Северо-Американские (США) Онтологические платформы

Онтологические платформы (ОП, англ. Ontology Management Platforms, OM) — это программные системы, предназначенные для создания, управления и использования формальных моделей знаний в виде взаимосвязанных понятий и отношений, которые структурируют информацию о конкретной предметной области, а также обеспечивают семантический анализ данных, их классификацию и извлечение знаний для решения сложных аналитических задач.

Управление онтологиями как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, направленных на создание, модификацию, поддержание и использование формальных моделей знаний в виде онтологий для структурирования информации в определённой предметной области. Эта деятельность включает в себя разработку концептуальных моделей, отражающих ключевые понятия и взаимосвязи между ними, обеспечение возможности семантического анализа данных, их классификации и извлечения знаний, что необходимо для решения аналитических и практических задач в различных сферах. Управление онтологиями позволяет повысить качество и эффективность работы с большими объёмами информации, обеспечивая её структурированность и доступность для машинной обработки.

Ключевые аспекты данного процесса:

• создание базовых и расширенных онтологических моделей, учитывающих специфику предметной области,
• наполнение онтологий данными и установление связей между понятиями,
• обновление и корректировка онтологий с учётом изменений в предметной области,
• интеграция онтологий с информационными системами и базами данных,
• обеспечение возможности семантического поиска и анализа данных на основе онтологий,
• разработка механизмов для извлечения знаний и поддержки принятия решений.

Важную роль в управлении онтологиями играют цифровые (программные) решения, которые автоматизируют процессы создания, редактирования и использования онтологий, обеспечивают инструменты для визуализации и анализа онтологических моделей, а также позволяют интегрировать онтологии в корпоративные информационные системы и другие прикладные решения. Такие программные продукты существенно упрощают работу с онтологиями и повышают её эффективность, открывая новые возможности для анализа данных и извлечения знаний в различных отраслях.

Онтологические платформы предназначены для создания, управления и использования формализованных моделей знаний, которые позволяют структурировать и систематизировать информацию в виде взаимосвязанных понятий и отношений, формируя единый семантический базис для интеллектуального анализа данных и принятия решений.

Их ключевое функциональное назначение заключается в обеспечении возможности построения сложных семантических сетей, способных не только хранить и обрабатывать большие объёмы информации, но и осуществлять автоматический вывод новых знаний на основе существующих данных, проводить глубокий анализ взаимосвязей между объектами предметной области, а также обеспечивать интеграцию различных информационных систем в единую среду с общим пониманием семантики данных.

Онтологические платформы в основном используют следующие группы пользователей:

• научные и исследовательские организации для систематизации и анализа больших объёмов данных, построения моделей знаний в различных областях науки;
• компании в сфере информационных технологий и разработки ПО для создания интеллектуальных систем, способных к семантическому анализу и обработке информации;
• предприятия, работающие с большими данными (Big Data), для классификации и извлечения знаний из неструктурированных и полуструктурированных данных;
• организации в области электронной коммерции и логистики для оптимизации процессов управления товарными запасами, анализа потребительского поведения и персонализации предложений;
• учреждения здравоохранения и фармацевтические компании для систематизации медицинских знаний, анализа клинических данных и разработки систем поддержки принятия врачебных решений;
• образовательные учреждения и онлайн-образовательные платформы для структурирования учебных материалов, построения персонализированных образовательных траекторий и анализа эффективности обучения;
• государственные и муниципальные структуры для управления большими объёмами разнородной информации, создания интегрированных информационных систем и повышения эффективности принятия управленческих решений.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

При выборе онтологической платформы (ОП) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных корпораций с разветвлённой структурой и большим объёмом данных потребуются ОП с высокой производительностью, масштабируемостью и возможностями распределённой обработки данных, в то время как для небольших компаний могут подойти более простые и доступные решения с базовым функционалом. Также важно учитывать специфику отрасли и соответствующие требования к обработке и анализу данных — например, в финансовом секторе необходимы ОП, обеспечивающие высокий уровень безопасности и соответствия регуляторным требованиям, в медицине — способные работать с конфиденциальной информацией и поддерживать стандарты обмена медицинскими данными, а в производственной сфере — интегрируемые с ERP- и MES-системами. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к аппаратным ресурсам, поддержку определённых протоколов и форматов данных, а также возможности кастомизации и расширения функциональности. Кроме того, стоит обратить внимание на наличие развитых инструментов для визуализации данных и построения отчётов, удобство интерфейса для конечных пользователей, качество технической поддержки и доступность обучающих материалов.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой (например, поддержка определённых операционных систем, баз данных, middleware);
• возможности интеграции с другими корпоративными системами (CRM, ERP, BI и т. д.);
• уровень безопасности и соответствие отраслевым стандартам и нормативам (например, ГОСТ, ISO, требования регуляторов);
• функциональность для работы с большими объёмами данных (масштабируемость, распределённая обработка, механизмы кэширования);
• инструменты для визуализации данных и создания отчётов (диаграммы, графы, дашборды);
• возможности кастомизации и расширения функциональности (API, плагины, модули);
• наличие механизмов для управления доступом и ролевой моделью;
• поддержка различных форматов онтологий и семантических моделей (RDF, OWL и др.);
• удобство интерфейса и доступность обучающих материалов для пользователей разного уровня подготовки.

Окончательный выбор онтологической платформы должен базироваться на тщательном анализе бизнес-требований, оценке потенциального ROI (возврата инвестиций) и сравнении нескольких продуктов по ключевым параметрам. Важно также предусмотреть возможность пилотного внедрения и тестирования платформы в реальных условиях перед полномасштабным развёртыванием, что позволит выявить возможные проблемы и адаптировать решение под специфические нужды компании.

Онтологические платформы открывают принципиально новые возможности для цифровизации бизнес-процессов и управления корпоративными данными, обеспечивая беспрецедентный уровень структуризации и анализа информации.

• Унификация корпоративных данных. Обеспечивается создание единого информационного пространства с общим понятийным аппаратом, что позволяет всем подразделениям компании работать с согласованными данными и терминологией, исключая разночтения и недопонимание.

• Автоматизация обработки информации. Реализуется автоматический анализ и классификация данных на основе установленных правил и связей, что существенно снижает нагрузку на специалистов и минимизирует вероятность ошибок при обработке больших массивов информации.

• Повышение эффективности принятия решений. Формируется целостная картина бизнес-процессов и взаимосвязей между объектами, что позволяет руководству принимать более обоснованные и взвешенные решения на основе актуальных данных.

• Оптимизация управления знаниями. Создается централизованная система хранения и передачи экспертных знаний, что способствует сохранению компетенций в компании и ускоряет процесс адаптации новых сотрудников.

• Интеграция информационных систем. Обеспечивается бесшовная интеграция различных корпоративных приложений благодаря единому семантическому слою, что упрощает обмен данными между системами и устраняет информационные барьеры.

• Контроль качества данных. Реализуется непрерывный мониторинг целостности и достоверности информации, что гарантирует работу с актуальными и проверенными данными во всех процессах компании.

Для того, чтобы быть представленными на рынке онтологических платформ, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• создание и редактирование онтологий с использованием визуальных редакторов и формальных языков описания знаний,
• управление версиями онтологий и контроль изменений в структуре знаний,
• семантический поиск и извлечение данных на основе онтологических моделей,
• поддержка механизмов логического вывода и умозаключений на основе существующих знаний в онтологии,
• обеспечение возможности интеграции данных из различных источников с приведением их к единому семантическому представлению.

В 2025 году на рынке онтологических платформ можно ожидать усиления тенденций к интеграции с большими языковыми моделями, развития средств визуализации онтологий, повышения уровня автоматизации процессов создания и обновления онтологий, расширения применения в сферах здравоохранения, финансов и государственного управления, а также роста интереса к гибридным подходам, объединяющим онтологические модели с другими технологиями ИИ.

• Интеграция с большими языковыми моделями. Онтологические платформы будут всё теснее интегрироваться с моделями обработки естественного языка для улучшения качества анализа неструктурированных данных и автоматизации создания онтологий на основе текстовых корпусов.

• Развитие средств визуализации. Усовершенствование инструментов визуализации онтологий позволит пользователям легче воспринимать сложные структуры данных, упростит совместную работу над онтологиями и их доработку.

• Автоматизация процессов управления онтологиями. Будут разрабатываться более совершенные инструменты для автоматического обновления и поддержания актуальности онтологий, включая средства для выявления и устранения противоречий в данных.

• Применение в специализированных отраслях. Ожидается расширение использования онтологических платформ в здравоохранении для систематизации медицинских знаний, в финансовом секторе для анализа рисков и в государственном управлении для оптимизации работы с большими объёмами данных.

• Гибридные подходы в ИИ. Онтологические модели будут чаще сочетаться с машинным обучением и другими технологиями искусственного интеллекта для решения комплексных задач, требующих глубокого понимания предметной области.

• Улучшение семантического поиска. Развитие алгоритмов семантического поиска на базе онтологических платформ позволит эффективнее находить и извлекать релевантные данные из разнородных источников информации.

• Стандартизация и совместимость. Усилятся усилия по разработке стандартов для обеспечения совместимости онтологических платформ с другими системами управления данными и аналитическими инструментами, что облегчит их внедрение в существующие ИТ-инфраструктуры.

Австралия

Confluence

Россия

WEEEK, K-Team HRM, Directum Portal, Casebook, O!task, Пряники, Saby My — Корпоративный портал, VK People Hub Social, Gran KMS, Онто, Yonote, Эквио, Mirapolis HCM, Incomand, ХайХаб, Forcase, InKnowledge, Platrum, DaData, Компас ERP, Teamly, Caselook, Yandex Wiki, ЭльДокА, Битрикс24.HRM

США

Jive, Microsoft SharePoint, ClickUp, Notion, Microsoft Viva Engage, Coda

Германия

SAP SuccessFactors Work Zone

Израиль

KMS Lighthouse