Descripción
Las empresas han logrado avances asombrosos al aprovechar los datos sobre su negocio para proporcionar predicciones y comprender a sus clientes, mercados y productos. Pero a medida que el mundo de los negocios se vuelve más interconectado y global, los datos empresariales ya no son un monolito; son solo una parte de una vasta red de datos. La gestión de datos a escala mundial es una capacidad clave para cualquier empresa hoy en día.
La Web Semántica trata los datos como un recurso distribuido a la escala de la World Wide Web e incorpora características para abordar los desafíos de la distribución masiva de datos como parte de su diseño básico. El objetivo de las dos primeras ediciones fue motivar la pila tecnológica de la Web Semántica de principio a fin; describir no solo qué son los estándares de la Web Semántica y cómo funcionan, sino también cuáles son sus objetivos y por qué fueron diseñados como lo son. Cuenta una historia coherente de principio a fin de cómo funcionan los estándares para gestionar una red de conocimiento distribuida a nivel mundial de manera significativa.
La tercera edición se basa en esta base para llevar la práctica de la Web Semántica a la empresa. Fabien Gandon se une a Dean Allemang y Jim Hendler, aportando años de experiencia en datos vinculados globales, para abrir la historia a una visión moderna de los datos vinculados globales. Si bien la historia general es la misma, los ejemplos se han actualizado y aplicado en un entorno moderno, donde los datos empresariales y globales se unen como una red de datos viva y vinculada. También se incluyen con la tercera edición, todos los conjuntos de datos y consultas están disponibles en línea para estudio y experimentación en data.world/swwo.
Autor: James Hendler, Fabien Gandon, Dean Allemang
Editorial: ACM Books
Publicado: 03/08/2020
Páginas: 510
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.92lbs
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 1.03d
ISBN13: 9781450376143
ISBN10: 1450376142
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de Datos | Modelado y Diseño de Datos
- Informática | Inteligencia Artificial | General