Las nuevas tecnologías como ChatGPT están de moda, ya que tienen como objetivo responder preguntas y proporcionar información que nos haga la vida más fácil. Sin embargo, la validez de los resultados generados ha sido objeto de escrutinio y, como resultado, se ha hecho mucho énfasis en cómo las organizaciones pueden poner datos relevantes y confiables en manos de los usuarios. Incluso con la gran cantidad de información disponible, lograr conocimientos es un desafío si las plataformas utilizadas no pueden dar sentido a la consulta, comprender las inferencias de la pregunta, identificar dónde reside la información y entregar los datos necesarios para responder la pregunta.

Tejidos de datos, que Gartner define como un diseño de gestión de datos emergente para lograr canalizaciones, servicios y semántica de integración de datos flexibles, reutilizables y aumentadas, están ayudando a garantizar que los datos sean accesibles tanto para los usuarios de negocios como de tecnología. Las empresas están aplicando estructuras de datos para respaldar los casos de uso tanto operativos como analíticos entregados a través de múltiples plataformas y procesos de implementación y orquestación, pero necesitan una variedad de tecnologías y conceptos de diseño para ser efectivos. Requieren una combinación de metadatos activos, gráficos de conocimiento, semántica y aprendizaje automático para aumentar el diseño y la entrega de la integración de datos. De estos, adoptar y establecer semánticas y establecer estándares semánticos que creen contexto y significado (a través de implementaciones de gráficos de conocimiento) son algunas de las partes más importantes y confusas del rompecabezas y merecen alguna explicación.

Tecnología semántica definida

Usos de la tecnología semántica semántica formal para dar sentido a los datos dispares y crudos que nos rodean. La tecnología semántica, junto con la tecnología de datos vinculados, tal como la concibió el inventor de la World Wide Web, Sir Tim Berners-Lee, construye relaciones entre datos en varios formatos y fuentes, de una cadena a otra, lo que ayuda a construir contexto y crear enlaces a partir de estas relaciones. Cuando se usa con la semántica formal, que estudia los aspectos lógicos del significado, como el sentido, la referencia, la implicación y la forma lógica, la tecnología ayuda a los sistemas de inteligencia artificial a comprender el lenguaje y procesar la información de la misma manera que lo hacen los humanos, lo que les permite almacenar, administrar y recuperar información basada en el significado y las relaciones lógicas.

La tecnología semántica define y vincula datos en la Web o dentro de una empresa mediante el desarrollo de lenguajes para expresar interrelaciones ricas y autodescriptivas de datos en una forma que las máquinas puedan procesar. Como resultado, estas máquinas pueden procesar largas cadenas de caracteres e indexar toneladas de datos y luego almacenar, administrar y recuperar información según el significado y las relaciones lógicas. Más importante aún, ayuda a mostrar hechos relacionados en lugar de solo unir palabras, lo que ayuda a las empresas a inferir relaciones para descubrir datos más inteligentes y extraer conocimiento de enormes conjuntos de datos sin procesar en varios formatos y de varias fuentes.

Esto es particularmente importante porque, según otro informe de Gartner, los crecientes niveles de volumen y distribución de datos dificultan que las organizaciones aprovechen sus activos de datos de manera eficiente y eficaz. Los líderes de datos y análisis deben considerar un enfoque semántico para sus datos empresariales; de lo contrario, se enfrentarán a una batalla interminable con los silos de datos. La principal diferencia entre la tecnología semántica y otras tecnologías de datos, como la base de datos relacional, es que se ocupa del significado más que de la estructura de los datos. El Consorcio World Wide Web (W3C) iniciativa web semántica establece que el propósito de esta tecnología en el contexto de la Web Semántica es crear un "medio universal para el intercambio de datos" interconectando sin problemas el intercambio global de cualquier tipo de datos personales, comerciales, científicos y culturales. 

El W3C desarrolló especificaciones abiertas para tecnología semántica para desarrolladores y ha identificado, a través del desarrollo de código abierto, la infraestructura necesaria para escalar en la Web y en otros lugares e incluye:

• Marco de descripción de recursos (RDF): El formato que utiliza la tecnología semántica para almacenar datos en la Web Semántica o en una base de datos de gráficos semánticos. 

• SPARQL (Protocolo SPARQL y lenguaje de consulta RDF): El lenguaje de consulta semántica diseñado específicamente para consultar datos en varios sistemas y bases de datos, y para recuperar y procesar datos almacenados en formato RDF.

• Lenguaje de Ontología Web (OWL): Usado opcionalmente, el lenguaje basado en lógica computacional está diseñado para mostrar el esquema de datos y eso representa un conocimiento rico y complejo sobre las jerarquías de las cosas y las relaciones entre ellas. Es complementario a RDF y permite formalizar un esquema/ontología de datos en un dominio dado, independientemente de los datos. 

En pocas palabras, al formalizar el significado independientemente de los datos, la tecnología semántica permite que las máquinas "entiendan", compartan y razonen con los datos para crear más valor para los humanos. La tecnología semántica ayuda a las empresas a descubrir datos más inteligentes, inferir relaciones y extraer conocimiento de enormes conjuntos de datos sin procesar en varios formatos y de varias fuentes. Las bases de datos de gráficos semánticos, que se basan en la visión de la Web Semántica, facilitan la integración, el procesamiento y la recuperación de datos para las máquinas. 

Esto, a su vez, permite a las organizaciones obtener un acceso más rápido y rentable a datos significativos y precisos, analizar esos datos y convertirlos en conocimientos que les permitan obtener información comercial, aplicar modelos predictivos y tomar decisiones basadas en datos. Ya en 2007, Sir Berners-Lee le dijo a Bloomberg: “La tecnología semántica no es inherentemente compleja. El lenguaje de la tecnología semántica, en esencia, es muy, muy simple. Se trata sólo de las relaciones entre las cosas. Lo más probable es que las 'relaciones entre cosas' ayuden a las organizaciones a administrar los datos de manera más eficiente".

Definición de integración de datos semánticos

La integración de datos semánticos es el proceso de combinar datos de fuentes dispares y consolidarlos en información significativa y valiosa mediante el uso de tecnología semántica. A medida que las organizaciones crecen en tamaño, también lo hacen sus datos. Sin la estrategia adecuada de gestión de datos, los silos de datos intradepartamentales y/o específicos de la aplicación surgen rápidamente y dificultan la productividad y la cooperación. La integración de datos semánticos ofrece una solución que va más allá de las soluciones de integración de aplicaciones empresariales estándar mediante el empleo de una arquitectura centrada en datos basada en un modelo estandarizado para la publicación e intercambio de datos, a saber, el RDF. 

En este marco, todos los datos heterogéneos de una organización, ya sean estructurados, semiestructurados y/o no estructurados, se expresan, almacenan y acceden de la misma manera. Como la estructura de datos se expresa a través de los enlaces dentro de los propios datos, no está restringida a una estructura impuesta por la base de datos y no se vuelve obsoleta con la evolución de los datos. Cuando ocurren cambios en la estructura de datos, se reflejan en la base de datos a través de cambios en los enlaces dentro de los datos. Además, y como columna vertebral de la tecnología semántica, RDF permite la inferencia de nuevos hechos a partir de los datos existentes, así como el enriquecimiento del conocimiento disponible al acceder a recursos de Linked Open Data (LOD).

Datos semánticos en acción: lograr una vista de 360 ​​grados 

En un mundo donde la visibilidad completa, el análisis preciso y la resolución de desafíos de complejidad de datos dominan el panorama empresarial, la integración de datos dispares en una perspectiva sincronizada de 360 ​​grados es primordial. Al igual que ChatGPT, las organizaciones de hoy buscan soluciones que les permitan administrar todos sus datos y hacerlos consumibles para la toma de decisiones y una variedad de casos de uso comercial. 

Ya sea que su base de datos funcione de forma independiente o esté integrada en un ecosistema empresarial más grande como un tejido de datos, las empresas necesitan un conjunto completo de herramientas de integración de datos que puedan realizar tareas complejas y que sean fáciles de usar. La capacidad de importar y transformar fácilmente datos heterogéneos de múltiples fuentes, integrar e interconectar los datos como declaraciones RDF y fusionar dos o más bases de datos gráficas son funciones esenciales que respaldan las soluciones semánticas de clase mundial.

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