Các công nghệ mới như ChatGPT đều đang thịnh hành vì chúng nhằm mục đích trả lời các câu hỏi và cung cấp thông tin giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn. Tuy nhiên, tính hợp lệ của các kết quả được tạo ra đã được xem xét kỹ lưỡng và do đó, người ta đã nhấn mạnh nhiều vào cách các tổ chức có thể đưa dữ liệu có liên quan và đáng tin cậy vào tay người dùng. Ngay cả với lượng thông tin khổng lồ có sẵn, việc đạt được thông tin chuyên sâu là một thách thức nếu các nền tảng được sử dụng không thể hiểu được câu hỏi, hiểu suy luận của câu hỏi, xác định vị trí của thông tin và cung cấp dữ liệu cần thiết để trả lời câu hỏi.

vải dữ liệu, mà Gartner định nghĩa với tư cách là một thiết kế Quản lý dữ liệu mới nổi để đạt được các đường dẫn, dịch vụ và ngữ nghĩa tích hợp dữ liệu linh hoạt, có thể tái sử dụng và tăng cường, đang giúp đảm bảo người dùng công nghệ và doanh nghiệp có thể truy cập dữ liệu. Các doanh nghiệp đang áp dụng kết cấu dữ liệu để hỗ trợ cả trường hợp sử dụng hoạt động và phân tích được phân phối trên nhiều nền tảng và quy trình triển khai và điều phối, nhưng họ cần nhiều công nghệ và khái niệm thiết kế khác nhau để có hiệu quả. Chúng yêu cầu sự kết hợp của siêu dữ liệu đang hoạt động, biểu đồ tri thức, ngữ nghĩa và học máy để tăng cường thiết kế và phân phối tích hợp dữ liệu. Trong số này, việc áp dụng và thiết lập ngữ nghĩa cũng như thiết lập các tiêu chuẩn ngữ nghĩa tạo ra ngữ cảnh và ý nghĩa (thông qua triển khai biểu đồ tri thức) là một số phần quan trọng và khó hiểu nhất của câu đố và cần được giải thích.

Công nghệ ngữ nghĩa được xác định

Công nghệ ngữ nghĩa sử dụng ngữ nghĩa chính thức để mang lại ý nghĩa cho dữ liệu thô và khác nhau xung quanh chúng ta. Công nghệ ngữ nghĩa, cùng với công nghệ Dữ liệu được Liên kết – như hình dung của người phát minh ra World Wide Web, Ngài Tim Berners-Lee – xây dựng mối quan hệ giữa dữ liệu ở nhiều định dạng và nguồn khác nhau, từ chuỗi này sang chuỗi khác, giúp xây dựng bối cảnh và tạo liên kết từ những mối quan hệ này. Khi được sử dụng với ngữ nghĩa chính thức – nghiên cứu các khía cạnh logic của ý nghĩa, chẳng hạn như nghĩa, tham chiếu, hàm ý và dạng logic – công nghệ này giúp các hệ thống AI hiểu ngôn ngữ và xử lý thông tin theo cách con người làm, cho phép chúng lưu trữ, quản lý và truy xuất thông tin dựa trên ý nghĩa và các mối quan hệ logic.

Công nghệ ngữ nghĩa xác định và liên kết dữ liệu trên Web hoặc trong một doanh nghiệp bằng cách phát triển các ngôn ngữ để thể hiện các mối tương quan phong phú, tự mô tả của dữ liệu ở dạng mà máy móc có thể xử lý. Kết quả là, các máy này có thể xử lý các chuỗi ký tự dài và lập chỉ mục hàng tấn dữ liệu, sau đó lưu trữ, quản lý và truy xuất thông tin dựa trên ý nghĩa và các mối quan hệ logic. Quan trọng hơn, nó giúp hiển thị các sự kiện liên quan thay vì chỉ khớp các từ giúp doanh nghiệp suy luận các mối quan hệ để khám phá dữ liệu thông minh hơn và trích xuất kiến ​​thức từ bộ dữ liệu thô khổng lồ ở nhiều định dạng khác nhau và từ nhiều nguồn khác nhau.

Điều này đặc biệt quan trọng bởi vì, theo một báo cáo khác của Gartner, mức độ phân phối và khối lượng dữ liệu ngày càng tăng đang khiến các tổ chức khó tận dụng tài sản dữ liệu của họ một cách hiệu quả và hiệu quả. Các nhà lãnh đạo dữ liệu và phân tích cần xem xét cách tiếp cận ngữ nghĩa đối với dữ liệu doanh nghiệp của họ; nếu không, họ sẽ phải đối mặt với một trận chiến bất tận với các silo dữ liệu. Sự khác biệt cốt lõi giữa công nghệ ngữ nghĩa và các công nghệ dữ liệu khác, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu quan hệ, là nó xử lý ý nghĩa chứ không phải cấu trúc của dữ liệu. Tổ chức World Wide Web Consortium (W3C) Sáng kiến ​​Web ngữ nghĩa tuyên bố rằng mục đích của công nghệ này trong ngữ cảnh của Semantic Web là tạo ra một "phương tiện phổ biến để trao đổi dữ liệu" bằng cách kết nối thông suốt việc chia sẻ toàn cầu bất kỳ loại dữ liệu cá nhân, thương mại, khoa học và văn hóa nào. 

W3C đã phát triển các đặc tả mở cho công nghệ ngữ nghĩa cho các nhà phát triển và đã xác định, thông qua phát triển nguồn mở, cơ sở hạ tầng cần thiết để mở rộng quy mô trên Web và các nơi khác và bao gồm:

• Khung mô tả tài nguyên (RDF): Công nghệ ngữ nghĩa định dạng sử dụng để lưu trữ dữ liệu trên Web ngữ nghĩa hoặc trong cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa. 

• SPARQL (Giao thức SPARQL và Ngôn ngữ truy vấn RDF): Ngôn ngữ truy vấn ngữ nghĩa được thiết kế đặc biệt để truy vấn dữ liệu trên nhiều hệ thống và cơ sở dữ liệu khác nhau, đồng thời để truy xuất và xử lý dữ liệu được lưu trữ ở định dạng RDF.

• Ngôn ngữ Ontology Web (OWL): Được sử dụng tùy chọn, ngôn ngữ dựa trên logic tính toán được thiết kế để hiển thị lược đồ dữ liệu và biểu thị kiến ​​thức phong phú và phức tạp về hệ thống phân cấp của sự vật và mối quan hệ giữa chúng. Nó bổ sung cho RDF và cho phép chính thức hóa một lược đồ dữ liệu/bản thể luận trong một miền nhất định, tách biệt với dữ liệu. 

Nói một cách đơn giản, bằng cách chính thức hóa ý nghĩa độc lập với dữ liệu, công nghệ ngữ nghĩa cho phép máy móc “hiểu”, chia sẻ và suy luận với dữ liệu để tạo ra nhiều giá trị hơn cho con người. Công nghệ ngữ nghĩa giúp doanh nghiệp khám phá dữ liệu thông minh hơn, suy luận các mối quan hệ và trích xuất kiến ​​thức từ bộ dữ liệu thô khổng lồ ở nhiều định dạng khác nhau và từ nhiều nguồn khác nhau. Cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa – dựa trên tầm nhìn của Web ngữ nghĩa – giúp máy tích hợp, xử lý và truy xuất dữ liệu dễ dàng hơn. 

Đổi lại, điều này cho phép các tổ chức có được quyền truy cập nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn vào dữ liệu chính xác và có ý nghĩa, phân tích dữ liệu đó và biến dữ liệu đó thành kiến ​​thức cho phép họ hiểu rõ hơn về doanh nghiệp, áp dụng các mô hình dự đoán và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Ngay từ năm 2007, Sir Berners-Lee đã nói với Bloomberg, “Công nghệ ngữ nghĩa vốn dĩ không phức tạp. Về bản chất, ngôn ngữ công nghệ ngữ nghĩa rất, rất đơn giản. Nó chỉ nói về mối quan hệ giữa các sự vật. Rất có thể 'mối quan hệ giữa các sự vật' sẽ giúp các tổ chức quản lý dữ liệu hiệu quả hơn.”

Tích hợp dữ liệu ngữ nghĩa được xác định

Tích hợp dữ liệu ngữ nghĩa là quá trình kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau và hợp nhất nó thành thông tin có ý nghĩa và có giá trị thông qua việc sử dụng công nghệ ngữ nghĩa. Khi các tổ chức mở rộng quy mô, thì dữ liệu của họ cũng vậy. Nếu không có chiến lược quản lý dữ liệu phù hợp, các silo dữ liệu nội bộ và/hoặc dành riêng cho ứng dụng sẽ nhanh chóng phát sinh và cản trở năng suất cũng như sự hợp tác. Tích hợp dữ liệu ngữ nghĩa cung cấp một giải pháp vượt xa các giải pháp tích hợp ứng dụng doanh nghiệp tiêu chuẩn bằng cách sử dụng kiến ​​trúc tập trung vào dữ liệu được xây dựng dựa trên mô hình chuẩn hóa để xuất bản và trao đổi dữ liệu, cụ thể là RDF. 

Trong khuôn khổ này, tất cả dữ liệu không đồng nhất của một tổ chức – có thể là dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và/hoặc không có cấu trúc – được thể hiện, lưu trữ và truy cập theo cùng một cách. Vì cấu trúc dữ liệu được thể hiện thông qua các liên kết trong chính dữ liệu, nên nó không bị ràng buộc bởi cấu trúc do cơ sở dữ liệu áp đặt và không trở nên lỗi thời với sự phát triển của dữ liệu. Khi những thay đổi trong cấu trúc dữ liệu xảy ra, chúng được phản ánh trong cơ sở dữ liệu thông qua những thay đổi trong các liên kết bên trong dữ liệu. Ngoài ra, và là xương sống của công nghệ ngữ nghĩa, RDF cho phép suy luận các sự kiện mới từ dữ liệu hiện có cũng như làm phong phú thêm kiến ​​thức sẵn có bằng cách truy cập các tài nguyên Dữ liệu mở được liên kết (LOD).

Dữ liệu ngữ nghĩa đang hoạt động: Đạt được chế độ xem 360 độ 

Trong một thế giới nơi khả năng hiển thị đầy đủ, phân tích chính xác và giải quyết các thách thức về độ phức tạp của dữ liệu thống trị bối cảnh kinh doanh, việc tích hợp dữ liệu khác nhau vào góc nhìn 360 độ được đồng bộ hóa là điều tối quan trọng. Giống như ChatGPT, các tổ chức ngày nay đang tìm kiếm các giải pháp cho phép họ quản lý tất cả dữ liệu của mình và làm cho dữ liệu đó có thể sử dụng được cho việc ra quyết định và nhiều trường hợp sử dụng kinh doanh. 

Cho dù cơ sở dữ liệu của họ hoạt động độc lập hay được tích hợp vào một hệ sinh thái doanh nghiệp lớn hơn như kết cấu dữ liệu, các công ty đều cần một bộ công cụ tích hợp dữ liệu hoàn chỉnh có thể thực hiện các tác vụ phức tạp và dễ sử dụng. Khả năng dễ dàng nhập và chuyển đổi dữ liệu không đồng nhất từ ​​nhiều nguồn, tích hợp và liên kết dữ liệu dưới dạng câu lệnh RDF và hợp nhất hai hoặc nhiều cơ sở dữ liệu đồ thị đều là những chức năng thiết yếu hỗ trợ các giải pháp ngữ nghĩa đẳng cấp thế giới.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/semantic-technology-and-integration-101-what-it-is-and-why-it-matters/