Tecnología

Linked Data: qué es y cuáles son sus beneficios

El objetivo de Linked Data es cambiar la forma en que se representa la información: de contenido no estructurado a datos estructurados e interconectados. Descubre más.

Por Redacción España, el 02/09/2021

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Los datos enlazados o Linked Data son el cimiento de la World Wide Web, tal y como la concibió Tim Berners-Lee entre 1989 y 1990.

El objetivo del paradigma Linked Data es cambiar la forma en la que tradicionalmente se representaba la información, pasando de contenido no estructurado (texto, imágenes, vídeo), a datos, es decir, a contenido estructurado e interconectado que permite la navegación entre sitios de diversos proveedores y fuentes.

El resultado sería lo que conocemos como la Web Semántica, que soporta una serie de tecnologías (RDF, SKOS, SPARQL, OWL, etc.) que proporcionan el escenario donde cada consulta puede obtener una respuesta.

Para llegar a este punto es importante disponer de una enorme cantidad de datos disponibles en la web, en un formato estándar, manejable y accesible. Es esencial, además, que esos datos estén interrelacionados o vinculados.

Principios de la W3C

Fue el propio Tim Berners-Lee quien definió cuatro principios básicos de Linked Data para el W3C (World Wide Web Consortium), que constituyen el estándar de la web:

  • URI (Uniform Resource Indentifier): el Identificador de Recurso Uniforme es el sistema universal que se utiliza para identificar los recursos en la web. Es decir, usamos URIs para nombrar cualquier cosa en la web.
  • El lenguaje universal de la web es el HTTP, interpretable tanto por máquinas como por humanos. El objetivo es que cualquiera pueda localizar y consultar estas direcciones.
  • La información de los URIs debe ser suficiente como para que el navegador pueda acceder.
  • Utilizar enlazado externo para interconectar la WWW a nivel global.

Linked Data + Open Data = Linked Open Data

Linked Open Data (LOD) define un conjunto de datos vinculados y accesibles a nivel mundial basados en estándares RDF de la Web Semántica. Entendamos como 'datos' cualquier información estructurada basada en la web.

LOD también puede explicarse como una red de datos virtual donde cualquiera de nosotros puede acceder a cualquier dato que estemos autorizados a ver. Incluso, podríamos agregar contenido sin alterar la fuente de datos original.

Se trata, por tanto, de un entorno abierto donde los datos se crean, se conectan y se consumen a escala la global de internet. Por eso, desde esta perspectiva los datos se consideran más valiosos si se pueden conectar con otros datos.

El paradigma LOD es la solución a muchos problemas de integración de datos.

Vale la pena ver a Tim Berners-Lee en 2009 presentar los principios del LOD en la WWW en el siguiente vídeo:


Democratización de la información y machine learning

Las iniciativas de LOD son el cimiento de la sociedad de la información, tal y como hoy la conocemos. Su carácter abierto facilita el intercambio de información y la multiplicidad de fuentes y aplicaciones. Cualquier gobierno, ciudadano o empresa puede crear y utilizar esos conjuntos de datos para emitir información o desarrollar herramientas de utilidad (por ejemplo, apps).

En resumen, el impulso del LOD a nivel social trae consigo las siguientes consecuencias:

  • Libertad de acceso y creación. Cualquier ciudadano podría tener acceso a los datos y hacer una libre interpretación de los mismos.
  • Impulso al conocimiento. La sociedad global de la información ofrece un ilimitado acceso a recursos de conocimiento.
  • Transparencia. A medida que la oferta informativa se amplía, la solicitud de transparencia de los ciudadanos hacia organismos públicos y empresas es mayor. Los propios formatos, diseñados como abiertos y estándar, demandan este tipo de actuaciones.
  • Colaboración y participación. Los usuarios están más interconectados que nunca. Los instrumentos de colaboración y canalización de la opinión pública también se ven reforzados desde esta perspectiva.

LOD también posibilita aspectos tan importantes como la geolocalización (location intelligence). La estructura de conocimiento abierta también posibilita el autoconocimiento de las máquinas o machine learning, del que tanto hemos hablado en nuestro blog.

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