ChatGPT gibi yeni teknolojiler, soruları yanıtlamayı ve hayatımızı kolaylaştıran bilgiler sağlamayı amaçladıkları için çok revaçta. Yine de, üretilen sonuçların geçerliliği inceleme altına alındı ​​ve sonuç olarak, kuruluşların ilgili ve güvenilir verileri kullanıcıların eline nasıl geçirebileceğine çokça vurgu yapıldı. Mevcut çok büyük miktarda bilgiyle bile, kullanılan platformlar sorguyu anlamlandıramıyorsa, sorunun çıkarımlarını anlayamıyorsa, bilginin nerede olduğunu belirleyemiyorsa ve soruyu cevaplamak için gereken verileri sağlayamıyorsa içgörü elde etmek zordur.

Veri dokuları, hangi Gartner tanımlar esnek, yeniden kullanılabilir ve artırılmış veri entegrasyon boru hatları, hizmetleri ve semantiği elde etmek için ortaya çıkan bir Veri Yönetimi tasarımı olarak, verilerin hem iş hem de teknoloji kullanıcıları tarafından benzer şekilde erişilebilir olmasını sağlamaya yardımcı oluyor. İşletmeler, çoklu dağıtım ve düzenleme platformları ve süreçlerinde sunulan hem operasyonel hem de analitik kullanım senaryolarını desteklemek için veri yapılarını uyguluyor, ancak etkili olmak için çeşitli teknolojilere ve tasarım kavramlarına ihtiyaçları var. Bir kombinasyonunu gerektirirler aktif meta veri, bilgi grafikleri, semantik ve makine öğrenimi, veri entegrasyonu tasarımını ve sunumunu zenginleştirir. Bunlardan semantiği benimsemek ve oluşturmak ve bağlam ve anlam yaratan anlamsal standartlar oluşturmak (bilgi grafiği uygulamaları yoluyla), yapbozun en önemli ve kafa karıştırıcı kısımlarından bazılarıdır ve biraz açıklamayı hak eder.

Semantik Teknoloji Tanımlı

Semantik teknoloji kullanımları biçimsel anlambilim bizi çevreleyen apayrı ve ham verilere anlam vermek. World Wide Web'in mucidi Sir Tim Berners-Lee'nin tasavvur ettiği gibi Bağlantılı Veri teknolojisi ile birlikte semantik teknoloji, bir diziden diğerine çeşitli biçimlerdeki ve kaynaklardaki veriler arasında ilişkiler kurarak bağlam oluşturmaya ve bağlantıların oluşturulmasına yardımcı olur. bu ilişkiler Anlamın anlam, referans, ima ve mantıksal biçim gibi mantıksal yönlerini inceleyen biçimsel anlambilimle birlikte kullanıldığında teknoloji, yapay zeka sistemlerinin dili anlamasına ve bilgileri insanların yaptığı gibi işlemesine yardımcı olur; bu da onların depolamasına, yönetmesine ve anlam ve mantıksal ilişkilere dayalı bilgi almak.

Semantik teknoloji, verilerin zengin, kendini tanımlayan karşılıklı ilişkilerini makinelerin işleyebileceği bir biçimde ifade etmek için diller geliştirerek Web'deki veya bir kuruluş içindeki verileri tanımlar ve bağlar. Sonuç olarak, bu makineler uzun karakter dizilerini işleyebilir ve tonlarca veriyi indeksleyebilir ve ardından anlam ve mantıksal ilişkilere dayalı bilgileri depolayabilir, yönetebilir ve alabilir. Daha da önemlisi, yalnızca eşleşen sözcükler yerine ilgili gerçekleri göstermeye yardımcı olur, bu da kuruluşların daha akıllı verileri keşfetmeleri ve çeşitli biçimlerde ve çeşitli kaynaklardan çok büyük ham veri kümelerinden bilgi çıkarması için ilişkiler çıkarmasına yardımcı olur.

Bu özellikle önemlidir, çünkü göre başka bir Gartner raporu, artan veri hacmi ve dağıtımı seviyeleri, kuruluşların veri varlıklarını verimli ve etkili bir şekilde kullanmalarını zorlaştırıyor. Veri ve analitik liderlerinin, kurumsal verilerine anlamsal bir yaklaşım getirmeleri gerekir; aksi takdirde veri silolarıyla bitmek bilmeyen bir savaşla karşı karşıya kalırlar. Semantik teknoloji ile ilişkisel veri tabanı gibi diğer veri teknolojileri arasındaki temel fark, verinin yapısından çok anlamı ile ilgilenmesidir. World Wide Web Konsorsiyumu (W3C) Semantik Web girişimi Semantik Web bağlamında bu teknolojinin amacının, her türlü kişisel, ticari, bilimsel ve kültürel verinin küresel paylaşımını sorunsuz bir şekilde birbirine bağlayarak “veri alışverişi için evrensel bir ortam” yaratmak olduğunu belirtmektedir. 

W3C, geliştiriciler için semantik teknoloji için açık spesifikasyonlar geliştirdi ve açık kaynak geliştirme yoluyla Web'de ve başka yerlerde ölçeklendirmek için gereken altyapıyı belirledi ve şunları içeriyor:

• Kaynak Açıklama Çerçevesi (RDF): Semantik teknolojinin Semantik Web'de veya semantik grafik veritabanında veri depolamak için kullandığı biçim. 

• SPARQL (SPARQL Protokolü ve RDF Sorgu Dili): Çeşitli sistemler ve veritabanları genelinde verileri sorgulamak ve RDF formatında saklanan verileri almak ve işlemek için özel olarak tasarlanmış semantik sorgulama dili.

• Web Ontoloji Dili (OWL): İsteğe bağlı olarak kullanılan hesaplamalı mantık tabanlı dil, veri şemasını göstermek için tasarlanmıştır ve nesnelerin hiyerarşileri ve bunlar arasındaki ilişkiler hakkında zengin ve karmaşık bilgileri temsil eder. RDF'yi tamamlayıcıdır ve belirli bir alanda veriden ayrı olarak bir veri şeması/ontolojisinin resmileştirilmesine izin verir. 

Basitçe söylemek gerekirse, anlamsal teknoloji, anlamı verilerden bağımsız olarak biçimlendirerek, makinelerin insanlar için daha fazla değer yaratmak amacıyla verileri "anlamasına, paylaşmasına ve verilerle akıl yürütmesine olanak tanır. Semantik teknoloji, kuruluşların daha akıllı verileri keşfetmesine, ilişkileri çıkarmasına ve çeşitli biçimlerde ve çeşitli kaynaklardan çok büyük ham veri kümelerinden bilgi çıkarmasına yardımcı olur. Anlamsal Web'in vizyonuna dayanan anlamsal grafik veritabanları, makinelerin verileri entegre etmesini, işlemesini ve almasını kolaylaştırır. 

Bu da, kuruluşların anlamlı ve doğru verilere daha hızlı ve daha uygun maliyetli erişim elde etmelerini, bu verileri analiz etmelerini ve bunları iş öngörüleri elde etmelerini, tahmine dayalı modelleri uygulamalarını ve veri odaklı kararlar almalarını sağlayan bilgiye dönüştürmelerini sağlar. 2007 gibi erken bir tarihte, Sir Berners-Lee Bloomberg'e şunları söyledi: “Semantik teknoloji doğası gereği karmaşık değildir. Semantik teknoloji dili özünde çok ama çok basittir. Bu sadece şeyler arasındaki ilişkilerle ilgili. Muhtemelen 'şeyler arasındaki ilişkiler' kuruluşların verileri daha verimli yönetmesine yardımcı olacaktır.”

Semantik Veri Entegrasyonu Tanımlandı

Anlamsal veri entegrasyonu, farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirme ve anlamsal teknoloji kullanılarak anlamlı ve değerli bilgilere dönüştürme sürecidir. Kuruluşların boyutu büyüdükçe verileri de büyür. Doğru veri yönetimi stratejisi olmadan, departman içi ve/veya uygulamaya özel veri siloları hızla ortaya çıkar ve üretkenliği ve işbirliğini engeller. Semantik veri entegrasyonu, veri yayınlama ve değiş tokuşu için standartlaştırılmış bir model olan RDF üzerine inşa edilmiş veri merkezli bir mimari kullanarak standart kurumsal uygulama entegrasyon çözümlerinin ötesine geçen bir çözüm sunar. 

Bu çerçevede, bir kuruluşun tüm heterojen verileri - yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve/veya yapılandırılmamış - aynı şekilde ifade edilir, depolanır ve erişilebilir. Veri yapısı, veri içindeki bağlantılar aracılığıyla ifade edildiğinden, veri tabanının dayattığı bir yapıyla sınırlı değildir ve verinin evrimi ile eskimez. Veri yapısında değişiklikler meydana geldiğinde, veri içindeki bağlantılardaki değişiklikler yoluyla veritabanına yansıtılır. Ayrıca, semantik teknolojinin bel kemiği olan RDF, Linked Open Data (LOD) kaynaklarına erişilerek mevcut bilginin zenginleştirilmesinin yanı sıra mevcut verilerden yeni olguların çıkarımını sağlar.

Eylemdeki Semantik Veriler: 360 Derecelik Bir Görünüme Ulaşmak 

Eksiksiz görünürlük, doğru analiz ve veri karmaşıklığı zorluklarını çözmenin iş ortamına hakim olduğu bir dünyada, farklı verileri senkronize 360 ​​derecelik bir perspektife entegre etmek çok önemlidir. Bugün kuruluşlar, ChatGPT'ye çok benzer şekilde, tüm verilerini yönetmelerine ve bunları karar verme ve çeşitli iş kullanım durumları için tüketilebilir hale getirmelerine olanak tanıyan çözümler arıyor. 

Veritabanları ister tek başına çalışsın ister bir veri yapısı gibi daha büyük bir kurumsal ekosisteme entegre edilmiş olsun, şirketlerin karmaşık görevleri yerine getirebilen ve kullanımı kolay eksiksiz bir veri entegrasyon araçları setine ihtiyacı vardır. Heterojen verileri birden fazla kaynaktan kolayca içe aktarma ve dönüştürme, verileri RDF ifadeleri olarak entegre etme ve birbirine bağlama ve iki veya daha fazla grafik veritabanını birleştirme yeteneği, birinci sınıf semantik çözümleri destekleyen temel işlevlerdir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/semantic-technology-and-integration-101-what-it-is-and-why-it-matters/