Modelado semántico de datos

Prefacio

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Los grafos de conocimiento, las ontologías, las taxonomías y otros tipos de modelos semánticos de datos se han desarrollado y utilizado en el mundo de los datos y la inteligencia artificial (IA) durante varias décadas. Su uso capta el significado de los datos de forma explícita y compartible, y mejora la eficacia de las aplicaciones basadas en datos. En la última década, la popularidad de estos modelos ha aumentado especialmente. Por ejemplo, la empresa de inteligencia de mercado Gartner incluyó los grafos de conocimiento en su ciclo hype de 2018 para las tecnologías emergentes; y varias organizaciones destacadas como Amazon, LinkedIn, BBC e IBM han estado desarrollando y utilizando modelos de datos semánticos dentro de sus productos y servicios.

Detrás de esta tendencia hay dos fuerzas motrices principales:

• Las organizaciones ricas en datos se dan cuenta cada vez más de que no basta con tener enormes cantidades de datos. Para obtener valor de ellos, en realidad necesitan que estos datos estén limpios, sean coherentes, estén interconectados y tengan una semántica clara. Esto permite a los científicos de datos y a los analistas empresariales centrarse en lo que mejor saben hacer: extraer de ellos conocimientos útiles. El modelado semántico de datos se centra exactamente en abordar este reto.

• Los desarrolladores y proveedores de aplicaciones de IA se ...