商業興觀點／鏈結開放資料 創造新價值

在人工智慧時代，機器人能夠自行上網搜集各種商業資訊，為了方便政府與民間應用開放資料（Open Data），許多國家開始以資源描述框架（Resource Description Framework，簡稱RDF）為基礎，將政府與民間部門所開放的資料以鏈結開放資料（Linked Open Data，簡稱LOD）格式串接。

英國與歐盟積極推動LOD的應用，使得資料共享更加便利。美國則主要透過API介接方式，最終目標是達成連結開放政府資料（Linked Open Government Data）的目標。

鏈結開放資料運用語意網技術（Semantic Web），能夠將獨立存在的各類型資料建立連接性，打破數據孤島，並提高資料修正及管理的便利性。這種技術優勢使得LOD逐漸成為未來全球資料經濟的重要趨勢。

以日本為例，日本政府透過「日本官方統計綜合入口網站（e-Stat）」統籌各部會和機構發布的統計數據。該網站於2008年上線，截至2024年，提供包含約158萬個統計表格的約700個統計調查結果。

從2014年開始提供API，2016年開始提供LOD，達到全球開放數據評價指標「五星開放數據」的最高水平，使得資料不僅讓機器可讀，還能夠被其他數據資料更容易搜尋到。

此外，日本富士通研究所在2014年與愛爾蘭資料分析研究機構The Insight Centre合作推出公開資料連結技術（LOD），推出的線上工具能對全日本各大市級區域進行資料分析，涵蓋CO2、廢棄物排放量、醫院數量和區域生產總值等。這些資料能幫助客戶從環境、社會和經濟等方面進行多方位分析，以評估區域特徵，促進社區振興及市民服務改善。

除了政府的推動，日本的國會圖書館也開始提供LOD服務，包含圖書書目數據、規範數據、災害相關數據，以及GLAM（藝術畫廊、圖書館、檔案館和博物館）的數據。國會圖書館還舉辦許多推廣使用LOD的活動，如LOD挑戰與城市數據挑戰，以促進數據創新和利用。

日本的LOD挑戰自2011年舉辦至今已有13年歷史，其目的是促進LOD技術的傳播。2022年的比賽中，一等獎作品Patient Locational Ontology-based Data（PLOD）組織了與位置和行為相關的COVID-19感染風險數據，並開發了一種本體論（CIRO），用於推斷個體行為案例中的感染風險。

在這樣的國際趨勢下，台灣也應該效法日本，積極推動鏈結資料的產業應用，創造資料新價值，打破數據孤島，為創建永續發展的社會做出貢獻。