Obsah
- Definice - Co znamenají propojená data?
- Úvod do Microsoft Azure a Microsoft Cloud | V této příručce se dozvíte, o čem cloud computing je a jak vám může Microsoft Azure pomoci migrovat a řídit podnikání z cloudu.
- Techopedia vysvětluje propojená data
Definice - Co znamenají propojená data?
Propojená data jsou vzorem pro publikování dat na webu a spolupráci s uživateli a stroji. Podporuje, aby data byla jednoduchá a strukturovaná. Podporuje přístup zdola nahoru pro publikování dat a pomáhá datům být propojena a bohatá na kon, což vede k tomu, že data jsou cennějším aktivem.
Úvod do Microsoft Azure a Microsoft Cloud | V této příručce se dozvíte, o čem cloud computing je a jak vám může Microsoft Azure pomoci migrovat a řídit podnikání z cloudu.
Techopedia vysvětluje propojená data
Na základě modelu RDF propojená data prohlíží data jako sbírku a ve vztahu k jiným datům. Jinými slovy, podporuje velkou integraci dat nalezených na webu. Cílem paradigmatu propojených dat je umožnit co nejjednodušší sdílení strukturovaných dat na webu. Propojená data nemusí nutně znamenat použití nových nástrojů nebo technologií pro data nalezená na webu. Ve skutečnosti to, co dělá, je obohatit existující data nalezená pomocí strukturovaných dat. Strukturovaná data jsou dosažena prostřednictvím jiných technologií, jako je rámec popisu zdrojů a protokol hyper transportu. Rámec popisu zdrojů je považován za jednu z klíčových složek propojených dat.
S propojeným datovým konceptem jsou spojeny významné výhody. Poskytuje jednotný standardizovaný přístupový mechanismus pro všechny zúčastněné a je také rozebíratelný, rozšiřitelný a opakovaně použitelný, a to i na různých výsledcích a různých rozhraních. Pomáhá při eliminaci dalšího zpracování dat pro uživatele a eliminuje potřebu formátů dat specifických pro knihovnu. Vyhledávací stroje a prohlížeče dat mohou snadno najít strukturovaná data podporovaná propojenými daty. Z pohledu organizace umožňují propojená data zdokonalení interních procedur pro správu dat a také propojení mezi objekty. Data jsou více objevitelná a obohacená a také existuje kontrola nad daty. Dalším klíčovým přínosem je podpora interdisciplinárního výzkumu prostřednictvím obohacení znalostí.