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锐眼洞察 | 为什么企业知识图谱需要语义?(翻译)

Enterprise

锐眼洞察 | 为什么企业知识图谱需要语义?(翻译)

作者:Dr. Jans Aasman,CEO of Franz Inc.

原文:Why Enterprise Knowledge Graphs Need Semantics

译者:TalkingData副总裁 高铎(Ted)

本译文禁止商用,转载请注明来源与译者!

摘要:

  • 企业知识图谱的底层框架是RDF,本体提供了快速演化的模式,标准化的分类系统则促进了整个组织内部数据一致性的定义;
  • 语义工具对数据术语定义及术语与数据的对应关系进行分类,使得语义技术拥有很强的一致性能力,为后续的数据治理、数据质量控制和数据管理奠定良好的基础;
  • 知识库通过确保标准化的模型、本体(数据)的含义和类目的一致性来进行加强和演进,来保证数据驱动战略与企业目标是一个整体。

企业知识图谱建设是每个数据驱动型组织试图去做的核心:将数据资产转化为公司独有的竞争优势。

通过将企业内外数据有效连接到一个独立的知识库,可以重复使用组织的各种用例,企业知识图谱是实现这一目标的最有效机制。在硅谷,好的用例到处使用和传播,证明了这种方法的商业价值。

然而这个过程中,语义在其中发挥的作用是鲜为人知的。语义相关技术不仅支持了企业知识图谱的范式,而且贯穿在授权、生成和使用过程中。如果没有语义学的研究,企业知识图谱要么不可能实现,要么实现的不切实际无法应用。

而且,其中的图表依赖于基本语义方法是如何组成的。RDF作为底层图形框架,本体提供了快速演化的模式,标准化的分类系统则促进了整个组织内部数据一致性的定义。这些工具的组合,能协助反映和理解企业数据与业务问题的相关性,也是企业知识图谱的自然产物。

RDF(资源描述框架 Resource Description Framework)

RDF可能是语义工具箱中足最重要的一个工具,它提供了一种把孤立数据连接在一起的方法。语义图(有的地方也叫做链接数据图)依赖RDF,为任何类型或来源的相关数据,提供独特的连接方法。语义图理清了节点之间的关系,这是衍生数据元素上下文特性和相关特性的关键。RDF为整个企业中的每个数据元素提供一个唯一的机器可读的标识符(URL),使得图表能够以相同的方式链接数据,而不用考虑原始数据系统的技术、模式、多样化结构或其它特性。

语义图的链接能力消除了数据孤岛,允许将所有数据加入到一个独立知识库中。值得特别注意的是,RDF核心部分的URL是可以查询的,这可以让企业深入了解所有数据,而不用考虑其来源的差异。用单个知识库库链接企业的数据是知识建立的基础,这些知识有助于帮助理解其与业务流程的关联和应用。

类目和分类系统

RDF由很多包含数据意义和数据模型的语义标准来支撑。他们通过分类系统和类目来区分,分类系统和类目帮助厘清了RDF中链接在一起的各种数据的含义。类目的重要性在于,确保企业知识图谱中所有链接的数据,其相同的术语有相同的含义。考虑到大数据出现后,数据的来源与数据结构的变化,这个工作需要花费相当大的精力。

利用这些语义工具,对数据术语定义及术语与数据的对应关系进行分类,使得语义技术拥有很强的一致性能力,为后续的数据治理、数据质量控制和数据管理奠定良好的基础,以保证企业知识图谱的稳定性。如果没有良好的分类,图表会产生不准的查询结果、甚至相互矛盾的信息,让企业所谓的数据洞察力毫无可信度。

本体模型

本体方法是标准化的语义模型,使所有数据遵循相同的格式。它对不同类型和技术的数据进行一致性分类同样至关重要,可以通过RDF以统一的方式连接数据。本体为企业知识图谱可行带来了多重好处,它的标准化格式大大减少了格式化数据的数据工程工作量,而这(格式化数据)往往会影响其它技术工程的速度。所以,由于本体方法的发展,组织可以快速整合新的数据源以适应新的业务需求。

语义所关注的数据准备工作是提前完成的,这样可以保证每次数据更改,语义图都不需要重新改动,这在关系方法中经常使用。除了对数据进行标准化,当合并新数据或在数据驱动的过程中,本体也会缩短处理的时间。本体能够使企业知识图谱方便地涵盖尽量多的数据类型,提供相对较好的综合分析体验。

知识的强化

企业知识图谱的卓越特性,是能够将不同数据资产链接到一个地方,以明确彼此之间的关系和业务功能。语义技术的使用则能直接带来上述所说的好处,链接的数据图表用以支持关联数据的知识库。换句话说,知识库通过标准化的模型、本体(数据)的含义和类目的一致性来进行加强。这些机制的综合作用,可以确保数据与实现组织的目标,尽量是一个整体。

关于作者

Jans Aasman博士是Franz Inc.的首席执行官,是人工智能领域专家,Franz Inc.是语义知识库库技术的领先供应商。

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