Perbedaan Web Semantik Dengan Web3

Memahami Pengertian Semantic Web, Apa itu Web Semantik, Samakah dengan Web3? Contoh Aplikasi + Study Kasus, Perbedaan dengan Web Lainnya, serta mengapa itu Penting.

Betul, sama seperti yang telah kita kenali sampai saat ini, ada sebagian besar info di internet yang dipertukarkan berbentuk website dan papers (makalah atau artikel riset).

Dalam lamannya, banyak halaman situs mempunyai hyperlink (silakan kalian baca dan ketahui berkaitan pemahaman hyperlink di sini) yang ke arah halaman lain.

Memang, awalnya, computer sanggup mengolah dan tampilkan data ini, namun mereka tidak bisa pahami semuanya.

Yap! Saat tersebut ide mengenai situs semantik lahir.

Type situs yang dikenali dengan istilah semantic situs ini sebagai usaha untuk menerangkan dan menghubungkan materi situs dalam pola yang bisa dibaca mesin.

Ini ialah perpanjangan situs dengan arah khusus mengganti situs dari "situs document" jadi "situs data" yang sama-sama tersambung, di mana pemakaiannya di dunia tehnologi modern amatlah penting.

Oke baik, berdasar hal tersebut, dalam posting ini kali, Kami akan mengulas lebih lengkap dan detil berkaitan apakah itu pengertian dari semantic situs dan contoh pemakaian, implementasi, program + study kasusnya.

Mari kita simak sama sama!

Pengertian Semantic Web

Memiliki arti web semantik (dengan bahasa Indonesia), pemahaman semantic situs ialah misi mengenai pengembangan dari WWW (World Wide Situs) yang ada, yang sediakan program perangkat lunak dengan metadata yang bisa didefinisikan mesin dari info dan data yang diterbitkan.

Dalam kata lain, dalam prakteknya, itu akan menambah deskriptor data lebih berlanjut ke content dan data yang berada di internet atau web.

Hasilnya, computer sanggup membuat interpretasi yang memiliki makna sama dengan manusia mengolah info untuk capai maksudnya.

Berkaitan sejarahnya sendiri, adapun tekad utama Web Semantic, sama seperti yang disaksikan oleh pendirinya Team Berners-Lee, yakni ialah memungkinkannya computer untuk merekayasa info dengan lebih bagus atas nama kita.

Ia selanjutnya menerangkan jika, dalam konteksnya, kata "semantik" memperlihatkan mesin yang bisa diolah atau apa yang bisa dilaksanakan mesin dengan data.

Dan "situs" sampaikan ide mengenai ruangan yang bisa dinavigasi dari object yang sama-sama terkait dengan pemetaan dari URI ke sumber daya.

Apakah Web 3.0 Adalah Semantic Web?

Sudah pasti, di mana berkaitan ini, sama seperti yang telah Kami jelaskan dalam posting awalnya, semantik memiliki arti kemampuan mengenal, memahami, mempersepsikan, dan menanggapinya.

Kita mengetahui web 3.0 (silakan baca pengertian dari web 3.0 di sini) didasari pada kepandaian buatan (artificial intelligence) dan evaluasi mesin (machine learning) di mana semantik memainkan peranan integral karena mendeskripsikan tingkat interaktif.

Apakah itu Web Semantik?

Oke, maka apakah itu sebetulnya yang diartikan dengan web semantik ini?

Baik, merujuk pada sumber simpulan pemahaman dan pengertian Kami yang mengambil sumber dari Situs W3, situs semantik (semantic) ialah jaringan pengetahuan yang terbagi dalam data berkaitan dan content pintar yang memungkinkannya mesin untuk menerjemahkan dan mengolah content, metadata, dan poin info yang lain dalam jumlah besar.

Ini ialah sistem untuk computer untuk secara cepat pahami dan menyikapi keinginan manusia yang kompleks berdasar artinya.

Tingkat pengetahuan ini membutuhkan pengaturan semantik dari sumber pengetahuan yang berkaitan, yang disebut proses yang menuntut.

Memberi content kemampuan untuk memahami dan sampaikan dirinya secara paling berguna yang sesuai keinginan client, ke arah pengalaman konsumen setia yang lebih pintar serta lebih gampang.

Standard semantik memungkinkannya situs berkembang ke arah kepandaian dengan memungkinkannya beberapa hal yang diupload manusia lewat cara online dihidangkan secara bisa dimengerti, dikaitkan, dan di-remix oleh mesin.

Berkaitan konsep dan langkah kerja mereka, perlu kalian kenali jika World Wide Web Consortium (W3C) bertanggungjawab atas.

Secara proses, umumnya itu dibuat memakai sintaks yang memakai Uniform Resource Identifiers (URI) untuk menggambarkan data, dan didasari pada Resource Description Frame-work (RDF) W3C.

Sintaks RDF ialah nama untuk jenis sintaks ini.

Apakah itu Resource Description Frame-work (RDF)?

Sama seperti yang telah Kami singgung di atas, ada pula keyword penting yang lain berkaitan dalam ulasan pemahaman semantic situs, yakni Resource Description Frame-work atau RFD.

Kerangka deskripsi sumber daya, sama dengan namanya, mereka bekerja dan berperan untuk membantu dalam deskripsi sumber daya apa saja yang mempunyai identitas unik.

Dalam kata lain, RDF membantu kita dalam mendeskripsikan data mengenai data lain, yakni metadata.

RDF terdiri dari tiga bagian utama, yaitu:

Subjek (subject)
Predikat (predicate)
Objek (object)

RDF tidak memberi makna pada data tersebut. RDF ialah tipe pola data yang memungkinkannya Anda untuk merepresentasikan hubungan.

Kosakata dan ontologi diartikan untuk memberi arti.

Ini umumnya dilukiskan berbentuk kelas, atributnya, dan jaringannya ke kelas lain.

Misalkan, triple RDF bisa sampaikan jika Banjarmasin ialah ibukota propinsi Kalimantan Selatan, tapi ini tidak logis untuk computer.

Ibu-kota ialah seperti kota, kota punya satu bangsa, dan negara ialah substansi politik, menurut kamus.

Yap! Ini membantu computer dalam memahami kerangka, tetapi tidak pernah seutuhnya memahami apa yang sudah dilakukan orang.

Contoh Penggunaan, Implementasi, Penerapan, atau Aplikasi Semantic Web + Studi Kasus

Supaya kita dapat mengerti mengenai pengertian dari semantic situs atau yang disebutkan dengan web3 ini, karena itu kita tentunya harus ketahui seperti apakah contoh pemakaian, implikasi, implementasi, atau program nyata dari semantik web ini.

Karena semakin banyak studi kasus muncul di internet dan web, dalam postingan ini, Kami juga akan mencoba mengumpulkan beberapa yang terbaik di antaranya, dengan studi kasus sebagai berikut:

Manajemen Rantai Pasokan di Biogen Idec
Manajemen Media di British Broadcasting Corporation (BBC)
Integrasi Data dalam Minyak dan Gas di Chevron
Pencarian Web dan E-Commerce (E-Niaga)

Bila memungkinkan, study kasus khusus yang digambarkan di sini terkait dengan project perusahaan tertentu.

Pada umumnya, perusahaan populer tidak siap keluarkan uang untuk tehnologi yang lebih baru terkecuali bila tehnik yang semakin lama serta lebih mapan tidak berfungsi atau ada di luar budget mereka untuk permasalahan tertentu.

Well, oleh karena itu, kasus pemakaian perusahaan khusus ini condong menyorot aplikasi tehnologi semantic web yang sudah menunjukkan nilai dirinya sendiri.

Baiklah, langsung saja, mari kita lihat contoh penggunaan, implementasi, penerapan, atau aplikasi nyata dari semantic web yang harus diketahui sebagai berikut.

a. Manajemen Rantai Pasokan di Biogen Idec

Contoh study kasus yang pertama yakni ialah pada management rantai supply di Biogen Idec.

Biogen Idec, mereka sebagai pembikin farmasi yang populer karena pembikinan beberapa obat yang dipakai untuk menyembuhkan multiple sclerosis.

Mereka mengurus rantai supply globalnya memakai tehnologi semantic web.

Sebagai kelas permasalahan, management rantai supply meliputi banyak feature yang membuat matang untuk mengaplikasikan tehnologi web semantik.

Data yang diatur didalamnya berbeda terus-terusan.

Penampilan yang dibutuhkan pada data itu diantaranya misalkan, sebagai contoh, seperti penghitungan, Key Performnce Indicator (KPI).

Banyak kerjasama lintasi-organisasi terjadi, dengan volume besar data yang dikatakan di antara penyuplai setiap tingkat rantai supply.

Disamping itu, syarat industri detail Biogen membuat pemakaian tehnologi tradisional untuk management rantai supply jadi benar-benar menantang.

Tipe material yang dikirimkan oleh perusahaan tehnologi tinggi seperti Biogen Idec dari hari ke hari, dan mengakibatkan, karakter material ini terus berbeda.

KPI yang sekarang ini sedang dimaksimalkan oleh perusahaan tehnologi tinggi berbeda dengan cepat sekali.

Ketentuan dan ketentuan berbeda, memerlukan beragam tipe data yang hendak diambil dari hari ke hari.

Manager rantai suplai bukan professional atau pegiat tehnologi computer (orang IT), hingga mereka harus bisa melihat, memahami, dan merekayasa data yang dicari langsung, tak perlu melewati tingkat tipuan organisasi tambahan.

Harus diingat jika istilah "semantic" di situs semantik memiliki arti jika menurut pengertian, mode data terbuka untuk ahli materi pelajaran, bukan hanya tehnologi.

Penyuplai berbeda dari hari ke hari dan berada di daerah dan negara baru, kemungkinan membutuhkan lokalisasi bahasa baru, mata uang, dan yang lain, dan sering membutuhkan konektivitas data baru ke sistem pihak ketiga (tiga) yang baru.

Tehnologi situs semantik memberikan manager dan petugas rantai suplai kekuatan untuk mengurus semua kerumitan ini dengan handal dan efektif.

b. Manajemen Media di British Broadcasting Corporation (BBC)

Selama ini pemakaian tehnologi web semantik yang umum ialah website untuk management media di British Broadcasting Corporation atau BBC.

Di tahun 2010, semua website Piala Dunia mereka disokong oleh tehnologi situs semantik, sama seperti yang disampaikan di ReadWriteWeb dan SemanticWeb.com.

Bahkan juga, sampai sekarang ini, mayoritas website khalayak mereka dijalankan dengan tehnologi itu.

BBC bukan salah satu perusahaan media yang memakai tehnologi semantic situs.

Time Inc., Elsevier, dan Library of Congress semua mempunyai sistem produksi yang dibuat memakai tehnologi Web Semantik.

Proses penyimpanan, penyortiran, dan penyuguhan media banyak memiliki kualitas yang diuntungkan dari pemanfaatan tehnologi semantic web.

Itu meliputi seperti info yang tidak terstruktur (unstructured).

Jalinan dan anotasi lintasi document yang berarti.

Document mempunyai penulis, yang sudah menulis document lain, document itu tentu saja termasuk juga cuplikan, di mana mereka mempunyai beberapa koreksi.

Mengurus jalinan ini memakai database rekananonal tradisionil menjadi sangat berantakan.

Mereka bahkan juga tidak usaha untuk pecahkan permasalahan ini, dan sistem CMS lakukan penelusuran yang buruk sekali pada korpus besar.

Seperti yang bisa kita lihat, di situ pola pemakaiannya terus berbeda.

Betul! Website harus berbeda supaya masih tetap fresh dalam bentuknya, baik itu link (link) antara halaman, jalinan di antara video dan halaman, link ke website, dan yang lain.

Yap! Semua akan berbeda seiring berjalannya waktu.

c. Integrasi Data dalam Minyak dan Gas di Chevron

Contoh dan study kasus seterusnya yakni berkaitan integratif minyak dalam data oleh Chevron.

Sepanjang tahun, Chevron sudah melakukan eksperimen dengan tehnologi situs semantik dalam beragam program.

100 tahun lalu, mengebor minyak sedikit sulit dibanding menanamkan pipa di tanah.

Tetapi, belakangan ini, segala hal dimulai dari penemuan sampai produksi memerlukan data yang paling intens.

Tiap hari, satu rig laut lepas akan hasilkan terabyte atau TB-an data yang berisi info penting yang bisa menolong memprediksi ketidakberhasilan mekanis dan penyimpangan yang lain.

Setiap kekeliruan mengusik produksi pada rig yang aktif, biayanya dapat naik sampai beberapa puluh juta dolar setiap harinya.

Well, sudah pasti bila Anda jadi operator di bagian ini, tentunya benar-benar gampang untuk Anda ada di bawah penekanan.

Yap! Di sini, tehnologi semantic situs memungkinkannya beberapa insinyur dan peneliti untuk menyatukan data semena-mena secara semena-mena dalam usaha agar semakin memahami dan meramalkan operasi kebun minyak harian.

Sebagian dari banyak pemikiran tingkat tinggi yang tidak diatasi secara baik oleh tehnologi tradisional meliputi:

Kurangnya hasil yang terdefinisi dengan baik; Berdasarkan sifatnya, banyak kegiatan di seluruh industri energi bersifat eksperimental. Ketika keadaan tujuan akhir tidak terdefinisi, mungkin perlu untuk mengubah arah pada titik mana pun.
Kurangnya standar data industri; Semua integrasi data pada dasarnya ad hoc.
Pergantian besar-besaran teknologi; Setiap perangkat baru memancarkan parameter baru yang harus dilacak bersama data yang ada.

Yang jelas, aktivitas tertentu dalam industri bisa diprediksikan secara bisa dikelola, tapi banyak yang tidak.

Dikutip langsung dari dalam studi kasusnya, berikut ini adalah penggerak bisnis utama yang diidentifikasi secara khusus oleh Chevron:

Ada jutaan data yang dihasilkan; Sejumlah besar data dihasilkan setiap hari dari berbagai sumber seperti pengukuran seismik, catatan sumur, angka pengeboran, nomor transportasi, dan statistik pemasaran. Mengintegrasikan data heterogen ini untuk memanfaatkan nilai informasinya sejauh ini terbukti rumit dan mahal.
Data ada dalam bentuk terstruktur dalam database, dan dalam bentuk semi-terstruktur di buku kerja dan dokumen seperti laporan dan koleksi multimedia; Untuk menghadapi banjir informasi dan berbagai format data yang heterogen, diperlukan pendekatan baru untuk pencarian dan akses informasi.
Untuk proyek modal besar di industri, informasi perlu distandarisasi dan diintegrasikan lintas sistem, disiplin, dan batasan organisasi; Integrasi informasi ini akan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dalam kolaborasi, karena data berkualitas tinggi akan lebih mudah diakses secara tepat waktu.

d. Pencarian Web dan E-Commerce (E-Niaga)

Terakhir, contoh dan study kasusnya yaitu pada web search atau pencarian web dan e-commerce (e-niaga).

Benar! Mesin pencari betul-betul mendapatkan manfaat dari mempunyai akses ke metadata tambahan untuk kembalikan hasil lebih berkaitan.

Kenyataannya, pemain paling besar di industri ini melakukan investasi besar dalam standard yang menggerakkan perusahaan untuk membubuhi info halaman web mereka dengan susunan yang lebih banyak, yang disebut salah satunya arah awalnya dari misi semantic web.

RDF sendiri bahkan juga bisa dipasangkan ke halaman web lewat RDFa.

Facebook meningkatkan prosedur diagram terbuka (Open Graph Protocol), yang paling serupa dengan RDF.

Dan untuk Microsoft, Google, dan Yahoo, mereka memakai Schema.org, di mana itu mempunyai representasi dari RDFa.

Industri e-commerce atau e-niaga mempunyai GoodRelations, yang memakai RDFa.

Benar! Frame-work atau rangka kerja ini saat ini dengan aktif dipakai untuk memberi pengalaman web yang lebih bagus ke pemakai.

Study kasus yang baik sekali dan detail mengenai pemakaian tehnologi semantic web ini, terutamanya berkaitan e-commerce atau e-niaga, yakni ialah Best Buy.

Mereka mengadopsi GoodRelations untuk website mereka dan melihat peningkatan yang hebat dalam click dan konversi.

Referensi yang bagus berkaitan permasalahan ini ialah sama seperti yang dipelajari oleh ahli atau pakar namanya Jay Myers, di mana ia sudah merepresentasikan di beberapa pertemuan, dan karyanya mengenai permasalahan ini bisa ditemukan di semua web.

Perbedaan Semantic Web dengan Web Lainnya

Oke, saat ini kita telah memahami apakah itu sebetulnya pengertian dari semantic web, terutamanya setelah mengarah pada keterangan dari makna dan contoh plus study kasusnya di atas.

Saat ini, ada pertanyaan mengenai apa yang membandingkan semantic web dengan web biasa atau yang lain.

Sama seperti yang telah Kami jelaskan dalam ulasan pemahaman web3, di situ Kami menjelaskan berkaitan bedanya dengan web yang lain, misalkan seperti web 2.0 dan 1.0.

Dalam masalah ini, pada umumnya jawabnya ialah lebih kurang sama, di mana istilah "semantik" di sini jelas sudah memperlihatkan arti atau pengetahuan.

Mengakibatkan, ketidaksamaan khusus di antara tehnologi web semantik dan tehnologi berkaitan data yang lain (seperti database relasional atau World Wide Web tersebut) ialah jika web semantik terkait dengan arti data dibanding susunan.

Sama seperti yang telah ramai perubahannya, bahkan juga hinggan saat ini pada tahun 2022, Alami Language Processing (NLP) dan penelusuran semantik ialah 2 (dua) tehnologi semantik yang lain.

Dalam pelatihan yang lain, sesudah Kami secara individu mengecek dan membandingkan tehnologi ini, ketidaksamaan dasar ini hasilkan sudut pandang yang lain secara mendasar mengenai langkah mendekati penyimpanan, pengaksesan, dan tampilan data.

Well, fungsionalitas ini cukup bermanfaat di sejumlah program, sama seperti yang mengarah ke sebagian besar data dari sejumlah sumber, di mana yang lain tidak, seperti simpan sebagian besar data transaksi bisnisonal yang paling terorganisir.

Salah satunya arah khusus, dalam sektor-sektor yang lain ingin menerapkannya, misalnya Kampus semantik atau yang dikenal dengan istilah semantic university, yakni untuk cari mengetahui kapan seharusnya memakai tehnologi web semantik dan kapan tidak.

Mengapa Sih Semantic Web itu Penting?

Melihat keterangan berkenaan definisi, dan makna semantic web di atas, lantas apa sebetulnya hal khusus sebagai manfaat khusus yang membuat web semantik ini jadi poin penting?

Pengembangan web semantik dan tools (alat) yang dibawa tempatkan ketrampilan analisis mesin untuk bekerja di bagian pembuatan content, management, evaluasi, support, media, e-niaga, riset ilmiah, management pengetahuan, dan penerbitan pada umumnya.

Yap! Pengetahuan bisa menjadi memiliki makna dimana saja kita menyampaikannya.

Walau peringkat SEO dan SERP kemungkinan sebagai argumen yang cukup, penemuan dan tampilan content di Google dan Bing bukan hal yang hebat.

Jaringan materi dan data semantik yang berkembang sebagai kekuatan besar untuk digunakan dalam soal content pintar, penelusuran semantik, dan perangkat pintar.

Web semantik, tentunya terus akan melahirkan karier baru, usaha, dan inovator global.

Khusus para publisher atau para penerbit, dalam hal ini tentunya dapat menggunakan teknologi semantic web untuk beberapa manfaat utama, termasuk:

Membuat infrastruktur konten digital yang cerdas.
Menghubungkan silo konten yang berbeda di seluruh perusahaan besar.
Memanfaatkan informasi untuk menciptakan pengalaman yang lebih mendalam.
Kurasi atau content curation yang lebih efektif sehingga konten dapat lebih dimanfaatkan.
Menghubungkan kumpulan konten dari dalam dan luar perusahaan.
Berinvestasi dalam kecerdasan buatan dan augmented dunia nyata (real-world).
Meningkatkan pengalaman menulis dan alur kerja Anda.

Disamping itu, memang, untuk memanipulasi dengan mengantisipasi perubahan ekosistem content, pertama kali kita harus memahami keutamaan hubungan data semantik (semantic data) dan dengan bertahap masukkan info dan hubungan semantik ke setiap bagian materi yang kita buat.

Kesimpulan

Baik, Kami berpikir cukup lengkap dan jelas saat ini untuk ulasan berkaitan Pengertian Semantic Web, Apakah itu Web Semantik, Apakah sama dengan Web3? Contoh Program + Study Kasus, Ketidaksamaan dengan Web Yang lain, dan Mengapa itu Penting.

Maka bisa kita simpulkan jika makna dari web semantik atau semantic web ialah web yang dapat memahami.

Sama seperti yang dinyatakan sebelumnya, arah khusus web semantik untuk percepat perkembangan web sekarang ini dengan memungkinkannya pemakai untuk mencari, menemukan, share, dan menyatukan info dengan sedikit usaha.

Walau pembuatan web semantik ialah proses yang susah dan selalu berbeda, perlu Kami tegaskan jika ada satu perihal masih tetap stabil, di mana itu perlahan-lahan akan mengalihkan komunikasi di antara beberapa orang, agen perangkat lunak, dan handphone ke arah infrastruktur content pintar dan masa datang kolaboratif yang lebih bagus untuk manusia.

Ide web semantik secara cepat diyakini dalam management data dan info karena kekuatannya untuk meningkatkan pembuatan, integrasi, dan interpretasi data.

Data terpaut atau yang dikenali dengan istilah linked data saat ini telah banyak dipakai oleh beberapa perusahaan untuk mempublikasikan data master secara internal.