Cuando has leído acerca de conceptos como Linked Data y la web semántica, es posible que no te hayas percatado de que uno de los principales objetivos de estos estándares es mejorar el valor de los datos. Una forma para lograr esto es hacer que sean legibles para las computadoras. La cuestión es, ¿cómo se logra esto dentro del mundo de Linked Data? Bueno, para comenzar, simplemente describes tus datos y, para hacer esto, puedes utilizar un Resource Description Framework (RDF) fácilmente definido. Si bien, el término RDF es un concepto muy conocido dentro de Linked Data, es posible que mucha gente no comprenda exactamente qué es o por qué es útil, así que vamos a averiguarlo en este artículo.
Un RDF (o framework de descripción de recursos como lo indica su nombre en español) es un framework para detallar los recursos utilizados en la web. Es un estándar desarrollado por el World Wide Web Consortium (W3C) para describir metadatos: los datos de los datos. Estas descripciones permiten que las computadoras comprendan la información contenida en un documento que es legible por humanos y, el hecho de que esté estandarizado, proporciona un conjunto de reglas para que los sistemas colaborativos comprendan los datos entre ellos. La forma en que describes los datos cuando usas RDF es a través de declaraciones simples que tienen un sujeto, un predicado y un objeto.
Tomemos como ejemplo la frase: “Pablo vive en San Francisco”. Estamos diciendo algo sobre Pablo, por lo tanto, ese es el sujeto del que estamos hablando. ¿Y qué estamos diciendo sobre él? Pues dónde vive y ese es el predicado o verbo en nuestra declaración. Finalmente, San Francisco es el objeto al que se refiere el predicado. Dado que tenemos tres partes en cada declaración RDF, también las conocemos como triples. Aunque esté escrito de manera diferente, es un ejemplo simple de RDF.
Existen múltiples sintaxis que puedes usar para escribir una declaración RDF, lo que es genial porque quiere decir que tienes muchas opciones a elegir. Las más populares son JSON-LD, TriG, Turtle y XML RDF. El W3C ha desarrollado especificaciones para cada una y las puedes encontrar en el sitio web del W3C.
Por ejemplo, aquí está nuestra frase del ejemplo anterior, pero ahora escrita con TriG:
Existen muchas ventajas al trabajar con RDF. Para empezar, los datos se vuelven semánticos o se explican por sí mismos, lo cual es excelente para la integración de datos y la interoperabilidad. Además, si Pablo y San Francisco son recursos definidos en un gráfico, entonces esa declaración describe el vínculo entre dos recursos. Por lo tanto, un conjunto de declaraciones RDF puede traducirse en un gráfico de recursos vinculados y viceversa.
Declaraciones RDF.
Gráfico de recursos vinculados
Además, con RDF ahora tienes recursos que son extremadamente flexibles, ya que las modificaciones consisten en agregar o eliminar triples RDF. Si Pablo se mudara de San Francisco, solo necesitas quitar esa declaración, eliminando el enlace entre los dos recursos sin afectar el resto de tu gráfico. Olvídate de lidiar con esquemas estáticos y modificaciones complejas de tablas.
Asimismo, dado que los recursos y predicados en las declaraciones RDF se definen dentro de un espacio de nombres, puedes generar modelos de datos reutilizables. También puedes usar modelos que ya existen como http://schema.org. Este es solo un ejemplo de los múltiples modelos especializados que son públicos y están disponibles en línea. Finalmente, recomendamos usar datos de diferentes fuentes para potenciar tus propios datos. Recuerda que la combinación de gráficos no cuesta, así que revisa en los repositorios de datos públicos que describimos usando RDF, e inclúyelos en tus gráficos para aprovechar más tus datos de forma gratuita.
Carbon LDP utiliza toda la potencia proporcionada por RDF para mantener tus datos, brindándote la posibilidad de sacar un beneficio de todas las ventajas que enumeramos anteriormente con un procedimiento de configuración simple. Con Carbon LDP puedes usar RDF dentro de tu back-end para escalar tus datos con repositorios externos, reutilizar tus modelos de datos entre aplicaciones y beneficiarte de todas las ventajas que ofrece Linked Data.
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