データエンジニアがオントロジーを触って、導入可能性に思いを馳せてみた

こんにちは！データエンジニアの myshmeh です。 前回の記事では、データ分析エージェントの精度向上を題材に、オントロジーと Semantic Layer は対立するものではなく、互いに補完しうる関係なのではないか、という観点を整理しました。 本記事ではその続編として、実際のオントロジーツールに触れ、それぞれの利点に踏み込みます。具体的には、形式論理の取り入れ度合いが異なる Microsoft Fabric IQ と Protégé を通じて、 Semantic Layer と比較した際の特徴と、実務に取り入れる際の難しさを整理してみたいと思います。 オントロジーのいろいろ オントロジーを試す前に、オントロジーは定義が一つに定まらない領域であることを押さえたいと思います。 オントロジーは、哲学に端を発する領域で、業界によって様々なニュアンスを含みます。特にテック業界では、「概念の構造的

[turanukimaru]

ここまではMDAとか肩を使ってのチェック以上のものには見えないのでオントロジーの魅力みたいなものがないと手を付けにくいな…とは言ってもなんか良いお題も思いつかないな。

[ssssschang]

どうにも俺には見目のよいWrapper以上のものに見えないんだよなぁ

[tgk]

dev

[nguyen-oi]

オントロジーとか懐かしすぎて変な声出た。セマンティックウェブの夢がLLM経由で再評価されてる感