SPARQL es un lenguaje de programación declarativo y un protocolo para el análisis de bases de datos de gráficos. SPARQL tiene la capacidad de realizar todos los análisis que SQL puede realizar, además de que se puede utilizar para el análisis semántico, el examen de relaciones. Esto lo hace útil para realizar análisis en conjuntos de datos que tienen datos estructurados y no estructurados. SPARQL permite a los usuarios realizar análisis sobre la información almacenada en una base de datos relacional, así como las relaciones de amigo de un amigo (FOAF), PageRank y la ruta más corta.
SPARQL fue concebido y definido por un comité de estándares del W3C para realizar análisis en la web semántica o una red semántica (gráfico de conocimiento). SPARQL aprovecha la información de relación (capa semántica) que es inherente al marco de descripción de recursos (RDF) para obtener información sobre las correlaciones entre objetos.
Hoy, SPARQL es el único lenguaje de consulta semántica que es estándar en el W3C. Como tal, las organizaciones comerciales y los gobiernos se han estandarizado en SPARQL como lenguaje y RDF como modelo de datos para construir modelos industriales como Financial Industry Business Ontology (FIBO) en la industria de servicios financieros, Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC) en productos farmacéuticos y HL7. / FHIR en salud.
SPARQL frente a SQL
SPARQL comparte muchos conceptos con SQL. Por ejemplo, en ambos lenguajes, el analista usaría declaraciones SELECT y cláusulas WHERE para analizar datos, así como comandos ORDER BY, LIMIT y OFFSET. Sin embargo, dado que las bases de datos de gráficos almacenan datos en triples utilizando un modelo de datos SUBJECT-PREDICATE-OBJECT simple, SPARQL fue diseñado para consultar datos en este modelo como una forma de analizar mejor las relaciones de datos.
Ejemplos de triples incluyen:
- Franco-es una persona
- Mercedes-IsA-automóvil
- Franco-Likes-Mercedes
Con este simple conjunto de tres triples, un analista podría usar SPARQL para comprender a todas las personas en una base de datos, así como el contexto detrás de los datos que producen. Dado que los datos en una base de datos de gráficos se almacenan en una sola tabla de triples en lugar de en múltiples tablas de datos, los comandos JOIN no son necesarios y, por lo tanto, no forman parte de la sintaxis SPARQL, ni la mayoría de la sintaxis está relacionada con tablas de hechos y dimensiones.
Casos de uso de SPARQL
Los detalles anteriores permiten que los científicos y analistas de datos utilicen SPARQL y RDF para una variedad de casos de uso, como:
Detección de fraude: con SPARQL, un analista puede detectar fácilmente patrones de relación, como que varias personas compartan la misma dirección IP pero que informen que residen en diferentes direcciones físicas.
Lavado de dinero: SPARQL se está utilizando para identificar semánticamente y comprender las intrincadas relaciones entre entidades y transacciones, incluidas las muchas personas y organizaciones involucradas en esas transacciones.
Motores de recomendación: SPARQL permite al analista explorar las relaciones gráficas entre las categorías de información, como los intereses de los clientes, los amigos y el historial de compras. Luego, puede usar SPARQL para obtener recomendaciones de productos para un cliente o segmento de clientes en particular en función de los productos que compran otros que siguen un historial de compras similar.
Customer Insight: SPARQL lo ayuda a obtener una nueva perspectiva de los gustos y disgustos de cada cliente en relación con otros clientes con parámetros estadísticos similares, como la ubicación o la demografía.
Historia de SPARQL
SPARQL y RDF surgieron de una idea publicada por primera vez por Tim Berners-Lee, quien enfatizó la necesidad de que los datos que existen en la Web funcionen mejor juntos en el gobierno, las empresas y la ciencia. Al establecer SPARQL y RDF como protocolo, lenguaje y modelo de datos estándar, se creó la piedra de toque para el intercambio de datos en la web mundial.