링크드 데이터

데이터에 숨겨진 지식
01 융합 데이터
02 메타데이터
03 현상과 본질
04 그래프 구조와 표준
05 네트워크적 생각
06 기계가 스스로 판단하고 행동하는 메타데이터
07 온톨로지
08 링크드 데이터의 발행 원칙
09 링크드 데이터 애플리케이션
10 데이터 가치사슬과 정보 문해

메타데이터에는 빅데이터를 ‘구조화’시키는 힘이 있다. 빅데이터에서는 정형 또는 비정형 데이터가 아주 빠르게, 아주 대량으로, 다양하게 쏟아지기 때문에 지금까지의 방법으로는 이를 다루는 것이 불가능하다. 그래서 다른 방법으로 다루어야 하는데, 패턴을 찾아내거나 분석 및 예측을 하는 작업을 한다. 그렇게 데이터에서 정보로 만들어 낸다. 시각화가 그 대표적 예 중 하나일 것이다.
_ “01 융합 데이터” 중에서

시소러스와 온톨로지는 ‘간단’과 ‘복잡’이라는 차이를 두고 실세계를 모델링해 나간다. 링크드 데이터로 발행하기 이전의 아주 중요한 두 모델링 방법이다. 이렇게 데이터에 의미를 담아야 비로소 물리적 공간을 탈피하여 엄청난 효과를 창출해 낸다. 따라서 사이버공간의 효율적 활용이 필수다.
_ “03 현상과 본질” 중에서

상상을 잘할 수 있는 연결 플랫폼 및 교육 시스템을 갖출 필요가 있다. 가능하다면 하나의 커다란 지능형 인터페이스를 만들 필요가 있다. ‘부분의 합이 전체’라는 환원주의를 뛰어넘는 ‘연결주의’에 의해 펼쳐지는 복잡계 이론이 좋은 본보기가 될 것이다.
_ “05 네트워크적 생각” 중에서