Para aquellos de nosotros que hemos trabajado con datos durante décadas, la nuevo ataque de interés en las «capas de contexto» es a la vez justificativa y fascinante. Estos no son conceptos nuevos; son principios fundamentales de la informática. La razón por la que las capas semánticas están resurgiendo es que la mayoría de las empresas están descubriendo la misma existencia incómoda: los modelos suenan inteligentes, pero aún producen respuestas equivocadas y seguras.
Ese modo de error es menos un problema de razonamiento del maniquí, ya que los modelos se han vuelto significativamente más inteligentes y seguirán mejorando; el cuello de botella va a ser el contexto correcto.
En una demostración controlada, un agente puede fulgurar brillante. En una empresa, se ve obligada a ejecutar en un panorama donde los conceptos de negocios están fragmentados, las reglas están implícitas, yerro la historia y la “verdad” a menudo se cuestiona en todos los sistemas.
El cierto trabajo de un analista es de múltiples pasos, interdisciplinario y político. Los líderes empresariales preguntan «por qué» y «qué» y no sólo consultas SQL:
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«Encuentre qué cambió, explique por qué y recomiende qué hacer».
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«Compare dos definiciones, reconcilie los conflictos y produzca una novelística nómina para la trabazón directiva».
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«Investigar una anomalía y vincularla con los eventos operativos que la causaron».
Aquí es donde aparece la existencia empresarial:
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Significado de silo: “Cliente” significa cosas diferentes en diferentes sistemas.
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Equivocación por qué: Los almacenes capturan el estado, no las decisiones y debates que hicieron que el estado fuera una existencia.
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Reglas implícitas: Los calendarios fiscales, los criterios de elegibilidad, las políticas de aprobación y las métricas prohibidas suelen ser dispersos y tribales.
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Verdad conflictiva: Se puede “esperar” en Finanzas y CRM y aún así estar en desacuerdo.
Entonces, la pregunta principal ha cambiado de «¿Puede un maniquí producir SQL?» a “¿Puede un agente ejecutar interiormente del significado, las políticas y la historia de su empresa y demostrar que así fue?”
Definiciones: el vocabulario pequeño para agentes confiables
Primero, establezcamos algunos conceptos básicos:
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Maniquí semántico analítico: Una interfaz para examen que define métricas, dimensiones y entidades, asignadas a datos físicos para que los usuarios no necesiten conocer esquemas o SQL.
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Capa de relación e identidad (a menudo llamamiento «ontología» en la empresa): Una representación descifrable por máquina de conceptos, relaciones y reglas entre dominios, adicionalmente de resolución de identidades, manejo de sinónimos y restricciones, para que la integración entre dominios sea segura y explícita. (Esto puede ser OWL/RDF, un descriptivo de unión seleccionado o enlaces de conceptos a productos de datos gobernados).
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Trámites comerciales: Guías operativas versionadas que especifican cómo se debe realizar el trabajo, incluido el enrutamiento, las aprobaciones, las excepciones y la aplicación de políticas.
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Pruebas y procedencia: El indicio detrás de una respuesta, incluidas las fuentes utilizadas, las transformaciones aplicadas, el categoría de las fuentes de datos y por qué se aceptaron o rechazaron fuentes competidoras.
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Política y derechos: Reglas ejecutables por máquina que determinan lo que un adjudicatario (o un agente que actúa en su nombre) puede recuperar, calcular y divulgar.
Semántica y contexto del agente: viejas ideas, nueva emergencia
Los modelos semánticos y las ontologías no son nuevos. Las empresas han buscado un significado coherente durante décadas a través de capas semánticas de BI, encargo de datos maestros (MDM), catálogos y gráficos de conocimiento. Las ontologías igualmente maduraron en dominios como las ciencias biológicas y la atención médica, donde conceptos biomédicos complejos y terminologías clínicas estandarizadas crean un mundo con forma de descriptivo natural. Igualmente está claro que el interés en las capas semánticas y las ontologías está aumentando (ver Figura 1).