Data. Structuur. Betekenis. Drie woorden die op papier simpel lijken, maar in de praktijk vaak voor hoofdpijn zorgen. Vooral als je data wilt standaardiseren, delen en hergebruiken.

Dan komen we bij het toverwoord: ontologieën.

Klinkt als iets uit de filosofie? Klopt. Maar in de IT en datamanagement speelt het net zo goed een cruciale rol. Alleen… wat is een ontologie eigenlijk? En waarom is het zo moeilijk om ze goed in standaarden te vatten?

Wat is een ontologie?

Een ontologie is, simpel gezegd, een gestructureerde manier om kennis en concepten binnen een bepaald domein te definiëren en met elkaar te verbinden.

Denk aan een woordenboek met extra informatie: niet alleen worden begrippen gedefinieerd, maar ook hun relaties, eigenschappen en betekenis binnen een specifieke context.

Bijvoorbeeld in de bouwsector:

- Wat is een gebouw? → Een fysieke structuur.

- Wat is een woning? → Een type gebouw.

- Wat is een deur? → Onderdeel van een gebouw, functioneert als doorgang.

Zo ontstaat een hiërarchisch en semantisch model dat machines en mensen helpt om data beter te interpreteren.

Is een datamodel dan ook een ontologie?

Nee, niet per se. Een datamodel beschrijft hoe data gestructureerd wordt opgeslagen en verwerkt, maar een ontologie gaat een stap verder: het beschrijft ook de betekenis van de data.

Een voorbeeld:

- Datamodel: "Tabel A bevat kolom X, en kolom X bevat adressen."

- Ontologie: "Een adres is een unieke identificatie van een locatie die bestaat uit een straatnaam, huisnummer en postcode."

Het verschil? Een ontologie geeft meer betekenis en context.

Waarom zijn ontologieën zo moeilijk?

Het klinkt prachtig: één gedeelde manier om de wereld te beschrijven. Maar in de praktijk lopen we tegen de volgende problemen aan:

1. Iedereen heeft een andere definitie: Wat voor de ene sector een ‘klant’ is, is voor de andere sector een ‘burger’ of een ‘gebruiker’. Verschillende domeinen hebben eigen terminologieën en logica.

2. De werkelijkheid is complex: De echte wereld is niet zwart-wit. Een ‘weg’ kan in de ene context een snelweg zijn en in de andere context een wandelpad. Hoe standaardiseer je zoiets zonder nuance te verliezen?

3. Technologie verandert sneller dan taal: Een goed datamodel kan statisch zijn, maar een ontologie evolueert continu. Nieuwe begrippen ontstaan, betekenissen veranderen, en standaarden lopen vaak achter op de realiteit.

4. Machines en mensen begrijpen taal anders: Wat voor mensen logisch is, kan voor computers abstract en verwarrend zijn. Ontologieën moeten zowel begrijpelijk zijn voor IT-systemen als voor de mensen die ermee werken.

Conclusie: nuttig, maar geen magische oplossing

Ontologieën zijn enorm krachtig om betekenis aan data te geven, maar het is geen one-size-fits-all oplossing. Het vergt samenwerking, discussie en aanpassingsvermogen om ze goed in standaarden te vatten.

Dus, de volgende keer dat iemand roept: "We maken gewoon een ontologie en dan is alles opgelost!", weet je dat het iets genuanceerder ligt. 

Wat zijn jouw ervaringen met ontologieën? Helpen ze of maken ze het juist complexer?