Nya tekniker som ChatGPT är på modet, eftersom de syftar till att svara på frågor och ge information som gör våra liv enklare. Ändå har giltigheten av de genererade resultaten kommit under granskning och som ett resultat har mycket betoning lagts på hur organisationer kan få relevant och pålitlig data i händerna på användarna. Även med den stora mängd information som finns tillgänglig är det en utmaning att uppnå insikter om plattformarna som används inte kan förstå förfrågan, förstå frågans slutsatser, identifiera var informationen finns och leverera den data som krävs för att svara på frågan.

Datatyger, som Gartner definierar som en framväxande datahanteringsdesign för att uppnå flexibla, återanvändbara och utökade pipelines för dataintegration, hjälper tjänster och semantik till att säkerställa att data är tillgängligt för både affärs- och teknikanvändare. Företag använder datatyger för att stödja både operativa och analytiska användningsfall som levereras över flera distributions- och orkestreringsplattformar och processer, men de behöver en mängd olika tekniker och designkoncept för att vara effektiva. De kräver en kombination av aktiv metadata, kunskapsgrafer, semantik och maskininlärning för att förbättra design och leverans av dataintegrering. Av dessa är att anta och etablera semantik och etablera semantiska standarder som skapar sammanhang och mening (genom implementeringar av kunskapsdiagram) några av de viktigaste och mest förvirrande delarna av pusslet och förtjänar lite förklaring.

Semantisk teknik definierad

Semantisk teknik använder formell semantik att ge mening åt de olikartade och råa data som omger oss. Semantisk teknologi, tillsammans med länkad datateknik – som föreställts av uppfinnaren av World Wide Web, Sir Tim Berners-Lee – bygger relationer mellan data i olika format och källor, från en sträng till en annan, vilket hjälper till att bygga sammanhang och skapa länkar från dessa relationer. När den används med formell semantik – som studerar de logiska aspekterna av mening, såsom känsla, referens, implikation och logisk form – hjälper tekniken AI-system att förstå språk och bearbeta information på det sätt som människor gör, vilket gör att de kan lagra, hantera och hämta information utifrån mening och logiska samband.

Semantisk teknologi definierar och länkar data på webben eller inom ett företag genom att utveckla språk för att uttrycka rika, självbeskrivande inbördes datasamband i en form som maskiner kan bearbeta. Som ett resultat kan dessa maskiner bearbeta långa teckensträngar och indexera massor av data och sedan lagra, hantera och hämta information baserat på mening och logiska relationer. Ännu viktigare, det hjälper till att visa relaterade fakta istället för att bara matcha ord, vilket hjälper företag att sluta sig till relationer för att upptäcka smartare data och extrahera kunskap från enorma uppsättningar rådata i olika format och från olika källor.

Detta är särskilt viktigt eftersom, enligt ännu en Gartner-rapport, de växande nivåerna av datavolym och distribution gör det svårt för organisationer att utnyttja sina datatillgångar effektivt och effektivt. Data- och analysledare måste överväga ett semantiskt förhållningssätt till sina företagsdata; annars kommer de att möta en oändlig kamp med datasilos. Kärnskillnaden mellan semantisk teknologi och annan datateknik, såsom relationsdatabasen, är att den handlar om betydelsen snarare än strukturen av datan. World Wide Web Consortium (W3C). Semantisk webbinitiativ anger att syftet med denna teknik i samband med den semantiska webben är att skapa ett "universellt medium för utbyte av data" genom att smidigt sammankoppla den globala delningen av alla slags personliga, kommersiella, vetenskapliga och kulturella data. 

W3C utvecklade öppna specifikationer för semantisk teknik för utvecklare och har identifierat, via öppen källkodsutveckling, den infrastruktur som behövs för att skala på webben och på andra håll och inkluderar:

• Resource Description Framework (RDF): Formatet semantisk teknologi använder för att lagra data på den semantiska webben eller i en semantisk grafdatabas. 

• SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language): Det semantiska frågespråket speciellt utformat för att fråga data över olika system och databaser, och för att hämta och bearbeta data lagrade i RDF-format.

• Web Ontology Language (OWL): Används valfritt, är det beräkningslogikbaserade språket utformat för att visa dataschemat och som representerar rik och komplex kunskap om hierarkier av saker och relationerna mellan dem. Det är ett komplement till RDF och gör det möjligt att formalisera ett dataschema/ontologi i en given domän, separat från data. 

Enkelt uttryckt, genom att formalisera betydelsen oberoende av data, gör semantisk teknologi det möjligt för maskiner att "förstå", dela och resonera med data för att skapa mer värde för människor. Semantisk teknologi hjälper företag att upptäcka smartare data, sluta sig till relationer och extrahera kunskap från enorma uppsättningar rådata i olika format och från olika källor. Semantiska grafdatabaser – som är baserade på den semantiska webbens vision – gör data lättare för maskiner att integrera, bearbeta och hämta. 

Detta i sin tur gör det möjligt för organisationer att få snabbare och mer kostnadseffektiv tillgång till meningsfull och korrekt data, analysera denna data och omvandla den till kunskap som gör det möjligt för dem att få affärsinsikter, tillämpa prediktiva modeller och fatta datadrivna beslut. Så tidigt som 2007 sa Sir Berners-Lee till Bloomberg, "Semantisk teknologi är inte i sig komplex. Det semantiska teknikspråket, i dess hjärta, är väldigt, väldigt enkelt. Det handlar bara om relationerna mellan saker. Chansen är stor att "förhållandet mellan saker" kommer att hjälpa organisationer att hantera data mer effektivt."

Semantisk dataintegration definierad

Semantisk dataintegration är processen att kombinera data från olika källor och konsolidera dem till meningsfull och värdefull information genom användning av semantisk teknologi. När organisationer skalar upp i storlek, ökar deras data också. Utan rätt datahanteringsstrategi uppstår snabbt intraavdelnings- och/eller applikationsspecifika datasilos och hindrar produktivitet och samarbete. Semantisk dataintegration erbjuder en lösning som går utöver standardlösningar för företagsapplikationsintegration genom att använda en datacentrerad arkitektur som bygger på en standardiserad modell för datapublicering och utbyte, nämligen RDF. 

I detta ramverk uttrycks, lagras och nås all organisations heterogena data – vare sig den är strukturerad, semistrukturerad och/eller ostrukturerad – på samma sätt. Eftersom datastrukturen uttrycks genom länkarna i själva datan, är den inte begränsad till en struktur som påtvingas av databasen och blir inte föråldrad med utvecklingen av data. När förändringar i datastrukturen sker återspeglas de i databasen genom ändringar i länkarna i datan. Dessutom, och som ryggraden i semantisk teknologi, möjliggör RDF slutledning av nya fakta från befintliga data samt berikning av tillgänglig kunskap genom att komma åt resurser för länkade öppna data (LOD).

Semantiska data i aktion: Att uppnå en 360-gradersvy 

I en värld där fullständig synlighet, noggrann analys och att lösa utmaningar med datakomplexitet dominerar affärslandskapet, är det avgörande att integrera olika data i ett synkroniserat 360-gradersperspektiv. Ungefär som ChatGPT letar organisationer idag efter lösningar som låter dem hantera all sin data och göra den förbrukningsbar för beslutsfattande och en mängd olika affärsanvändningsfall. 

Oavsett om deras databas fungerar fristående eller är integrerad i ett större företagsekosystem som en dataväv, behöver företag en komplett uppsättning dataintegreringsverktyg som kan utföra komplexa uppgifter och är lätta att använda. Möjligheten att enkelt importera och transformera heterogena data från flera källor, integrera och länka samman data som RDF-satser och slå samman två eller flera grafdatabaser är alla viktiga funktioner som stöder semantiska lösningar i världsklass.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Minting the Future med Adryenn Ashley. Tillgång här.
• Köp och sälj aktier i PRE-IPO-företag med PREIPO®. Tillgång här.
• Källa: https://www.dataversity.net/semantic-technology-and-integration-101-what-it-is-and-why-it-matters/