🤭 😩 📂 अर्थ डिजिटल सिस्टम 🎂 👩‍🎓 ✒️

पिछले पाठ में ( शब्दार्थ प्रौद्योगिकी के मिथक ) यह झटका के बिना नहीं था कि यह कहा गया था कि आईटी शब्दार्थ में कोई शब्दार्थ नहीं है। यद्यपि, निश्चित रूप से, आपको दो प्रश्नों के उत्तर देने की आवश्यकता है: (1) क्या डेटा में अर्थ हैं? और (2) क्या कंप्यूटर इस अर्थ को समझता है? हम दार्शनिकों के लिए दूसरा प्रश्न छोड़ देंगे, हालांकि इसका उत्तर पहले से ही स्पष्ट है। पहले का उत्तर भी स्पष्ट है: सूचना प्रणाली को सूचना को संसाधित करने के लिए आवश्यक है, अर्थात्, अर्थपूर्ण, शब्दार्थ रूप से परिभाषित डेटा। इस मामले में, निश्चित रूप से, यह समझना चाहिए कि ये डेटा केवल उस व्यक्ति के लिए सार्थक हैं जो शुरू में इन डेटा का उत्पादन करते हैं, उनके प्रसंस्करण के लिए एक कार्यक्रम लिखते हैं, और अंततः उनके अर्थ को मानते हैं।

विभिन्न आईटी सिस्टम डेटा सामग्री से अलग तरह से संबंधित हैं। ऐसे अनुप्रयोग हैं जो अर्थ के प्रति उदासीन हैं, अर्थात्, वे डेटा को संसाधित करते हैं, पूरी तरह से उनकी सामग्री की अनदेखी करते हैं। इनमें सबसे सरल कार्यक्रम शामिल हैं जो पाठ, ध्वनि, छवि के साथ काम करते हैं। उनके एल्गोरिदम संसाधित फ़ाइलों की सामग्री पर ध्यान केंद्रित नहीं करते हैं। पाठ संपादक को परवाह नहीं है यदि व्यवसाय अनुबंध, वैज्ञानिक लेख या स्कूल के छात्र का होमवर्क इसमें लोड किया गया है।

शेष आईटी सिस्टम शब्दार्थ के प्रति संवेदनशील हैं, अर्थात्, वे किसी तरह डेटा की सामग्री पर प्रतिक्रिया करते हैं। इस तरह के सिस्टम, पहले प्रकार के सिस्टम के विपरीत, डेटा को "सुचारू" फाइलों में नहीं रखते हैं, लेकिन प्रकार और मूल्यों में टूटने के साथ संरचित सरणियों के रूप में। यह बहुत डेटा संरचना शब्दार्थ के साथ जुड़ा होना चाहिए। इसके अलावा, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि डेटा के शब्दार्थ को निर्दिष्ट करने के दो तरीके हैं: (1) सिस्टम की वास्तुकला के माध्यम से, उदाहरण के लिए, डेटाबेस तालिकाओं की संरचना का उपयोग करके, और (2) डेटा को स्वयं कॉन्फ़िगर करके। यही है, डेटा के शब्दार्थ को या तो अनुप्रयोग की संरचना द्वारा सख्ती से निर्धारित किया जाता है, या यह डेटा में ही आवेदन सीवन से स्वतंत्र हो सकता है। और डेटा को संरचित करने का दूसरा तरीका, जब डेटा मॉडल स्वयं डेटा द्वारा निर्धारित किया जाता है, जिसे हम शब्दार्थ कहते हैं।

तो, एक विशेष प्रकार के डेटा प्रारूप के साथ काम करने वाले विशेष प्रकार के आईटी सिस्टम को हाइलाइट किया जाना चाहिए। सिमेंटिक सिस्टम की मुख्य विशिष्ट विशेषता यह है कि डेटा प्रोसेसिंग एल्गोरिदम को एप्लिकेशन आर्किटेक्चर (डेटाबेस संरचना या प्रोग्राम कोड) द्वारा परिभाषित नहीं किया जाता है, बल्कि डेटा द्वारा ही: डेटा मान, उनके टाइपिंग, और तार्किक संबंधों को प्रारूप में एकरूपता के एक बयान के रूप में लिखा जाता है। यही है, एक तरफ, हमारे पास एक प्रारूप है जिसके साथ डेटा खुद का वर्णन करता है, उनके शब्दार्थ, और दूसरी ओर, सार्वभौमिक अनुप्रयोग जो मनमाना शब्दार्थ के डेटा को संसाधित करते हैं, बशर्ते कि वे प्रारूप के अनुरूप हों। और यहां, वास्तव में, यह कहने के लिए आकर्षक है कि सिमेंटिक सिस्टम डेटा के अर्थ को समझते हैं, हालांकि, निश्चित रूप से, हमें केवल एक से दूसरे अर्थ के औपचारिक भेद के बारे में बात करनी चाहिए,कंप्यूटर से किसी भी समझ के बिना।

यहां, निश्चित रूप से, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि फिलहाल, सिमेंटिक सिस्टम अभी तक पूरी तरह से अपने गैर-सिमेंटिक प्रतियोगियों के स्तर तक नहीं पहुंचे हैं। सिमेंटिक मार्कअप अब तक आपको केवल एक स्थिर डेटा संरचना को ठीक करने की अनुमति देता है: संस्थाओं, संपत्तियों, व्यक्तियों, व्यक्तियों के संपत्ति मूल्यों का वर्णन करने के लिए, संस्थाओं के बीच अधीनस्थ संबंध स्थापित करना, और नए बयानों को प्राप्त करने के लिए नियम भी निर्धारित करना। यही है, आधुनिक सिमेंटिक सिस्टम अनिवार्य रूप से एक सार्वभौमिक डेटा वेयरहाउस है, जो डेटा में स्वयं में निहित स्वयंसिद्धों और नियमों के अनुसार, जटिल खोज को लागू करने और नए डेटा उत्पन्न करने की क्षमता रखता है। इसके अलावा, भंडारण या तो वितरित किया जा सकता है (नेटवर्क) या स्थानीय। प्रौद्योगिकी में पूर्ण आनंद के लिए, क्रियाओं के विवरण का पर्याप्त विनिर्देश नहीं है, अर्थात, अर्ध-डेटा में व्यावसायिक प्रक्रिया मॉडल को एम्बेड करने की एक विधि।

आइए हम मानक लोगों के सापेक्ष सिमेंटिक सिस्टम के फायदों और इन फायदों की प्राप्ति के लिए आवश्यक शर्तों को उजागर करने का प्रयास करें (विवरण किसी भी मानकों के संदर्भ के बिना चला जाता है)।

सबसे पहले, सिमेंटिक सिस्टम सार्वभौमिक अनुप्रयोग हैं जो कठोर रूप से विषय क्षेत्रों से बंधे नहीं हैं। विभिन्न डेटा मॉडल के साथ काम करने के लिए, एप्लिकेशन को किसी भी बदलाव की आवश्यकता नहीं है; केवल विशेष भाषाओं का उपयोग करके विषय क्षेत्र की संरचना का वर्णन करना आवश्यक है, अर्थात्, इसकी ऑन्कोलॉजी बनाएं और आवेदन में वास्तविक डेटा के साथ ऑन्थोलॉजी को लोड करें। इसके अलावा, किसी भी समय डेटा संरचना को स्वतंत्र रूप से संशोधित किया जा सकता है, नई अवधारणाओं, संबंधों, नियमों के पूरक।

जाहिर है, सिमेंटिक एप्लिकेशन आम तौर पर उन लोगों की तुलना में धीमा होते हैं जिनके डेटा संरचना और एल्गोरिदम कोड में कठिन कोडित होते हैं। हालांकि, कई व्यावसायिक प्रक्रियाएं हैं जिनके लिए उनके मॉडलिंग की गति और स्वतंत्र रूप से मॉडल को संशोधित करने की क्षमता आवेदन की गति से अधिक महत्वपूर्ण है।

सिमेंटिक तकनीक के सबसे महत्वपूर्ण लाभों में डेटा एक्सचेंज का स्वचालन शामिल है। सार्वभौमिक डेटा विवरण प्रारूप के लिए धन्यवाद, स्वतंत्र अनुप्रयोग स्वतंत्र रूप से बातचीत कर सकते हैं। इस सुविधा को पूरी तरह से लागू करने के लिए, दो शर्तों को पूरा करना होगा: (1) अनुप्रयोग एकल शब्दकोश का उपयोग करते हैं जिसमें इकाई परिभाषाएँ होती हैं, और (2) अनुप्रयोग अद्वितीय इकाई पहचान का समर्थन करते हैं, जो टकराव को रोकता है। शब्दकोश शब्दार्थ डेटा प्रारूप में होना चाहिए, और उनके तत्वों में विशिष्ट पहचानकर्ता भी होने चाहिए। नतीजतन, हमें ऑन्कोलॉजी और मुफ्त (बिना किसी एपीआई) डेटा एक्सचेंज के सामूहिक उपयोग का अवसर मिलता है।

तथ्यात्मक डेटा और उनकी वैचारिक योजना के एक सरणी में संयोजन से डेटा की अर्थपूर्ण प्रस्तुति, आपको सभी प्रकार की स्थितियों और निर्भरताओं को ध्यान में रखते हुए जटिल खोज विकल्पों को लागू करने की अनुमति देती है। इसके अलावा, खोज का संचालन न केवल स्थानीय ऑन्कोलॉजी रिपॉजिटरी द्वारा किया जा सकता है, बल्कि नेटवर्क पर विभिन्न अनुप्रयोगों द्वारा भी किया जा सकता है।

तो, सिमेंटिक प्रौद्योगिकियों का मुख्य कार्य विषय क्षेत्रों के प्रतीकात्मक मॉडल के निर्माण को अनुकूलित करने, स्वतंत्र अनुप्रयोगों के बीच डेटा के आदान-प्रदान को स्वचालित करने और डेटा की खोज को परिष्कृत करने के लिए डेटा के साथ काम करने का एकीकरण है। समस्या हल हो गई है: (1) डेटा में मेटाडेटा का समावेश, (2) डेटा प्रारूप का एकीकरण, (3) डेटा की एक विशिष्ट पहचान की शुरूआत, (4) शब्दकोशों और आउटपुट नियमों का मानकीकरण।

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