Trăim într-o lume în permanentă schimbare. Cum ne putem adapta la aceste schimbări? Răspunsul este foarte simplu: trebuie să digitalizăm ingineria, producția și IoT-ul industrial. În acest articol, dorim să explorăm o soluție care ne poate ajuta să ajungem la nivelul dorit de digitalizare, schimbând atât modul în care vedem "lumea" cât și modul în care calculatoarele înțeleg datele pe care le manipulează.
Ce înțelegem prin transformare digitală? Pentru a înțelege sensul acestui proces complex, trebuie să înțelegem elementele acestui proces, adică la ce se referă termenii Digitization (digitizare), Digitalization (digitalizare) și Digital Transformation (transformare digitală). La o primă vedere, conceptele par similare, nu-i așa? În realitate, sensul lor este diferit. Așadar, merită să le analizăm din punct de vedere semantic.
Când vorbim de digitizare, vorbim de procesul prin care convertim datele din format analog în format digital. De exemplu, să presupunem că o persoană, John, vine și ne roagă să manipulăm niște date pe care ni le va da pe suport de hârtie. Pentru a crea un program eficient, ușor de menținut, trebuie să digitizăm datele. Cu alte cuvinte, trebuie să convertim datele din format analog în format digital, adică un format ce poate fi 'citit' de o mașină - un șir de 0 și 1 - date ce pot fi procesate, stocate și manipulate de un calculator.
Digitalizarea se referă la modul în care o serie de domenii sunt restructurate în jurul infrastructurilor de comunicații și media, schimbând modul de interacțiune dintre oameni, facilitând trecerea de la sistemul de comunicare analog la cel digital, prin intermediul tehnologiilor digitale și a informației ce transformă operațiunile din cadrul unei afaceri. Strict vorbind, digitizarea este una dintre tehnologiile digitale, iar datele digitizate pot schimba modelul de afaceri și să furnizeze noi venituri și oportunități ce produc valoare.
Ultima, dar nu cea de pe urmă, transformarea digitală reprezintă nivelul superior, dincolo de digitalizare. Se bazează pe tehnologii digitale și pe schimbare culturală, acestea ducând la o transformare strategică a afacerii, anume orientarea spre client și nevoile sale, ceea ce presupune transformare trans-organizațională și implementarea de tehnologii digitale.
Pe scurt, dacă dorim să integrăm digitalizarea în viața noastră zilnică, trebuie să conectăm datele cu clienții care vor folosi aplicațiile. Putem obține nivelul dorit de transformare digitală axându-ne pe oamenii, procesele, metodele și instrumentele folosite.
Din moment ce am clarificat ce este procesul de digitalizare, putem analiza cum putem aduce digitalizarea mai aproape de ingineria ce are la bază dezvoltarea web. În această parte, vom vedea cum putem atinge un nivel înalt de digitalizare folosind o aplicație web.
Unul din stâlpii procesului de digitalizare este Semantic Web. Ce înseamnă Semantic Web? Pentru a înțelege acest termen, trebuie să înțelegem la ce se referă WWW. WWW este un acronim pentru World Wide Web care se bazează pe un paradox - este creat pentru oameni, dar folosind calculatoarele. Toate site-urile web pe care le accesăm zilnic folosesc limbaj natural, imagini și, în principiu, HTML și CSS pentru a prezenta informația într-un mod care este ușor de înțeles pentru noi, oamenii. Deși esențiale pentru creare și mentenanță de entități pe web, calculatoarele în sine nu pot vedea legăturile dintre date, nu pot înțelege datele pe care le folosesc, nu pot citi datele și nu pot lua decizii așa cum o facem noi. Acum, putem răspunde la întrebarea inițială. Semantic Web este o extensie a World Wide Web, unde informația are un sens bine definit, fiind marcată și adnotată (tagged) astfel încât să poată fi manipulată de calculator. Cu alte cuvinte, Semantic Web permite mașinilor și oamenilor să coopereze pentru atingerea unui obiectiv.
Cum funcționează Semantic Web? Pentru a înțelege mai bine procesul care rulează în spate, dincolo de monitoare, să presupunem că dorim să cumpărăm o mașină. Ce facem prima oară? Trebuie să știm cu exactitate ce dorim. Să zicem că vrem să cumpărăm un SUV. În al doilea rând, vrem să aibă un preț pe care să ni-l permitem, dar să nu cumpărăm mașina la mâna a doua. În al treilea rând, vrem cea mai mică taxă de manipulare posibilă (transport și logistică) dar nu vrem să așteptăm foarte mult timp să primim mașina. Ce fac oamenii de obicei? Primul lucru este să mergem online și să accesăm câteva site-uri web până când găsim cea mai bună ofertă ce se potrivește nevoilor noastre, filtrând și comparând produsele pe baza criteriilor sau regulilor noastre sau folosind programe care fac comparația automat. Cu alte cuvinte, clientul trebuie să facă majoritatea activităților dificile, "virtuale". Cu toate acestea, datorită Semantic web, avem încă o opțiune. Noi, în calitate de clienți, putem să ne introducem preferințele, așa-numitul set de reguli, într-un agent computerizat ce va face căutarea în numele nostru și ne va da opțiunile care se potrivesc cel mai bine cu cerințele noastre. Acest agent poate fi atât de puternic încât să ne învețe obiceiurile și preferințele, astfel încât, dacă avem o experiență negativă cu un partener din retail la un moment dat, 'agentul' nu va mai comanda de la acel retailer. Cum face agentul acest lucru? Diferența dintre agent și om este că omul se uită la imaginile și descrierea furnizate de retailer, în timp ce agentul verifică metadatele - adică datele ce pot fi citite de o mașină și care conțin alte date invizibile omului, dar vizibile calculatorului - ce identifică și definesc cu claritate lucrurile de care are nevoie agentul, prin intermediul unor tehnologii precum RDF (Resource Description Framework) și WOL (Web Ontology Language).
Să luăm un exemplu: "John works for Bosch". Presupunem că textul este de pe un site web, adnotat, conectând persoana de locul de muncă. În imaginile următoare, vom vedea cum vede agentul exemplul de mai sus pe o pagină web.
<div vocab = “ https://schema.org/ ”
typeof = “Person”>
<span property = “name”> John </span> works at
<span property = “worksFor”
typeOf = “Corporation”
href= “https://www.wikidata.org/wiki/Q234021 ”>
<span property = “name”> Bosch </span>
</span>
După cum se poate observa, noi oamenii vedem doar textul "John works at Bosch", dar agentul este atât de puternic încât poate stabili toate relațiile dintre entități și să le coreleze.
Berners Lee a spus: "Visez la un Web [cu calculatoare] capabile să analizeze toate datele de pe Web - conținutul, linkurile și tranzacțiile dintre oameni și calculatoare. Un "Semantic Web" unde acest lucru este posibil încă nu este disponibil, dar, când va fi, mecanismele zilnice din spatele comerțului, birocrației și vieților noastre zilnice vor fi efectuate de mașini ce comunică cu alte mașini. "Agenții inteligenți" pe care oamenii i-au căutat de secole se vor fi materializat în sfârșit".
Lumea se schimbă, deci trebuie să ne adaptăm și să ne schimbăm modul în care vedem și interacționăm cu datele, incluzând digitalizarea în inginerie. Semantic Web este unul dintre cele mai puternice instrumente de pe piață ce ne așteaptă să o folosim. Facem față acestei provocări?
de Kiss Tibor
de Ovidiu Mățan
