Semantic Web – Semantic Portal
Relatori: Ing. Claudio Bergamini
Roma, 27 febbraio 2006
Semantic Web – Semantic Portal
organizzato da:
Relatore:
Ing. Claudio Bergamini
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Semantic Web – Semantic Portal
Relatori: Ing. Claudio Bergamini
Agenda
Roma, 27 febbraio 2006
Chi siamo
Semantic Web
 La semantica: cosa è, a cosa ci serve
 Le tecnologie semantiche: cosa sono, possibilità e vantaggi
 Gli ingredienti (il Semantic Framework)
 Le aree a cui si può applicare
 Come funziona
Come si comincia
 Considerazioni
 Suggerimenti
Semantic Portal
 Caratteristiche
 Differenze
Il nostro esempio
 MokaByte-SWP (Semantic Web Portal)
organizzato da:
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Tappe storiche sviluppo industriale
Roma, 27 febbraio 2006
1983 fondazione società.
1991 accordo con Symantec (USA): struttura di Supporto
Tecnico e Servizi Italia.
1995 intensa attività su Java: seminari, congressi, articoli tecnici.
1996 accordo con Borland, struttura di Supporto Tecnico e Servizi Italia.
1997 attività su CORBA, partecipando a tutte le iniziative di Borland.
1998-2002 collaboriamo con Oracle Italia e con Sun Microsystem sulla Formazione
Java e CORBA e sulla consulenza su progetto.
1999 siamo Influencing Member di Object Management Group (OMG).
2000 membri del Computer Security Institute (CSI).
2002 siamo System Integration Partner di Business Objects e partner di BEA Systems.
2003 MokaByte entra nel gruppoimola, e diventa partner di Middleware Group.
2004 iniziamo l’esperienza sulle SOA (Services-Oriented Architecture).
2004 accordo in esclusiva con Rave Tech, Mumbai (India) per l’Offshore Software
Solution.
2004 siamo membri del WWISA (World Wide Institute of Software Architects).
2004 iniziamo l’investimento sul Semantic Web.
2005 nasce l’idea della Semantic Infrastructure
organizzato da:
2005 nasce l’Imola TestStack
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Vicini ai Vostri processi di innovazione tecnologica
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Gestione e sviluppo di applicazioni su architetture distribuite
Planning del progetto
Sviluppo del Progetto - sviluppo integrato su diverse piattaforme
Consulenza tecnica anche su ambienti Open Source
Consulenza sulla progettazione e implementazione SOA
Metodologie per la gestione del processo di progetto
Tecniche per miglioramento del processo di progetto,
Ingegnerizzazione requisiti
Revisione tecnica del software, gestione rischi
Misurazione software, metodo di revisione post-project
Presidio per conto del cliente dei fornitori cardine (IBM,Accenture
…)
Sicurezza
Effettuando analisi dei rischi
Eefinizione di piani di continuità, disaster recovery, policy, linee guida
Architetture di sicurezza
Project management
organizzato da:
MokaByte® informa e istruisce
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Risorse umane
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Le 60 risorse umane di gruppoimola rappresentano il capitale su cui si fonda il
successo di Imola al quale è dedicato un percorso formativo costante. L’assenza di
turn over del personale testimonia la compattezza del team, e assicura al cliente
un’elevatissima qualità e molto importante una produttività enormemente superiore.
La retention è oltre il 90%.
Profili Professionali
Sviluppo e Architettura
Capo Progetto – Architetto
Analista – Architetto
Account Manager Tecnologico - Architetto
Leader Tecnologico progetto - Architetto
Progettista
Sviluppatore Senior
Sicurezza
Analista di sicurezza
Architetto di sicurezza
Sistemista di sicurezza
organizzato da:
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Principali clienti
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Banca Intesa
Banca Unicredito
Banca Popolare di Milano
Iside (Banche di Credito Cooperativo)
Gruppo Assicurazioni Generali
Gruppo Fondiaria-SAI
Sogei
Enel
Nokia
Vodafone
Informatica Trentina
ADP Automatic Data Processing Inc.
CGIL Emilia Romagna
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La semantica
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Cosa è:
Lo studio dei significati, significati delle informazioni nel nostro caso,
che deve essere interpretato, cercato, utilizzato dalle persone.
La semantica, nelle applicazioni informatiche, può prendere molte
forme:
 Dipende da dove viene applicata nel workflow delle informazioni
 Dipende dall’area del problema a cui la applichiamo
 Ha aspetti in comune e aspetti diversi rispetto ad altre tecnologie
esistenti
A cosa ci serve:
Serve a fornire un significato più esplicito (più comprensibile, più
trovabile) alle informazioni che sono a nostra disposizione.
organizzato da:
•Viviamo in un mare di dati
•Devono quasi tutti essere interpretati per essere di
qualche utilità
•La crescita di informazioni, anziché essere la risoluzione
è in parte la causa del problema
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Le tecnologie semantiche: cosa sono
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• Concetti –classi, cose
Un nuovo paradigma per costruire sistemi che sanno quello
che fanno, per la knowledge work automation, per le
• Regole – assiomi e vincoli
architetture net-centriche
• Istanze di concetti – individui (dati e fatti)

• Relazioni – proprietà (oggetti e dati)

Strumenti che rappresentano significati, associazioni, teorie,
e conoscenze sull'utilizzo delle cose separatamente dai dati e
dal codice del programma. Questa rappresentazione è
chiamata Ontologia (modello semantico della informazione a
run-time)

Capacità che permettono a persone e computer di creare,
scoprire, rappresentare, organizzare, processare, gestire,
ragionare con, presentare, condividere e utilizzare significati e
conoscenze

Standard software e metodologie, tools che li implementano.
organizzato da:
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I modelli semantici: simili e diversi
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
Database: = ontologie usate dalle applicazioni a runtime per
interrogare e ragionare, # le relazioni sono un first-class
construct
Si possono usare esplicitamente, a differenza degli indici di un DB

Object Model: = descrivono classi e attributi, # dinamici e
set-based
Distingue cosa un oggetto è e non è. Si occupa di relazioni e gerarchie di appartenenza

Business Rules: = contengono caratteristiche event-based,
# le ontologie organizzano le regole usando assiomi
Proprietà accettata a priori per la definizione di un ente o concetto

organizzato da:
XML Schema: = serializzati in XML, # grafi, non alberi, e
utilizzati per i ragionamenti
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Le tecnologie semantiche: possibilità e vantaggi
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Dati che descrivono i
dati: in un documento
Autore, Titolo, n. di
pagine

Rendere la conoscenza e i significati comprensibili e usabili da
umani e macchine

Capacità di scoprire, estrarre, modellare conoscenza
migliorandola con i metadati semantici

Ci sono strumenti per auto-riconoscimento di classificazioni, di
concetti, estrazione di informazioni e significati,
categorizzazione, correlazione e interrelazione tra varie fonti di
conoscenza

Ragionano con associazioni, logiche, vincoli, regole, condizioni,
e assiomi che possono essere rappresentati nella Ontologia
Also sciences and engineering
(Wikipedia)In information
•theof
class
hierarchy in object-oriented paradigm
•an explicit specification
conceptualization
•a complete schema of the domain concepts
•a theory of content •an entity-relationship schema with subsumption relations between concepts
organizzato da:
•a theory (a system) •a
of common
concepts/vocabulary
used as building blocks of information
set of terms
processing systems •a controlled vocabulary of terms
representation
vocabulary
•a set of agreements •a
about
a set of concepts
•a
body
of
knowledge
•the representation of the semantics of terms and their relationships
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Le tecnologie semantiche: gli ingredienti
(il semantic Framework)
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Contenuti



Sono i contenuti espressi rispettando la struttura data dalla Ontologia
(documenti con la struttura, le relazioni e i vincoli dichiarati)
Oggi sono principalmente testo non strutturato
Se strutturo i testi con le Ontologie, potrò ragionare sui documenti
Standard


Orizzontale: come esprimere la semantica (RDF, OWL)
Verticale: la semantica in un dominio dato (Dublin Core, RSS, FoaF, ..)
Strumenti

Per lo sviluppo di applicazioni Semantically Aware
Infrastruttura

2004 standard W3C
•Semantic modeling
•Inference, Rule expression
Pezzi di software –come un DBMS- necessari nell’ambiente di runtime
(inference engine, semantic broker, ..)
Disciplina sottostante




organizzato da:

E’ lo studio dei significati e di come li applico ad un sistema.
Pochissimi hanno studi formali, molti la applicano
Come incapsuliamo ed esprimiamo i significati nei sistemi
Vocabolari, tassonomie, ontologie, classificazione dinamica, Description Logic
Metodi e metodologia
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Le aree a cui si può applicare
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Knowledge Management







organizzato da:

Informazioni che devono essere interpretate (documenti, regolamenti,
leggi, policies, ..).
Devono essere trovate, collezionate, organizzate da esperti e messe in
modo da poter essere interrogate, cercate, applicate da qualcuno non
esperto del dominio.
Tocca Business Rules, Content Management e Document Management.
E’ il terreno su cui l’Intelligenza Artificiale si è esercitata per anni.
Ogni esperto classificherà Keyword,Termini o qualsiasi cosa percepirà
come importante per chi deve ritrovare l’informazione.
Due termini con Keyword diverse non saranno facili da cross-associare
Si potrà sviluppare una ontologia ricca dove non solo venga data una
struttura ai termini usati, ma anche come i termini sono in relazione
tra di loro.
Si possono usare le stesse ontologie per Knowledge Engineering e
Transaction Processing, per estendere le Business Rules.
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Le aree a cui si può applicare
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Transaction Processing (Integrazione e interoperabilità)
Applicazioni sviluppate da aziende diverse, ma che devono
condividere informazioni che hanno i propri concetti e la
propria semantica locale
 Centinaia di entità e attributi ognuno con nomi, definizioni,
campo di applicazione, validazioni, vincoli.

EAI, SOA, WS non possono risolvere le differenze di significato
tra Sender e Receiver.
 I Semantic Brokers sono una aggiunta agli EAI-Hub, dove i
messaggi vengono mappati su una ontologia condivisa, che dà
un significato definitivo ad ogni componente della transazione

Le aziende spendono fino al 65% del loro budget
nell’integrazione e interoperabilità delle applicazioni
 E’ un’area in grande fermento

organizzato da:
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Le aree a cui si può applicare
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Decision Support

I Datawarehouse contengono informazioni analitiche per i
Decision Makers.
C’è un grosso lavoro di raccolta dati dai sistemi transazionali
per popolare, sommare, aggregare, interpolare dati.
 Le ETL (Extract, Transform, Load ) devono risolvere le
differenze semantiche e sintattiche dei dati

Contrassegnare non solo il significato dei dati ma anche la loro
qualità e completezza, aiutando l’ETL
 Supportare gli operatori con un workbench ontology-driven
aiuta a capire criteri di significato, inclusione, similarità e
relazione per costruire più facilmente le Query

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Le aree a cui si può applicare
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Attività non strutturate
Tutte le attività su dati non strutturati (corrispondenza,
conversazioni telefoniche, e-mail, classificazione,
indicizzazione)
 Le tecnologie semantiche aiutano ad automatizzare
parzialmente queste attività

Ambienti
Collegamento di un ambiente con un altro (la ns. azienda col
mondo esterno)
 La Semantic Search ci aiuta a trovare le cose scritte da TBL
in modo separato da quelle scritte su TBL (Dublin Core,
differenza tra Autore e Keyword, Abstract)

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Come si comincia: considerazioni
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
Non servono grossi investimenti



Può essere un processo lungo




Molti tools sono gratuiti ed Open Source
I componenti di infrastruttura sono o gratuiti o economici e
permettono facilmente esperimenti “prova del concetto”
Molti concetti devono essere sedimentati
Nascono nuove idee su come i sistemi possono dialogare tra di loro
Serve tempo perché i Team si adattino al nuovo modo di vedere le
cose
Non è necessario adottare tutti gli ingredienti


Sfruttare solo alcune caratteristiche (classificazioni, proprietà
semplici, niente ragionamenti)
Applicare solo a poche aree
organizzato da:
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Come si comincia: suggerimenti
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
Fare qualcosa per capire le possibilità reali



Cominciare adesso





E’ un campo vasto

Occorre pianificare un effort formativo
Dare valore agli standard


Tempi lunghi e basso investimento
Non muoversi è uno svantaggio competitivo
Costruire la mentalità

organizzato da:
Applicare la semantica ad un progetto corrente
Il risultato farà capire nuovi aspetti del problema e permetterà di sfruttare di
più le possibilità
Si può imparare dalle fatiche altrui adesso che ci sono gli standard
In molti casi le cose esistono e sono implementabili
Stare in contatto con la comunità


Non si può stare soli
Ci sono user group, consulenti, università che possono aiutare
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Relatori: Ing. Claudio Bergamini
Semantic Portal: differenze
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Approccio tradizionale
Ricerca su testo libero e classificazione stabilita.
Informazioni organizzate in record strutturati,
organizzato da:
Semantic Portal
Ricerca Multidimensionale attraverso le ontologie
-più o meno ricche-.
incoraggia il design top-down e la manutenzione
centralizzata.
Informazioni semi-strutturate ed estendibili,
permettono una evoluzione bottom-up e modifiche
decentrate.
Gli utenti possono aggiungere informazioni e
annotazioni all’interno della struttura del portale
definita.
Gli utenti possono aggiungere nuove
classificazioni e schemi organizzativi ed
estendere la struttura delle informazioni.
I contenuti del Portale sono collocati e gestiti
centralmente.
I contenuti del Portale sono collocati e gestiti in
modo decentrato da organizzazioni e individui.
Sono possibili aggregazioni e viste multiple degli
stessi dati.
I fornitori di contenuti forniscono dati a ogni
portale separatamente attraverso form portalspecific. Ogni copia deve essere manutenuta
separatamente.
I fornitori di contenuti pubblicano i dati in forma
riusabile che possono essere incorporati in portali
multipli ma rimangono sotto il loro controllo.
Portale dedicato al solo accesso “da parte di
umani”. Sono necessari meccanismi separati se I
contenuti vanno condivisi con altre organizzazioni
partner.
Le informazioni e la loro struttura sono
direttamente accessibili dalle macchine per
facilitare l’integrazione cross-portal.
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Esempio: MokaByte-SWP
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Il contesto
Web information portals forniscono un punto di accesso a
informazioni integrate e strutturate su un dominio.
- Pagine web: YAHOO, GOOGLE,DMOZ
- Domini specifici: MATHNET matematica, COGNET psicologia
cognitiva
Community information portals sono portali progettati per
supportare e facilitare una comunità ad interesse condiviso.
Tipicamente permettono ai membri di partecipare con news e
informazioni, immettendo informazioni o facendo commenti a
contenuti messi da altri in modo collaborativo.
organizzato da:
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MokaByte-SWP
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organizzato da:
Target

Lettori di MokaByte (800.000 pagine/mese)

Chi si interessa di architetture Java Enterprise

A chi vuole avvicinare un argomento tecnico per lui nuovo

A chi vuole tenersi allineato costantemente o saltuariamente ad un
argomento che gli è già familiare
Scopo

Offrire dei contenuti gratuiti
 sui singoli componenti dell'architettura,
 sulle tecnologie Java sottostanti
 sui prodotti con particolare attenzione a quelli Open Source

Offrire un luogo in cui
 tenersi aggiornati
 seguire gli avvenimenti

riportare esperienze proprie e leggere di quelle altri

tenere sotto controllo Bookmark e interventi su Blog relativi agli
argomenti a cui si è interessati
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MokaByte-SWP
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Questo sito nasce anche per eliminare almeno in parte la
diffidenza che circonda il mondo Open Source, dovuta nella
maggior parte dei casi alla difficoltà di reperire
informazioni che esistono ma sono frammentate e difficili
da trovare.
Il nostro sforzo è di fornire un modo chiaro per accedere ai
vari argomenti partendo da una visione "da architetto
software“.
Abbiamo classificato secondo questo approccio le informazioni
attuali (gli articoli di MokaByte e le informazioni tecniche su
architettura e prodotti Open Source) e quelle future a cui
invitiamo tutti a contribuire.
organizzato da:
A questo scopo impieghiamo una infrastruttura semantica, di
cui, nel pomeriggio, potrete studiare le caratteristiche.
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Esempio: MokaByte-SWP
Roma, 27 febbraio 2006
organizzato da:
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Esempio: MokaByte-SWP
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organizzato da:
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Esempio: MokaByte-SWP
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Esempio: MokaByte-SWP
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Grazie per l’interesse
Domande ?
organizzato da:
Relatore:
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