Semantic technologies for business information systems. Semantic engineering. Ontology-Based Data Mining. Inferring Knowledges Over Big Data. Semantic Web Services (SWS). Link-Based Clustering. Knowledge Graphs.

1. Информационно-аналитические сервисы
на основе семантических технологий
ООО «ДатаФабрик»
www.DataFabric.cc
#Семантические сети (Semantic web)
#Графы знаний (Knowledge Graph)
#Графовые базы данных (RDF-триплеты)
#Связанные данные (Linked Data)
#Онтологическое моделирование (Инженерия знаний)

2. DataFabric – научно-технологическая российская IT
компания. Разработчик сервисов и решений на основе
семантических сетей (Semantic Web).
Экспертиза
Сбор, формализация, анализ и визуализация данных.
Внедрение концепции связанных данных (linked data).
Работа с графами знаний, построение онтологий данных.
Разработка информационно-аналитических систем «под ключ».

3. DataFabric Core – платформа по формализации,
хранению и анализу данных на основе семантики.
Трансформация гетерогенных данных в гомогенные
Унифицированный доступ к разрозненным источникам
данных.
API: фиксированный запрос –> фиксированный ответ.
Убираем проблему Dataflow (представление /
преобразование данных).
Технологический стек
Технологии хранения и построения запросов к данным: RDF,
SPARQL
БД: Blazegraph
ЯП: Java, Kotlin, Typescript.

4. Архитектура DataFabric Core

5. Топология бизнеса – сервис бизнес разведки
деловых контактов и детальной проверки
контрагентов.
Сервис может встраиваться в сторонние IT-системы,
возможно подключение к нему корпоративных данных
компании. Все данные связываются в единое облако
знаний (knowledge linked data), что позволяет работать с
агрегированной информацией, устанавливать взаимосвязи
между объектами, проводить сквозную аналитику.
http://datafabric.cc/tree

6. Визуализация дерева связей Топологии бизнеса

7. www.Ontodia.org
Open source ресурс по визуализации данных

8. Pipeline
1. Сбор и формализация данных из различных источников:
- Разные форматы и структуры;
- Структурированные и неструктурированные (экстракция фактов).
2. Онтологическое моделирование предметной области знаний:
- Разработка структуры данных, контекстное описание данных.
3. Трансформация данных в RDF-триплеты на основании онтологии:
- Хранение данных в унифицированном виде.
4. Обращение к данным SPARQL-запросами:
- Обращение к данным на логическом уровне;
- Однотипно запрашиваем разноструктурные данные.
Один вход в множество различных данных

9. Разработка и поддержка проектов на основе
семантических сетей (Semantic Web)
Лицензии на использование платформы DataFabric Core
Доработка платформы, кастомизация
Разработка онтологий, внедрение решения
Консалтинг и техническая поддержка
Разработка IT-систем «под ключ»
Цель DataFabric – помогать крупным компаниям со сложной IT
инфраструктурой и накопленной Big Data улучшать бизнес-
процессы на основе инновационных семантических
технологий.

10. ООО «ДатаФабрик», Санкт-Петербург
http://datafabric.cc/
Моб.: +7 (911) 826 81 87
Почта: berezin@datafabric.cc
Обучаем понимать смысл данных
Чем еще можем быть полезны Вам?
Обращайтесь!
Тимур Березин – руководитель направления b2b решений