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Big Data Structuring: The Role of Visual Models and - PowerPoint PPT Presentation

Graduate School of Management Saint Petersburg University Big Data Structuring: The Role of Visual Models and Ontologies Ta#ana A. Gavrilova Margarita


  1. Graduate ¡School ¡of ¡Management ¡ Saint ¡Petersburg ¡University ¡ Big ¡Data ¡Structuring: ¡The ¡Role ¡ ¡ of ¡Visual ¡Models ¡and ¡Ontologies ¡ Ta#ana ¡A. ¡Gavrilova ¡ ¡ Margarita ¡A. ¡Gladkova ¡

  2. Why ¡ontologies? ¡ • Visual ¡structuring ¡of ¡informaCon ¡ ¡ ¡ • Deeper ¡comprehension ¡ ¡ • BeEer ¡informaCon ¡sharing ¡ ¡

  3. What ¡is ¡ontology? ¡ • Ontology ¡is ¡a ¡set ¡of ¡disCncCons ¡we ¡make ¡in ¡ understanding ¡and ¡viewing ¡the ¡world. ¡ ¡ • Knowledge ¡structuring ¡while ¡giving ¡enough ¡ freedom ¡to ¡open-­‑ended, ¡creaCve ¡thinking. ¡ ¡ • Ontologies ¡-­‑ ¡one ¡of ¡the ¡most ¡universal ¡and ¡ sharable ¡forms ¡of ¡conceptual ¡modeling ¡ ¡

  4. Ontology ¡classificaCon ¡

  5. How ¡to ¡build ¡ontologies? ¡ • Goals, ¡strategy, ¡and ¡boundary ¡idenCficaCon ¡ ¡ Glossary ¡development ¡or ¡meta-­‑concept ¡ idenCficaCon ¡ • Laddering, ¡including ¡categorizaCon ¡and ¡ specificaCon ¡ • OrchestraCon ¡ ¡

  6. Rules ¡of ¡orchestraCon ¡ • Law ¡of ¡Pragnanz ¡(the ¡law ¡of ¡good ¡shape) ¡ ¡ • Law ¡of ¡Parsimony ¡(the ¡Ockham’s ¡razor ¡ principle) ¡

  7. Simple ¡rules ¡to ¡remember ¡ The ¡idea ¡of ¡“harmony” ¡in ¡ontologies: ¡ • Concepts ¡of ¡one ¡level ¡should ¡be ¡linked ¡to ¡their ¡ parent ¡concept ¡by ¡one ¡type ¡of ¡relaConships ¡ • The ¡ontology ¡tree ¡should ¡be ¡balanced ¡ • Cross-­‑links ¡should ¡be ¡avoided ¡as ¡much ¡as ¡ possible. ¡ 6/3/14 ¡ Graduate ¡School ¡of ¡Management ¡SPbSU ¡ 7 ¡

  8. Ontological ¡engineering ¡ ¡

  9. How ¡to ¡process ¡Big ¡Data? ¡ • Global ¡Entrepreneurship ¡Monitor ¡-­‑ ¡cross-­‑naConal ¡ research ¡of ¡entrepreneurial ¡development ¡and ¡ entrepreneurial ¡acCvity ¡in ¡different ¡countries ¡ ¡ • Special ¡quesConnaire ¡ ¡ • MulCstage, ¡straCfied, ¡probabilisCc ¡sample ¡of ¡ 7500 ¡respondents ¡ ¡ • Ages ¡18 ¡and ¡64 ¡year ¡ • 67 ¡countries ¡ ¡ 218 ¡variables ¡

  10. Ontology ¡of ¡Big ¡Data ¡ ¡

  11. 6/3/14 ¡ Graduate ¡School ¡of ¡Management ¡SPbSU ¡ 11 ¡

  12. Conclusions ¡ 1. David ¡Johnassen: ¡“using ¡maps ¡as ¡a ¡mind ¡tool” ¡ ¡ 2. Visual ¡ ontology ¡ orchestraCng ¡ for ¡ developing ¡ big ¡ data ¡ storages ¡ ¡ quickly, ¡ ¡ – efficiently ¡ ¡ – and ¡effecCvely ¡ ¡ – 6/3/14 ¡ Graduate ¡School ¡of ¡Management ¡SPbSU ¡ 12 ¡

  13. Thank ¡you! ¡ ¡ ¡ Big ¡Data ¡Structuring: ¡The ¡Role ¡ ¡ of ¡Visual ¡Models ¡and ¡Ontologies ¡ 6/3/14 ¡ Graduate ¡School ¡of ¡Management ¡SPbSU ¡ 13 ¡

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