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Semantics enriches data with meaning. This meaning is stored in semantic graph databases. Graph databases open up new possibilities and perspectives for developers in many ways, and not just when it comes to modeling, classes, and their properties. In contrast to the well-known SQL and NoSQL databases with their tables and columns, listings and fields, graph databases extend the familiar view of schemas, objects, and inheritance with new features such as metadata, inference, and linking multiple graph databases to extensive knowledge graphs. With the appropriate tools, data can be linked to a semantic network. This is not new. Tim Berners-Lee coined the term "semantic web" as early as 2001. The W3C extended it in 2004 with standards such as OWL (Web Ontology Language, extended in 2012 with OWL2) and made it practical.

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A collection of triples is also referred to as a triple store. At the lowest level, a semantic graph database is such a triple store. How the triples are managed internally as efficiently as possible is up to the database vendor. For import into and export from files, the RDF triples are represented in various formats. These can be, for example, Turtle, Trig, N-Triples, JSON-LD, or even RDF/XML, with their respective advantages and disadvantages. While Turtle (.ttl) is popular because of its compactness and easy readability, Trig (.trig) is more suitable for backup and restore of knowledge graphs since the information about subgraphs is also serialized and deserialized. As expected, JSON-LD is increasingly found in JavaScript environments and RDF/XML more in the Java world. However, in the spirit of interoperability, semantic graph databases such as GraphDB from Ontotext have import and export functions for all important formats.

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RDFS

The abbreviation RDFS stands for Resource Description Framework Schema [5], a semantic extension of the RDF vocabulary specifically for data modeling. It contains mechanisms especially for grouping resources and their relationships to each other. It is comparable to the class system known from object-oriented programming (OOP), but with an essential and important extension: While in OOP it is defined which properties a class has and may have, an RDF schema can specify for properties to which class an individual is automatically assigned if it contains or references the property in question. This includes support for subClassOf and subPropertyOf to organize classes and properties hierarchically. RDFS plus, finally, is an extended version of RDFS that supports symmetric, inverse, and transitive properties. These new concepts, in contrast to OOP, will be explained in more detail below. Many of the RDFS and RDFS plus components are also part of the even more expressive Web Ontology Language (OWL).

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Image Prompt (Chat GPT 4o):

Erzeuge mir ein foto-realistisches Bild in der Auflösung 1920*1080 von einer multikulturellen Gruppe aus 6 lächelnden Mitarbeiter:innen je mit einem einzelnen "Daumen-hoch"; drei Mitarbeiter:innen auf der linken Seite und drei auf der rechten Seite des Bildes, jede(r) mit einem Tablet in der Hand.

In der Mitte des Bilder einen kleinen Datenbank-Server mit einem exakt so geschriebenen, blauen Schriftzug "ENAPSO together" in einem hellen, modern und persönlich eingerichteten Großraum-Büro mit vielen Fenstern, mit Laptops sowie einigen kleinen Pflanzen und wenigen Kaffeetassen auf den Schreibtischen. “ENAPSO together” ist ein Markenzeichen und muss genau in dieser Schreibweise wiedergegeben werden.

Auf der linken Seite des Bildes folgende 3 Mitarbeiter:innen: Einen IT-Supporter mit einer Liste von Software-Tasks auf seinem Tablet, eine Projektmanagerin mit einem Gant-Chart auf ihrem Tablet sowie einen DevOps-Experten mit einem Dashboard mit IT-Metriken-Dashboard auf seinem Tablet.

Auf der rechten Seite des Bildes folgende 3 Mitarbeiter:innen: Eine Business-Analystin mit einem KPI/Chart-Dashboard auf ihrem Table, einen Produktionsleiter mit einer CAD-Software auf seinem Tablet und eine Geschäftsführerin mit einem Trendchart auf ihrem Tablet.

 

Ändere das vorherige Bild und ersetze den Schriftzug im Hintergrund auf "ENAPSO together" mit "ENAPSO" ausschließlich in Großbuchstaben und "together" in Kleinbuchstaben in kursiver Schrift. “ENAPSO together” ist ein Markenzeichen und muss genau in dieser Schreibweise wiedergegeben werden.

Summary Prompt for the Post (ChatGPT 4o)

Create a summary of the article with a maximum of 600 characters focussing on the key issues and key benefits of harmonizing data in a semantic single source of truth to become high quality and resuable enterprise knowledge assets.

 

Erzeuge mir ein foto-realistisches Bild in der Auflösung 1920*1080 von einem Software-Entwickler, der an einem Schreibtisch mit einem Laptop sitzt. Auf dem Schreibtisch stehen eine kleine Pflanz und eine Kaffeetasse. Die Szene ist ein helles, modern und persönlich eingerichteten Großraum-Büro mit vielen Fenstern. Im Hintergrund auf der linken Seite stehen ein altmodischer Computer mit einem Röhrenmonitor, der eine Tabelle aus einer Datenbank zeigt. Im Hintergrund auf der rechten Seite stehen eine moderne Workstation mit einer Weltkugel und einer Glühbirne und dem Schriftzug “ENAPSO together”. Der Schriftzug “ENAPSO together” soll unverändert und genau in dieser Buchstabenfolge widergeben werden.

Erzeuge mir ein foto-realistisches Bild in der Auflösung 1920*1080 mit zwei Software-Entwickler(innen), die an einem Schreibtisch mit jeweils einem Laptop sitzt. Auf dem Schreibtisch stehen kleine Pflanzen und Kaffeetassen. Beide sitzen in einem futuristischem hellen, modern und persönlich eingerichteten Großraum-Büro mit vielen Fenstern. Ein Laptop zeigt eine Weltkugel und eine Glübirne und der andere ein Atom und ein DNA-Sequenz. Im Hintergrund hängt ein Schild mit dem Schriftzug “ENAPSO together”. Der Schriftzug “ENAPSO together” soll unverändert und genau in dieser Buchstabenfolge widergeben werden.