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데이터가 계속 연결되면 그 가치가 증가한다. 네트워크 효과를 발휘할 수 있는 플랫폼이 필요하다. 이때 더 좋은 효과를 내게 하기 위해서는 데이터의 품질 향상, 데이터 구조화, 의미 있는 연결을 거쳐야 한다. 이런 일련의 가치사슬은 의사판단 자료로 활용되기도 하고 우리의 생각을 계속 확장할 수 있게 도와 창의성 발현의 근간이 될 수도 있다. 이 책은 이러한 융합 데이터의 전제 조건인 링크드 데이터를 다룬다.

큰글씨책 소개
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데이터가 계속 연결되면 그 가치가 증가한다. 네트워크 효과를 발휘할 수 있는 플랫폼이 필요하다. 이때 더 좋은 효과를 내게 하기 위해서는 데이터의 품질 향상, 데이터 구조화, 의미 있는 연결을 거쳐야 한다. 이런 일련의 가치사슬은 의사판단 자료로 활용되기도 하고 우리의 생각을 계속 확장할 수 있게 도와 창의성 발현의 근간이 될 수도 있다. 이 책은 이러한 융합 데이터의 전제 조건인 링크드 데이터를 다룬다.

01 융합 데이터
02 메타데이터
03 현상과 본질
04 그래프 구조와 표준
05 네트워크적 생각
06 기계가 스스로 판단하고 행동하는 메타데이터
07 온톨로지
08 링크드 데이터의 발행 원칙
09 링크드 데이터 애플리케이션
10 데이터 가치사슬과 정보 문해

원시 데이터 단에서는 데이터 자체가 별 의미 없이 여기저기 있지만 이것을 사용하는 목적에 따라 새롭게 재조합해 그 데이터를 분석해 나가면 점점 가치를 띠게 돼 ‘정보’가 되고, 또 더 가치를 더해 나가면 더 유의미한 ‘지식’으로 변하게 된다. 계속 가치가 부가돼 어떤 의사결정의 귀중한 자료로 사용되는 지식의 단계에까지 올라갈 수 있다는 의미다. 이것은 마치 우리 몸이 단백질 물질로만 존재하고 있으나 이것에 뼈와 살이 더해지고 이윽고 뇌세포까지 조직되는 데 활용돼 완전히 다른 상태로 변하는 것과 마찬가지다.
('데이터에 숨겨진 지식'중에서_

링크드 데이터란 간단히 ‘문서’가 아니라 ‘데이터’를 웹에 발행하는 기술이다. 지금까지의 웹은 ‘문서’만 연결시키는 것이었다. 반면 링크드 데이터는 ‘의미 없는 텍스트가 아니라 의미 있는 데이터’를 만드는 기술이다. 의미를 갖게 하기 위해서는 구조화해서 데이터를 웹에 발행해야 한다. 여기서 구조화란 간단히 개체(집합으로 불리는 개체, 또는 클래스)를 관계(Relationship)로 표현한 것을 말한다. 그렇게 하려면, 데이터에 추가적인 정보(Additional Information)를 제공하는 메커니즘이 필요하다. 이것은 그 구조 안에 속성을 담을 수 있는 그래프 구조로 되어 있기 때문에 그 능력을 제한하거나 향상시킬 수 있다.
('링크드 데이터의 발행 원칙'중에서)