Was ist semantische Integration?
"Semantische Integration" ist ein Begriff, der in verschiedenen Zusammenhängen in verschiedenen Bereichen des Computerdesigns, der Programmierung, des Managements und der Verwaltung verwendet wird. Im Allgemeinen bezieht sich dies auf das Zusammenfassen von Informationen aus einer oder mehreren unterschiedlichen Quellen, um ein System zu erstellen, in dem die Informationen so organisiert sind, dass sie für einen Benutzer sinnvoll sind. Die semantische Integration befasst sich häufig mit dem Definieren und Herstellen von Metadatenverbindungen oder -beziehungen zwischen verschiedenen Teilen der verschiedenen Datenquellen, damit diese logisch strukturiert werden können. Dies kann das Erstellen relationaler Verbindungen zwischen zwei separaten Datenbanken, das Erstellen eines Diagramms der Beziehung zwischen Teilen verschiedener Websites oder das Integrieren von Sachdaten aus einem unbekannten, willkürlichen Format in eine übersichtliche Datensatzstruktur umfassen. Es gibt viele praktische Anwendungen für ein vollständig implementiertes semantisches Integrationssystem, einschließlich Forschungsbibliotheken oder -netzwerken, mehr organischen Suchmaschinenalgorithmen, die den Kontext einer Suche extrapolieren können, und schließlich - durch die Verwendung von Metadaten-Publishing - die nahtlose Integration verschiedener Computersysteme für den Datenaustausch .
Das ultimative Ziel der semantischen Integration besteht in den meisten Fällen darin, Informationen dynamisch zuordnen zu können. In einem sehr einfachen Beispiel könnte dies bedeuten, dass Felder in einer Datenbank mit Feldern in einer anderen Datenbank verknüpft werden können, obwohl es sich nicht um exakte Übereinstimmungen handelt, z. B. wenn ein Feld mit dem Namen "Größe" mit einem Feld mit dem Namen "Höhe" verknüpft wird. Diese Zuordnung könnte durch benutzerdefinierte Regeln erfolgen, die die beiden spezifisch verknüpfen, oder mit Algorithmen, die die numerischen Daten der Felder vergleichen und eine wahrscheinliche Übereinstimmung bestimmen. Die Wörter "Größe" und "Höhe" werden dann zu Metadatenbegriffen, die andere externe semantische Integrationssysteme möglicherweise verwenden können, um die Informationen für einen Benutzer zu finden, ohne genau wissen zu müssen, wie ein einzelnes System die Daten speichert.
In komplexen semantischen Integrationssystemen, wie sie beispielsweise für Forschungszwecke entwickelt wurden, ist die Veröffentlichung und gemeinsame Nutzung von Metadaten eine Schlüsselkomponente für den Betrieb. Metadaten können aus Dokumenten ausgelesen werden, um große relationale Datenstrukturen zu bilden, die bei Abfragen hilfreich sind. Dies bedeutet, dass Forschungsarbeiten zu jedem Thema in ein System integriert werden können, das die Häufigkeit von Wörtern misst und aufzeichnet. Diese Wörter können bei der Benutzersuche nach Informationen hilfreich sein, sodass verwandte Themen aus jeder Quelle aufgelistet werden können, ohne dass bestimmte Konvertierungen erforderlich sind.
Eine der Herausforderungen für Entwickler semantischer Integrationssysteme ist die Aggregation der Daten. Das Klassifizieren und Herstellen von Beziehungen zwischen Daten aus verschiedenen Quellen durch den Menschen kann zeitaufwändig sein und letztendlich sehr stark von den individuellen Erfahrungen der Person abhängen. Wenn Algorithmen zum automatischen Herstellen von Zuordnungen verwendet werden, werden bestimmte Beziehungen möglicherweise übersehen, da der Algorithmus geringfügige Unterschiede nicht auflösen kann. Bei einer Methode zur Implementierung der semantischen Integration in großem Maßstab werden lernbasierte Algorithmen in Verbindung mit menschlichem Regelmanagement und in einigen Fällen der tatsächlichen menschlichen Entscheidungsfindung während des Prozesses verwendet.