"Anlamsal bütünleşme", farklı bilgisayar tasarım, programlama, yönetim ve yönetim alanlarında çeşitli bağlamlarda kullanılan bir terimdir. Genel olarak, bilgilerin bir kullanıcı için anlamlı olacak şekilde organize edildiği bir sistemin oluşturulması amacıyla bir veya daha fazla farklı kaynaktan gelen bilgilerin toplanması anlamına gelir. Anlamsal entegrasyon, genellikle farklı veri kaynaklarının farklı bölümleri arasındaki meta veri bağlantılarını veya ilişkilerini tanımlama ve kurma ile ilgilenir, böylece mantıksal olarak yapılandırılabilirler. Bu, iki ayrı veritabanı arasında ilişkisel bağlantılar kurmayı, farklı web sitelerinin bölümlerinin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu gösteren bir grafik oluşturmayı veya olgusal verileri bilinmeyen, rastgele bir formattan özlü bir kayıt yapısına entegre etmeyi içerebilir. Tamamen uygulanmış bir semantik entegrasyon sistemi için pek çok pratik uygulama mevcuttur; araştırma kütüphaneleri veya ağlar, bir aramadan bağlamı tahmin edebilecek daha fazla organik arama motoru algoritması ve sonuçta meta veri yayınlama kullanımı yoluyla - farklı bilgisayar sistemlerinin veri alışverişi için kesintisiz entegrasyonu .
Çoğu durumda anlamsal bütünleşmenin nihai hedefi, bilgileri dinamik bir şekilde ilişkilendirebilmektir. Çok basit bir örnekte, "yükseklik" adlı bir alana "boyut" adı verilen bir alanla ilişkilendirmek gibi tam eşleşmeler olmadıklarına rağmen, bir veritabanındaki alanları başka bir veritabanındaki alanlarla ilişkilendirebilmek anlamına gelebilir. Bu ilişkilendirme, özellikle ikisini birbirine bağlayan kullanıcı tanımlı kurallar aracılığıyla yapılabilir veya alanların sayısal verilerini karşılaştıran ve olası bir eşleşme belirleyen algoritmalar ile yapılabilir. "Boyut" ve "yükseklik" sözcükleri, diğer dış anlamsal bütünleşme sistemlerinin, herhangi bir tek bir sistemin verileri nasıl sakladığını bilmeden, bir kullanıcının bilgilerini bulmak için kullanabileceği gibi meta veri anlamına gelir.
Araştırma için tasarlananlar gibi karmaşık semantik entegrasyon sistemlerinde, meta veri yayınlama ve paylaşma işlem için önemli bir bileşendir. Meta veriler, sorgularda yardımcı olabilecek büyük ilişkisel veri yapıları oluşturmak için belgelerden çıkarılabilir. Bu, herhangi bir konuyla ilgili araştırma makalelerinin, kelimelerin sıklığını ölçen ve kaydeden bir sisteme entegre edilebileceği anlamına gelir ve bu kelimeler, kullanıcılara bilgi aramalarında yardımcı olabilir ve ilgili konuların, belirli dönüşümlere ihtiyaç duymadan herhangi bir kaynaktan listelenmesine olanak tanır.
Anlamsal entegrasyon sistemlerinin tasarımcıları ile karşılaştığı zorluklardan biri verinin nasıl toplanacağıdır. İnsanları çeşitli kaynaklardan gelen veriler arasında sınıflandırmak ve ilişki kurmak için kullanmak zaman alıcı olabilir ve nihayetinde kişinin bireysel deneyimlerine çok güvenebilir. Algoritmalar otomatik olarak ilişkilendirme yapmak için kullanıldığında, algoritmanın çözemediği bazı küçük farklar nedeniyle bazı ilişkiler göz ardı edilebilir. Anlamsal bütünleşmeyi büyük ölçekte uygulama yöntemi, insan temelli kural yönetimi ve bazı durumlarda süreç boyunca gerçek insan karar vermeyle birlikte öğrenme temelli algoritmalar kullanır.
