serge_gorshkov

Мы много рассказывали о каждом из продуктов ТриниДата в отдельности, а сегодня хотим показать, как они работают вместе, образуя единую экосистему для решения интеллектуальных задач.

В презентации по ссылке подробно описана компонентная архитектура наших продуктов, их взаимодействие, ключевые особенности и некоторые сценарии применения.

Вышла в свет монография, написанная коллективом из 7 авторов — практикующих аналитиков и исследователей. В ней мы постарались обобщить опыт практического применения онтологий для создания крупных автоматизированных систем, поделиться некоторыми практическими рецептами, методами и технологиями.

Скачать ознакомительный фрагмент (содержание, предисловие, несколько глав) можно по ссылке.

Мы реализовали программный комплекс для обработки потоковых данных на платформе АрхиГраф. Задача комплекса — обрабатывать json-сообщения, поступающие через очереди MQ, преобразовывать содержащиеся в них сведения в соответствии с онтологической моделью, применять логические правила обработки и записывать результат в SQL или noSQL-хранилище.

Преимущества комплекса — неограниченные возможности масштабирования, изменение структуры получаемых данных и логики их обработки по ходу работы системы без перезапуска, возможность изменения места и структуры физического хранения информации. Производительность — сотни сообщений в секунду (в зависимости от сложности логики обработки).

Некоторые подробности архитектуры и способа решения можно увидеть в презентации.

Тим Бернерс-Ли, директор W3C, один из «отцов-основателей» Интернета и родных нам технологий Semantic web, предложил в этом году инициативу под названием Solid (SOcial LInked Data). Вещь очень важная и симпатичная мне со всех точек зрения, поэтому расскажу о ней подробнее. Вместо моего пересказа можно почитать оригинал обращения Тима по этому поводу.

Проблема состоит в том, что мы с вами потеряли контроль над своими персональными данными в пользу корпораций и правительств. Под «персональными данными» здесь понимаются не только идентифицирующие сведения, но и совершенно любая информация о наших предпочтениях, намерениях, интересах, действиях, связях и др. 2018 год отметился оглаской нескольких отвратительных случаев использования таких данных корпорациями для извлечения прибыли — и это не говоря о взломах. В чем же решение?

Тезисы выступления на конференции «Технологии управления данными-2018», посвященного архитектуре и функциональности логической витрины данных, основанной на онтологиях.

ПРИГЛАШАЕМ  на круглый стол, посвященный перспективным направлениям использования  современных информационных технологий для повышения эффективности  управления городской средой.

Своим опытом поделятся: сотрудники кафедр бизнес-информатики,  экономики труда и управления персоналом УрГЭУ, «Институт Рациональных  Технологий» (Санкт-Петербург), СПб ГУП «Информационно-аналитический  центр» (Санкт-Петербург), «ТриниДата» (Екатеринбург).

19 октября 2018, 10:00, УрГЭУ (г. Екатеринбург, ул. 8 Марта 62)

Мы завершили первый этап работ по созданию Системы управления знаниями на платформе АрхиГраф.СУЗ в НИПИГАЗе (входит в состав СИБУРа).  Задача системы – ускорить доступ сотрудников к информации, связанной с  деятельностью по проектированию промышленных объектов. Для этого система  связывает и систематизирует  массив разнородных данных, хранящихся в различных внутрикорпоративных  источниках.

Структурирование  информации осуществляется на основе онтологической модели, содержащей  ключевые понятия, характеризующие объекты и процессы проектной  деятельности. Система индексирует  источники данных, приводя извлеченную оттуда информацию в соответствие с  терминами онтологической модели, и помещает ее в общий граф знаний.  Пользователи системы могут строить поисковые запросы к любым видам  данных, используя эти термины для формулирования  условий поиска. Такая возможность скомбинирована с полнотекстовым  поиском по содержимому документов.

Работа с  концептуализированными знаниями – фактами, выраженными в терминах  онтологической модели – позволяет получать точные ответы на любые  поисковые запросы. Это является главной отличительной  особенностью и преимуществом Системы управления знаниями, построенной  на основе онтологических технологий.

Предлагаем вашему вниманию обзор результатов работ современных российских коллективов, применяющих онтологическое моделирование. Цель создания обзора — привлечь внимание к успешным практикам в этой области.

Компании разных отраслей имеют различные представления о том, что является для них знаниями и как ими необходимо управлять. Благодаря этому сформировалось несколько классов программных продуктов, обладающих различной функциональностью, но объединенных общим названием «Система управления знаниями». Среди них можно выделить:

• ­Системы Service Desk, содержащие базы типовых решений проблемных ситуаций и описание обслуживаемой инфраструктуры;
• ­Корпоративные порталы, предназначенные для коммуникации между сотрудниками, организации обсуждений, поиска экспертизы;
• ­Ресурсы для обучения персонала.

Безусловно, все эти продукты работают с информацией, представляющей корпоративные знания. Однако по форме представления такая информация остается представленной в виде текстов, диаграмм, видео. Смысл информации в такой форме способен обрабатывать человек, но не автоматизированная система. Функционал подобных продуктов, безусловно, полезен и необходим, но мы считаем внедрение таких инструментов только первым шагом на пути развития средств управления знаниями в организации.