Axians helpt Omexom met semantische technologie om kennis uit hun data te halen 

Zaltbommel, 8 juli 2022 – Axians, de meest veelzijdige specialist in digitale transformatie, heeft op basis van Ontotext GraphDB een semantische database ontwikkeld voor Omexom, specialist in de energietransitie. Deze technologie is niet alleen geschikt voor complexe analytische vraagstukken, maar dient ook als integratielaag tussen verschillende in- en externe databronnen. 

Eenvoudige uitwisseling van data met andere systemen

Van Omexom  wordt steeds meer verwacht dat zij projectinformatie en informatie met betrekking tot de levenscyclus van de technische installaties die zij bouwen en onderhouden digitaal gaan uitwisselen met ketenpartijen, zoals netbeheerders. Hierbij wordt binnen de sector gebruik gemaakt van de NTA-8035 specificatie: een door NEN beheerde standaard gericht op het vergroten van de interoperabiliteit tussen diverse ketenpartners die zich richten op de levenscycli van objecten.

De standaard maakt gebruik van semantische modellen gespecificeerd in RDF (Resource Description Framework), een W3C standaard gericht op het vergroten van interoperabiliteit in het algemeen. Deze semantische modellen beschrijven bijvoorbeeld de objecten, zoals elektriciteit stations en de structurele compositie daarvan, activiteiten die op deze stations uitgevoerd kunnen worden en de eisen die aan deze objecten en activiteiten gesteld worden.

RDF kenmerkt zich met name door het feit dat eigenschappen van dingen (resources) niet in een tabel worden vastgelegd maar in de vorm van: onderwerp (subject), eigenschap (predicate) en waarde (value); ze worden daarom ook wel triples genoemd. Een triple beschrijft dus eigenlijk een feit met betrekking tot een bepaalde resource zoals een station, eis of activiteit. Denk bijvoorbeeld aan “Sub-station X” (onderwerp) “heeft als eis” (eigenschap) “eis Y” (waarde) en “Sub-station X” (onderwerp) “is een voorbeeld van” (eigenschap) een “Power supply system” (waarde).

Omdat GraphDB van Ontotext ook op basis van RDF werkt en, in tegenstelling tot traditionele relationele database, ook in staat is de semantische betekenis van gedefinieerde eigenschappen te begrijpen, was dit één van de redenen voor Axians om GraphDB bij Omexom in te zetten.

Vragen stellen in natuurlijke taal

Door het gebruik van GraphDB is Omexom goed in staat om gegevens op basis van NTA-8035 uit te wisselen, zonder dat hier al te veel moeite voor gedaan hoeft te worden. Daarnaast biedt het Omexom de mogelijkheid om zeer eenvoudig data toe te voegen, zonder dat zij hiervoor de structuur van de database hoeft aan te passen: ze voegen gewoon nieuwe feiten (triples) toe aan de database. Omexom heeft dit bijvoorbeeld gebruikt om in projecten geleerde lessen vast te gaan leggen en deze te koppelen aan objecten, activiteiten en/of eisen. Als er op een ander station een soortgelijk project gaat plaatsvinden, is het voor de betrokkenen makkelijk om de lessen van eerdere projecten er bij te pakken en bepaalde aspecten van het project automatisch in te vullen.

Ze hoeven daarvoor geen complexe query te definiëren om die data te vinden, maar ze kunnen hun vraag in natuurlijke taal stellen, precies zoals je dat ook in Google doet. Je kunt dus letterlijk de vraag stellen: “Zijn er geleerdere lessen met betrekking tot stations die vergelijkbaar zijn aan Station X en ook eisen Y en Z hebben?”. Bij een relationele database moet je dan zelf allerlei verbindingen tussen tabellen (joins) gaan leggen om deze vraag te beantwoorden. Dat is ook een belangrijk verschil tussen GraphDB en relationele databases: bij GraphDB is de manier waarop de data is opgeslagen (de triples) losgekoppeld van het schema, terwijl bij een relationele database schema en data hard aan elkaar gekoppeld zijn. GraphDB is hierdoor in staat om zelf relaties te vinden met andere feiten.

Als je naast geleerde lessen bijvoorbeeld ook standaard werktemplates gaat vastleggen bij een station, dan komen deze in GraphDB automatisch mee als je de vraag stelt: “Doe mij alles wat je weet over Station X”. Bij een relationele database moet je expliciet de nieuwe tabel met werktemplates opnemen in je query.

Daardoor kan GraphDB ook terugkomen met een les in een heel ander type project, waarbij echter één specifiek projectonderdeel wel vergelijkbaar is en van meerwaarde kan zijn voor dit nieuwe project. Met GraphDB kan je dus ook heel makkelijk zoeken naar projecten met vergelijkbare kenmerken. Hierdoor is Omexom in staat om nieuwe inzichten  te verkrijgen en efficiënter te werken.

Wil je meer weten over semantische databasetechnologie? Neem dan vrijblijvend contact op met Jacob Hoeflaken, via jacob.hoeflaken@axians.com.