个字符串，帮助建立上下文并创建链接这些关系。 当与形式语义学（研究意义的逻辑方面，例如意义、指称、蕴涵和逻辑形式）一起使用时，该技术可以帮助人工智能系统像人类一样理解语言和处理信息，从而使它们能够存储、管理和处理信息。根据意义和逻辑关系检索信息。

语义技术通过开发语言来定义和链接 Web 上或企业内部的数据，以机器可以处理的形式表达丰富的、自描述的数据相互关系。 因此，这些机器可以处理长字符串和索引大量数据，然后根据含义和逻辑关系存储、管理和检索信息。 更重要的是，它有助于显示相关事实，而不仅仅是匹配单词，这有助于企业推断关系以发现更智能的数据，并从各种格式和来源的大量原始数据中提取知识。

这一点特别重要，因为根据 另一份 Gartner 报告，不断增长的数据量和分布水平使组织难以高效且有效地利用其数据资产。 数据和分析领导者需要考虑对其企业数据采用语义方法； 否则，他们将面临与数据孤岛的无休止战斗。 语义技术与关系数据库等其他数据技术的核心区别在于，它处理的是数据的含义而不是数据的结构。 万维网联盟 (W3C) 的 语义网计划 声明该技术在语义 Web 上下文中的目的是通过平滑互连任何类型的个人、商业、科学和文化数据的全球共享来创建“数据交换的通用媒介”。 

W3C 为开发人员开发了语义技术的开放规范，并通过开源开发确定了在 Web 和其他地方扩展所需的基础设施，包括：

• 资源描述框架 (RDF)： 语义技术用于在语义 Web 或语义图形数据库中存储数据的格式。 

• SPARQL（SPARQL 协议和 RDF 查询语言）： 语义查询语言专门设计用于跨各种系统和数据库查询数据，以及检索和处理以 RDF 格式存储的数据。

• 网络本体语言（OWL）： 可选择使用，基于计算逻辑的语言旨在显示数据模式，并表示有关事物层次结构及其之间关系的丰富而复杂的知识。 它是对 RDF 的补充，并允许在给定的领域中形式化数据模式/本体，与数据分开。 

简而言之，通过独立于数据形式化意义，语义技术使机器能够“理解”、共享和推理数据，从而为人类创造更多价值。 语义技术帮助企业发现更智能的数据，推断关系，并从大量不同格式和不同来源的原始数据中提取知识。 语义图数据库——基于语义网的愿景——使机器更容易集成、处理和检索数据。 

这反过来又使组织能够更快、更经济高效地访问有意义且准确的数据，分析这些数据并将其转化为知识，从而使他们能够获得业务洞察力、应用预测模型并做出数据驱动的决策。 早在 2007 年，伯纳斯-李爵士就告诉彭博社，“语义技术本身并不复杂。 语义技术语言的核心是非常非常简单。 它只是关于事物之间的关系。 “事物之间的关系”很可能会帮助组织更有效地管理数据。”

语义数据集成定义

语义数据集成是将来自不同来源的数据组合起来，并通过使用语义技术将其整合为有意义和有价值的信息的过程。 随着组织规模的扩大，他们的数据也在扩大。 如果没有正确的数据管理策略，部门内和/或特定于应用程序的数据孤岛会迅速出现并阻碍生产力和合作。 语义数据集成提供了一种超越标准企业应用程序集成解决方案的解决方案，它采用以数据发布和交换的标准化模型（即 RDF）为基础构建的以数据为中心的体系结构。 

在此框架中，组织的所有异构数据（无论是结构化、半结构化和/或非结构化）都以相同的方式表达、存储和访问。 由于数据结构是通过数据本身内部的链接来表达的，因此它不受数据库强加的结构的约束，也不会随着数据的演变而过时。 当数据结构发生变化时，它们会通过数据内链接的变化反映在数据库中。 此外，作为语义技术的支柱，RDF 能够从现有数据中推断出新事实，并通过访问链接开放数据 (LOD) 资源来丰富可用知识。

行动中的语义数据：实现 360 度视图 

在一个完整的可见性、准确的分析和解决数据复杂性挑战主导业务环境的世界中，将不同的数据集成到同步的 360 度视角中至关重要。 与 ChatGPT 非常相似，当今的组织正在寻找允许他们管理所有数据并使其可用于决策制定和各种业务用例的解决方案。 

无论他们的数据库是独立运行还是集成到更大的企业生态系统（如数据结构）中，公司都需要一套完整的数据集成工具来执行复杂的任务并且易于使用。 轻松导入和转换来自多个来源的异构数据、将数据作为 RDF 语句进行集成和互连以及合并两个或多个图形数据库的能力都是支持世界级语义解决方案的基本功能。

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