Prefácio

Imagine uma empresa do setor supermercadista que, além de oferecer produtos em diversas lojas da sua rede, também disponibiliza serviços financeiros aos clientes — como cartões de crédito, seguros, entre outros.

Tanto o setor de vendas quanto o setor de crédito mantêm os dados gerados por suas operações isolados, sem que sejam compartilhados entre si. Esse isolamento, conhecido como “silo de dados”, representa um dos principais obstáculos à descoberta de conhecimento e à geração de insights valiosos para o negócio.

Por exemplo, um cientista de dados poderia desejar compreender melhor os hábitos de consumo de clientes que utilizam o cartão de crédito da empresa. Ele não estaria interessado apenas em informações básicas — como o valor total das compras ou o dia e horário preferidos para realizá-las —, mas principalmente em quais tipos específicos de produtos costumam adquirir. Além disso, seria útil identificar quais ativos financeiros esses consumidores mais utilizam. Contudo, esse tipo de análise se torna extremamente difícil quando os dados estão fragmentados e não se comunicam entre os setores.

Outro exemplo prático é o de um executivo de uma rede de pizzarias que deseja oferecer recomendações personalizadas de vinhos, não apenas indicando a categoria — como tinto, branco ou rosé —, mas também sugerindo marcas específicas de acordo com a pizza escolhida pelo consumidor. Entretanto, se os dados estiverem isolados em silos — como preferências dos clientes, cardápio e estoque de vinhos — torna-se praticamente impossível gerar esse tipo de recomendação de forma automatizada e inteligente.

Problemas assim podem ser solucionados por meio do Linked Data, um conjunto de boas práticas voltadas à publicação e interconexão de dados na web. Sua formalização é possível por meio do uso de ontologias — estruturas essenciais para representar conhecimento e que constituem o tema central deste livro.

Neste trabalho, investigaremos soluções para desafios reais envolvendo a integração e interpretação de dados, utilizando como base a construção e aplicação de ontologias. Ao longo do livro, você aprenderá os fundamentos essenciais da modelagem ontológica, compreendendo como estruturar e representar formalmente o conhecimento.

Apresentaremos o passo a passo para projetar e desenvolver ontologias, além de demonstrar como realizar consultas eficientes utilizando a linguagem SPARQL.

Por fim, abordaremos também as práticas recomendadas para publicar ontologias de forma aberta e gratuita, promovendo a interoperabilidade e a reutilização do conhecimento em diferentes domínios e contextos.

Sobre o livro

O livro foi estruturado em 11 capítulos, seguidos de referências, anexos e apêndices, com o propósito de apresentar não apenas os conceitos fundamentais de ontologia, mas também explorar áreas em que essa ferramenta desempenha papel essencial.

A seguir, apresentamos uma visão geral do conteúdo que será desenvolvido ao longo de cada capítulo desta obra.

No 1º capítulo, apresentaremos uma contextualização inicial, mostrando como problemas reais podem ser solucionados por meio de representações formais do conhecimento.

No 2º capítulo, aprofundaremos os conceitos de taxonomias e representação do conhecimento, introduzindo também o tema das ontologias. Para tornar o aprendizado mais dinâmico e prático, apresentaremos exemplos como a ontologia da pizza e dos vinhos para recomendações, além da ontologia do perfil de investidores, demonstrando como desenvolver ontologias e realizar consultas capazes de gerar insights relevantes a partir dos dados.

No 3º capítulo, você conhecerá as principais linguagens utilizadas na construção de ontologias, com destaque para uma introdução prática à linguagem OWL.

Posteriormente, no 4º capítulo, abordaremos a Lógica Descritiva (LD) que fundamenta os mecanismos de inferência em ontologias.

O 5º capítulo aprofundará o uso do framework RDF, essencial para estruturar e interligar dados de maneira semântica.

O 6º capítulo trará uma introdução à linguagem de ontologias OWL.

O 7º capítulo vai tratar do conceito de Linked Data, mostrando como os dados contidos em diferentes ontologias poderão se conectar e "conversar" entre si, promovendo a integração semântica e contribuindo para a evolução da Web Semântica.

Já o 8º capítulo parte para um desenvolvimento prático com a criação de uma ontologia de pizzas e vinhos, com foco em recomendações de combinações.

No 9º capítulo, você aprenderá a utilizar a linguagem SPARQL, por meio de exemplos de consultas aplicadas à ontologia de pizzas. Entre esses exemplos, veremos como identificar o vinho ideal para harmonizar com uma pizza específica.

No 10º capítulo, vamos abordar os conceitos de Knowledge Graph, com exemplos práticos de análises de grafos orientados por ontologias.

Por fim, no 11º capítulo, encerraremos esta jornada com uma reflexão sobre todo o conhecimento construído ao longo da obra e sobre as suas possíveis aplicações em contextos reais de pesquisa, desenvolvimento e inovação.