онтологии

В основе классической ИТ-архитектуры лежат приложения, каждое со своей базой данных, что обычно приводит к дублированию информации в бизнес-объектах. Ядро дата-центричной архитектуры – данные, доступные всем потребителям через единую точку, роль которой в сложных системах исполняет логическая витрина основанная на модели консолидированных данных. В чем преимущества использования онтологий для построения такой модели и как построить онтологическую модель, обеспечив гибкость и целостность?

Телекоммуникационные системы постоянно усложняются как с точки зрения функциональности, так и с точки зрения реализуемых бизнес-процессов, что требует наличия единой информационной модели предметной области и обеспечения взаимодействия различных информационных систем. Традиционные подходы к проектированию, ориентированные на построение систем, решающих частные задачи, не применимы. Требуется онтологическая модель телекоммуникационной сети, которая может использоваться как операторами связи для решения поисковых, аналитических и прогнозных задач, так и архитекторами при проектировании и модернизации телекоммуникационных систем.

Архитектура на основе событий может использоваться для построения сложных бизнес-моделей в медицинской информатике — построение событийных моделей хорошо фрагментируется на выделение событий и их обработку, не затрагивая уже имеющиеся обработчики. Архитектура обладает хорошей адаптивностью и может применяться не только в медицине.

Эффективность любой корпоративной информационной системы определяется качеством и достоверностью содержащихся в ней данных – именно вера пользователя в истинность сведений делает систему пригодной для использования. Но на практике возможно появление в системе ложных данных. Для современных корпоративных информационных систем необходимы инструменты проверки истинности вводимых данных.

Процесс цифровизации может потребовать достаточно продолжительного времени для преобразования модели управления организацией, включая управление всей доступной информацией. Успех прохождения этого периода во многом зависит от учета тенденций в управлении знаниями, затрагивающих как новые технологии, так и способы их внедрения в реальные бизнес-процессы компании.

В файловых архивах организаций часто скрыты огромные объемы полезной информации. Для превращения текста из набора слов в массив фактов, на основе которых можно автоматизировать получение логических выводов, нельзя обойтись без онтологий, используемых в комбинации с другими методами, для уверенного автоматизированного распознавания смысла текстов.

Современные онтологические технологии, графовые базы данных, машины логического вывода и другие инструменты дают возможность в рамках разумных бюджетов создавать логические витрины данных, позволяющие предприятиям консолидировать все имеющиеся у них данные. Проекты создания автоматизированных систем, построенных по архитектуре логической витрины данных, сегодня можно выполнить на базе ПО с открытым исходным кодом, а также продуктов, внесенных в Реестр отечественного ПО.

Компании, способные с помощью графов знаний управлять сложностью своих информационных систем, получат преимущества в условиях цифровой экономики.
29 ноября 2018 года эта тема подробно обсуждается на конференции "Технологии управления данными 2018"

Как формализовать модель жизненного цикла эксперимента и автоматизировать процесс получения знаний о нем? Необходимо иметь единое онтологическое хранилище, в котором метаданные по научному эксперименту объединены в семантически связную структуру.

Программное обеспечение компании Palantir активно используется спецслужбами, однако оно открыто и для применения в других областях.