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    2012.12.18 noiz Equipo GNOSS

    Una evolución de la web semántica para una mejor reutilización de la información del sector público

    La evolución de Internet hacia la Web Semántica se basa en una adición formal de metadatos semánticos y ontológicos, para describir el contenido, el significado y la relación existente entre los datos, de modo que esta información también puedan ser interpretada automáticamente por medio de aplicaciones informáticas.

    En esta línea de trabajo se enmarca el desarrollo del vocabulario del Catálogo de Datos (DCAT) por parte del Consorcio de Internet (W3C), en cuya ontología destaca la definición de tres clases principales: (1) Dataset o activo que caracteriza a cada Conjunto de Datos, (2) Distribution o distribución de éstos, que incluye el URI (Uniform Resource Identifier) que posibilita acceder a ellos, bien sea  a través del sistema de archivos que contiene los datos, del servicio que los suministra, etc., y (3) Catalog o conjunto que incluye a todos los Datasets. Si bien el énfasis conceptual reside en estos últimos pues los catálogos no dejan de ser una solución ad hoc para representar que éstos deben encontrarse agrupados o contenidos en algún lugar.

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    2012.7.31 noiz Equipo GNOSS

    How Open Data and Semantic Interoperability relate (European Commission)

    Resumen del capítulo de la International Open Government Data Conference (IOGDC), celebrada en julio de 2012 en Washington, sobre la relación entre datos abiertos e interoperabilidad semántica. El documento analiza estándares emergentes (dcat y ADMS) en este campo.

    "Semantic Interoperability is defined as the ability to process Open Data from its source in a meaningful manner. This means that the precise meaning of open data sets is preserved, understandable and knowledge can be derived from them".

    "There is already today a reasonable consensus among most stakeholders on the importance of Semantic Interoperability. The 3 most mentioned reasons were that semantic interoperability is required for:

    1) Making Open Data understandable to a broader audience

    2) Data-sets from heterogeneous data sources to be combined (e.g. data sets from different localities, regions, countries, sectors, etc.) and for comparability between data sets from the same source in different time-periods and across data sources;

    3) Enabling the creation of application programming interfaces (APIs) which allow Open Data to flow seamless between applications"

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