作者：禅与计算机程序设计艺术
数据分析是一项复杂的任务，由于数据的获取、存储和处理等环节需要大量的人力物力资源投入，因此数据分析通常具有较高的门槛要求。而随着互联网技术的发展，越来越多的企业和组织将数据放到云端保存，这也带来了新的挑战——如何从海量的数据中快速地发现价值并洞察其规律？如何在缺乏规则明确且细粒度信息的情况下帮助企业理解和分析业务数据？如何通过自动化的机器学习、图像识别、自然语言处理等技术帮助人们从“无意义”的原始数据中挖掘有用的数据，提升效率？如何进行数据驱动的决策和预测，增强产品和服务的用户体验？这些都是数据分析领域的重要挑战。
近年来，随着人工智能、机器学习、大数据技术的不断成熟，数据分析领域也逐渐成为人工智能领域的研究热点。传统数据分析方法已经无法满足需求的情况下，人工智能、机器学习等技术的迅速发展为数据分析提供了新的机遇。同时，人工智能技术的发展又带动了新兴的语义Web、数据智能系统、知识图谱等领域的崛起。
因此，数据分析领域正在经历一个技术革命时期。"让数据更加智能"就是数据分析领域的一个重要研究方向，它将为用户提供更好的数据分析体验，实现数据价值的最大化，促进互联网经济的蓬勃发展。
本文主要探讨数据语义化的技术及其应用。首先，作者会以生物医疗信息管理系统的案例来阐述什么是语义化，如何利用语义理解能力来分析数据并挖掘价值。然后，作者会结合AI平台构建自然语言处理系统，介绍如何进行实体抽取、文本分类等自然语言处理任务。接着，作者会介绍实体关系识别、事件抽取、情感分析等技术，展示如何运用这些技术进行数据分析。最后，作者会介绍数据集成、数据质量控制等技术，对数据分析中的实际应用进行展望。
2.基本概念术语说明
2.1 数据语义