Tim Berners-Lee: The next Web of open, linked data

Translator: Pāvils Jurjāns Reviewer: Uldis Bojars

Time flies.

Laiks skrien

It's actually almost 20 years ago

Ir pagājuši teju 20 gadi,

when I wanted to reframe the way we use information,

kopš es gribēju radīt jaunu veidu kā lietot informāciju,

the way we work together: I invented the World Wide Web.

kā mēs strādājam kopā: es izgudroju vispasaules tīmekli.

Now, 20 years on, at TED,

Tagad, pēc 20 gadiem, šeit, TED,

I want to ask your help in a new reframing.

es gribu jūs aicināt talkā uz jaunu iniciatīvu.

So going back to 1989,

Atminoties 1989. gadu,

I wrote a memo suggesting the global hypertext system.

es uzrakstīju ziņojumu, kurā minēju globālo hiperteksta sistēmu.

Nobody really did anything with it, pretty much.

Neviens īsti ar to neko neiesāka.

But 18 months later -- this is how innovation happens --

18 mēnešus vēlāk — tā arī notiek inovācijas —

18 months later, my boss said I could do it on the side,

18 mēnešus vēlāk, mans priekšnieks teica,

as a sort of a play project,

ka es varētu to darīt kā tādu kā blakusnodarbi, spēļu projektu,

kick the tires of a new computer we'd got.

iemēģinot darbu ar jaunu datoru, ko bijām saņēmuši.

And so he gave me the time to code it up.

Un tā, viņš deva man laiku, lai to uzprogrammētu.

So I basically roughed out what HTML should look like:

Tātad es būtībā uzskicēju, kā HTML vajadzētu izskatīties:

hypertext protocol, HTTP;

hiperteksta protokols HTTP;

the idea of URLs, these names for things

ideja par URL adresēm, šiem resursu nosaukumiem,

which started with HTTP.

kas sākas ar HTTP.

I wrote the code and put it out there.

Es uzrakstīju programmu un izliku to lietošanai.

Why did I do it?

Kāpēc es to darīju?

Well, it was basically frustration.

Principā, tā bija neapmierinātība.

I was frustrated -- I was working as a software engineer

Es biju neapmierināts. Es strādāju par programmatūras izstrādātāju

in this huge, very exciting lab,

šajā milzīgajā, aizraujošajā laboratorijā,

lots of people coming from all over the world.

kur bija milzum daudz ļaužu no visas pasaules.

They brought all sorts of different computers with them.

Viņi atnesa sev līdzi visdažādāko veidu datorus.

They had all sorts of different data formats,

Viņiem bija visdažādākie datu formāti,

all sorts, all kinds of documentation systems.

visdažādāko veidu dokumentācijas sistēmas.

So that, in all that diversity,

Un tā, visā šajā dažādībā,

if I wanted to figure out how to build something

ja es gribēju izprātot, kā kaut ko izveidot,

out of a bit of this and a bit of this,

ņemot mazliet no šī un mazliet no tā,

everything I looked into, I had to connect to some new machine,

visur bija nepieciešams pieslēgties pie kādas jaunas mašīnas,

I had to learn to run some new program,

iemācīties lietot kādu jaunu programmu,

I would find the information I wanted in some new data format.

un man nepieciešamā informācija atradās kādā jaunā datu formātā.

And these were all incompatible.

Un tie visi bija nesavietojami.

It was just very frustrating.

Tas bija ļoti kaitinoši.

The frustration was all this unlocked potential.

Kaitinoši par visu šo neizmantoto potenciālu.

In fact, on all these discs there were documents.

Patiesībā, uz visiem šiem diskiem bija dokumenti.

So if you just imagined them all

Ja jūs iztēlotos tos visus

being part of some big, virtual documentation system in the sky,

kā daļu no kadas lielas, virtuālas dokumentācijas sistēmas debesīs,

say on the Internet,

piemēram, Internetā,

then life would be so much easier.

tad dzīve būtu krietni vien vieglāka.

Well, once you've had an idea like that it kind of gets under your skin

Kad nu tev ir tāda ideja kā šī, tā aizrauj un no tās ir grūti tikt vaļā,

and even if people don't read your memo --

un pat ja cilvēki nelasa tavu ziņojumu —

actually he did, it was found after he died, his copy.

Patiesībā, viņš izlasīja, tas tika atrasts pēc viņa nāves, viņa eksemplārs.

He had written, "Vague, but exciting," in pencil, in the corner.

Viņš stūrī ar zīmuli bija uzrakstījis "Neskaidri, taču aizraujoši,".

(Laughter)

(Smiekli)

But in general it was difficult -- it was really difficult to explain

Taču kopumā tas bija sarežģīti, bija patiešām grūti aprakstīt to,

what the web was like.

kam līdzinās tīmeklis.

It's difficult to explain to people now that it was difficult then.

Šodien ir grūti cilvēkiem paskaidrot, ka toreiz to bija grūti saprast.

But then -- OK, when TED started, there was no web

Bet tad, kad TED sākās, toreiz tīmekļa nebija,

so things like "click" didn't have the same meaning.

tāpēc tādam teicienam kā "uzklikšķini" nebija tāda pati nozīme.

I can show somebody a piece of hypertext,

Es varu kādam parādīt gabaliņu hiperteksta,

a page which has got links,

lapu, kurā ir saites,

and we click on the link and bing -- there'll be another hypertext page.

un mēs uzklikšķinām uz saites un, lūk, tur būs cita hiperteksta lapa.

Not impressive.

Ne īpaši iespaidīgi.

You know, we've seen that -- we've got things on hypertext on CD-ROMs.

Mēs jau bijām to redzējuši — mums bija šādi dokumenti CD-ROM diskos.

What was difficult was to get them to imagine:

Tas, kas bija grūti, bija likt viņiem iztēloties:

so, imagine that that link could have gone

iztēloties, ka šī saite varētu vest

to virtually any document you could imagine.

uz pilnīgi jebkuru dokumentu, ko varat iedomāties.

Alright, that is the leap that was very difficult for people to make.

Labs ir, tas ir lēciens, ko cilvēkiem veikt bija ļoti grūti.

Well, some people did.

Tomēr daži to paveica.

So yeah, it was difficult to explain, but there was a grassroots movement.

Tātad, bija grūti to izskaidrot, bet nu tā bija masu kustība.

And that is what has made it most fun.

Un tas ir tas, kas to padarīja īpaši interesantu.

That has been the most exciting thing,

Tā ir bijusi visaizraujošākā lieta,

not the technology, not the things people have done with it,

ne pati tehnoloģija, ne tas, ko cilvēki ir ar to paveikuši,

but actually the community, the spirit of all these people

bet tieši šī kopiena, visu šo cilvēku enerģija,

getting together, sending the emails.

satiekoties, sūtot e-pastus.

That's what it was like then.

Tā tas bija toreiz.

Do you know what? It's funny, but right now it's kind of like that again.

Zināt ko? Neparasti, bet tagad atkal ir atgriezies jauns spars.

I asked everybody, more or less, to put their documents --

Es lūdzu visiem, vairāk vai mazāk, uzlikt savus dokumentus —

I said, "Could you put your documents on this web thing?"

Es teicu, "vai jūs varētu savus dokumentus ievietot tajā tīmekļa padarīšanā?"

And you did.

Un jūs to izdarījāt.

Thanks.

Paldies.

It's been a blast, hasn't it?

Tas tik bija kaut kas, vai ne?

I mean, it has been quite interesting

Es gribēju teikt, ir bijis diezgan interesanti

because we've found out that the things that happen with the web

jo mēs sapratām, ka lietas, kas notiek ar tīmekli,

really sort of blow us away.

patiešām ir prātam neaptveramas.

They're much more than we'd originally imagined

Tās ir krietni vairāk par to, ko mēs sākotnēji bijām iedomājušies,

when we put together the little, initial website

kad likām kopā mazo, sākotnējo tīmekļa lapu,

that we started off with.

ar kuru viss sākās.

Now, I want you to put your data on the web.

Tagad, es vēlos, lai jūs izliktu tīmeklī savus datus.

Turns out that there is still huge unlocked potential.

Izrādās, ka vēl ir milzīgs, neizmantots potenciāls.

There is still a huge frustration

Joprojām ir milzīgas neērtības,

that people have because we haven't got data on the web as data.

jo dati mums tīmeklī nav pieejami kā dati.

What do you mean, "data"? What's the difference -- documents, data?

Kādā nozīmē "dati"? Kāda ir atšķirība — dokumenti, dati?

Well, documents you read, OK?

Tātad, dokumentus jūs lasāt, vai ne?

More or less, you read them, you can follow links from them, and that's it.

Jūs tos lasāt, jūs varat klikšķināt uz to saitēm, un tas pamatā ir viss.

Data -- you can do all kinds of stuff with a computer.

Dati — jūs varat paveikt visvisādas lietas ar datoru.

Who was here or has otherwise seen Hans Rosling's talk?

Kurš no jums šeit vai citur ir redzējis Hansa Roslinga runu?

One of the great -- yes a lot of people have seen it --

Viena no lieliskākajām, jā, daudz cilvēku to ir redzējuši,

one of the great TED Talks.

viena no lieliskākajām TED runām.

Hans put up this presentation

Hans uzlika šo prezentāciju,

in which he showed, for various different countries, in various different colors --

kurā viņš parādīja, vairākām dažādām valstīm, vairākās dažādās krāsās,

he showed income levels on one axis

viņš parādīja ienākuma līmeni uz vienas ass

and he showed infant mortality, and he shot this thing animated through time.

un viņš parādīja bērnu mirstību, un viņš palaida šo modeli kustībā laikā.

So, he'd taken this data and made a presentation

Tātad, viņš paņēma datus un uztaisīja prezentāciju

which just shattered a lot of myths that people had

kas vienkārši satrieca daudzus cilvēku mītus

about the economics in the developing world.

par ekonomiku jaunattīstības valstīs.

He put up a slide a little bit like this.

Viņš parādīja slaidu, nedaudz līdzīgu šim.

It had underground all the data

Tam apakšā bija visi dati.

OK, data is brown and boxy and boring,

Tātad, dati ir brūni, kantaini un garlaicīgi,

and that's how we think of it, isn't it?

un tas ir kā mēs par tiem domājam, vai ne?

Because data you can't naturally use by itself

Jo datus pašus par sevi jūs nevarat lietot dabīgā veidā.

But in fact, data drives a huge amount of what happens in our lives

Taču, patiesībā, dati ir pamatā milzum daudz mūsu dzīves notikumiem

and it happens because somebody takes that data and does something with it.

un tā notiek, jo kāds paņem šos datus un kaut ko ar tiem izdara.

In this case, Hans had put the data together

Šajā gadījumā, Hanss salika kopā dažādus datus,

he had found from all kinds of United Nations websites and things.

ko bija atradis daudzās dažādās ANO mājas lapās un citur.

He had put it together,

Viņš tos salika kopā,

combined it into something more interesting than the original pieces

izveidojot to kombināciju, kas bija krietni interesantāka par sākotnējiem fragmentiem,

and then he'd put it into this software,

un tad viņš tos ielika šajā programmā,

which I think his son developed, originally,

kuru, šķiet, sākotnēji sarakstīja viņa dēls,

and produces this wonderful presentation.

un pagatavoja šo brīnišķīgo prezentāciju.

And Hans made a point

Un Hanss pateica svarīgu lietu,

of saying, "Look, it's really important to have a lot of data."

sakot, "Klau, ir ļoti svarīgi, lai ir daudz datu."

And I was happy to see that at the party last night

Un es biju priecīgs redzēt vakardienas ballītē

that he was still saying, very forcibly, "It's really important to have a lot of data."

ka viņš joprojām turpināja teikt, ļoti stingri, "ir ļoti svarīgi, lai ir daudz datu."

So I want us now to think about

Tāpēc es gribu, lai mēs tagad padomātu

not just two pieces of data being connected, or six like he did,

ne tikai par divu datu kopu sasaistīšanu, vai sešu, kā izdarīja viņš,

but I want to think about a world where everybody has put data on the web

bet es gribu iztēloties pasauli, kur visi ir izlikuši datus tīmeklī

and so virtually everything you can imagine is on the web

un tādējādi burtiski jebkas, ko jūs varat iedomāties, ir pieejams tīmeklī

and then calling that linked data.

un tad nosaukt to par saistītajiem datiem.

The technology is linked data, and it's extremely simple.

Tehnoloģija ir saistītie dati, un tā ir ārkārtīgi vienkārša.

If you want to put something on the web there are three rules:

Ja jūs vēlaties izlikt kaut ko tīmeklī, ir jāseko trīs noteikumiem:

first thing is that those HTTP names --

Pirmkārt, šīs HTTP adreses,

those things that start with "http:" --

tās, kuras sākas ar "http:",

we're using them not just for documents now,

mēs tās tagad izmantojam ne vairs tikai dokumentiem,

we're using them for things that the documents are about.

mēs tās izmantojam lietām, par ko ir šie dokumenti.

We're using them for people, we're using them for places,

mēs tās lietojam cilvēkiem, mēs tās lietojam vietām,

we're using them for your products, we're using them for events.

mēs lietojam tās jūsu produktiem, mēs lietojam tās pasākumiem.

All kinds of conceptual things, they have names now that start with HTTP.

Visdažādāko veidu konceptuālām lietām, tām tagad ir adreses, kas sākas ar HTTP.

Second rule, if I take one of these HTTP names and I look it up

Otrais noteikums, ja es ņemu vienu no šīm HTTP adresēm un uzmeklēju to,

and I do the web thing with it and I fetch the data

un es daru to tīmeklī un saņemu datus,

using the HTTP protocol from the web,

lietojot HTTP protokolu, no tīmekļa

I will get back some data in a standard format

es dabūšu šos datus standarta formātā,

which is kind of useful data that somebody might like to know

kas ir kādi derīgi dati, ko kāds varētu vēlēties uzzināt

about that thing, about that event.

par šo lietu, par šo pasākumu.

Who's at the event? Whatever it is about that person,

Kurš piedalās šajā pasākumā? Lai kas tas arī būtu par šo cilvēku,

where they were born, things like that.

kur viņš ir dzimis, tāda veida lietas.

So the second rule is I get important information back.

Tātad otrais noteikums ir, ka es saņemu pretī svarīgu informāciju.

Third rule is that when I get back that information

Trešais noteikums ir, ka tad, kad es saņemu šo informāciju,

it's not just got somebody's height and weight and when they were born,

tajā nav tikai kāda garums un svars, un kad viņš piedzimis,

it's got relationships.

tajā ir arī saiknes.

Data is relationships.

Dati ir saiknes.

Interestingly, data is relationships.

Interesanti, ka dati ir saiknes.

This person was born in Berlin; Berlin is in Germany.

Šis cilvēks ir dzimis Berlīnē; Berlīne ir Vācijā.

And when it has relationships, whenever it expresses a relationship

Un, kad datos ir saiknes, vienmēr, kad tie pauž attiecības lietu starpā,

then the other thing that it's related to

tad tai otrai lietai, ar ko tie ir saistīti,

is given one of those names that starts HTTP.

tiek piešķirta viena no tām adresēm, kas sākas ar HTTP.

So, I can go ahead and look that thing up.

Tātad, es varu turpināt un uzmeklēt to lietu.

So I look up a person -- I can look up then the city where they were born; then

Tātad, es uzmeklēju kādu cilvēku, es tad varu uzmeklēt pilsētu, kur viņš ir dzimis;

I can look up the region it's in, and the town it's in,

tad es varu uzmeklēt reģionu, kur tā atrodas, un apdzīvotu vietu,

and the population of it, and so on.

un tās iedzīvotāju skaitu, un tā tālāk.

So I can browse this stuff.

Tātad es varu pārlūkot šo datu kopu.

So that's it, really.

Un tas ir viss, patiešām.

That is linked data.

Tie ir saistītie dati.

I wrote an article entitled "Linked Data" a couple of years ago

Pirms dažiem gadiem es uzrakstīju rakstu ar nosaukumu "Saistītie dati"

and soon after that, things started to happen.

un drīz vien pēc tam sāka notikt dažādas lietas.

The idea of linked data is that we get lots and lots and lots

Saistīto datu idejas pamatā ir tas, ka mums ir daudz, daudz, daudz

of these boxes that Hans had,

šo kastīšu, kādas bija Hansam,

and we get lots and lots and lots of things sprouting.

un tās dzen daudz, daudz, daudz jaunu asnu.

It's not just a whole lot of other plants.

Tas nav vienkārši lērums jaunu augu.

It's not just a root supplying a plant,

Tā nav tikai sakne, kas baro augu,

but for each of those plants, whatever it is --

katram no šiem augiem, lai kas tas arī būtu —

a presentation, an analysis, somebody's looking for patterns in the data --

prezentācija, analīze, kāds, kurš meklē datos kopsakarības —

they get to look at all the data

viņiem ir iespēja aplūkot visus datus

and they get it connected together,

un viņi redz tos sasaistītus kopā,

and the really important thing about data

un īpaši svarīga lieta attiecībā uz datiem ir tas,

is the more things you have to connect together, the more powerful it is.

ka, jo vairāk lietu ir sasaistītas kopā, jo jaudīgāki šie dati ir.

So, linked data.

Tātad, saistītie dati.

The meme went out there.

Šis mēms izplatījās.

And, pretty soon Chris Bizer at the Freie Universitat in Berlin

Un drīz vien Kriss Bizē no Berlīnes Brīvās universitātes,

who was one of the first people to put interesting things up,

kurš bija viens no pirmajiem cilvēkiem, kas ievietoja ko interesantu,

he noticed that Wikipedia --

viņš ievēroja, ka Vikipēdija,

you know Wikipedia, the online encyclopedia

jūs taču pazīstat Vikipēdiju, tiešsaistes enciklopēdiju

with lots and lots of interesting documents in it.

ar daudz dažādiem interesantiem dokumentiem.

Well, in those documents, there are little squares, little boxes.

Šajos dokumentos, tur ir tādi mazi rāmīši, kastītes.

And in most information boxes, there's data.

Un šajās informācijas kastītēs, tur lielākoties ir dati.

So he wrote a program to take the data, extract it from Wikipedia,

Un tā viņš uzrakstīja programmu, kas paņem šos datus, izvelk tos no Vikipēdijas

and put it into a blob of linked data

un ieliek tos saistīto datu pikā

on the web, which he called dbpedia.

tīmeklī, ko viņš nosauca par DBpēdiju.

Dbpedia is represented by the blue blob in the middle of this slide

DBpēdija ir atainota kā zils aplītis šī slaida vidū

and if you actually go and look up Berlin,

un, ja jūs tiešām dodaties un sameklējat tur Berlīni,

you'll find that there are other blobs of data

tad jūs atklāsit, ka ir arī citi datu avoti,

which also have stuff about Berlin, and they're linked together.

kuros arī ir informācija par Berlīni, un tie ir saistīti savā starpā.

So if you pull the data from dbpedia about Berlin,

Tātad, ja jūs izvelkat no DBpēdijas datus par Berlīni,

you'll end up pulling up these other things as well.

jūs nonāksit arī pie šīm pārējām lietām.

And the exciting thing is it's starting to grow.

Un tā aizraujošā lieta ir tā, ka tas aug plašumā.

This is just the grassroots stuff again, OK?

Tā atkal ir masu kustība, vai ne?

Let's think about data for a bit.

Padomāsim uz mirkli par datiem.

Data comes in fact in lots and lots of different forms.

Patiesībā dati nāk daudz dažādos formātos.

Think of the diversity of the web. It's a really important thing

Padomājiet par dažādību tīmeklī. Tā ir patiešām svarīga lieta,

that the web allows you to put all kinds of data up there.

ka tīmeklis ļauj jums tur izvietot visdažādākā veida datus.

So it is with data. I could talk about all kinds of data.

Tāpat ir ar datiem. Es varētu runāt par daudziem datu veidiem.

We could talk about government data, enterprise data is really important,

Mēs varētu runāt par valdības datiem, uzņēmumu dati ir ļoti svarīgi,

there's scientific data, there's personal data,

ir arī zinātniskie dati, personīgie dati,

there's weather data, there's data about events,

laikapstākļu dati, dati par pasākumiem,

there's data about talks, and there's news and there's all kinds of stuff.

dati par runām, un tad ir ziņas un vispār visdažādākā veida lietas.

I'm just going to mention a few of them

Es pieminēšu tikai dažas no tām,

so that you get the idea of the diversity of it,

lai jūs apjaustu šo datu dažādību,

so that you also see how much unlocked potential.

lai arī jūs ievērotu to lielo apslēpto potenciālu.

Let's start with government data.

Sāksim ar valdības datiem.

Barack Obama said in a speech,

Baraks Obama savā runā teica,

that he -- American government data would be available on the Internet

ka ASV valdības datiem vajadzētu būt pieejamiem Internetā

in accessible formats.

ērti apstrādājamos formātos.

And I hope that they will put it up as linked data.

Un es ceru, ka viņi izliks tos pieejamus kā saistītos datus.

That's important. Why is it important?

Tas ir svarīgi. Kāpēc tas ir svarīgi?

Not just for transparency, yeah transparency in government is important,

Ne tikai caurskatāmības dēļ, jā, caurskatāmība valdībā ir svarīga,

but that data -- this is the data from all the government departments

taču šie dati, šie ir dati no visām valsts iestādēm

Think about how much of that data is about how life is lived in America.

Padomājat, cik no šiem datiem ir par to, kā dzīvo Amerikā.

It's actual useful. It's got value.

Tas ir patiesi noderīgi. Tam ir vērtība.

I can use it in my company.

Es varu to izmantot savā uzņēmumā.

I could use it as a kid to do my homework.

Es varētu to izmantot kā bērns, pildot mājas darbu.

So we're talking about making the place, making the world run better

Tātad mēs runājam par to, kā šo vietu, šo pasauli pārvaldīt labāk,

by making this data available.

padarot šos datus pieejamus.

In fact if you're responsible -- if you know about some data

Patiesībā, ja jūs esat atbildīgs, ja jūs zināt par kādiem datiem

in a government department, often you find that

kādā valsts iestādē, bieži vien jūs atklāsit, ka

these people, they're very tempted to keep it --

šiem cilvēkiem ir vēlme tos paturēt pie sevis.

Hans calls it database hugging.

Hanss sauc to par datu bāzu apkampšanu.

You hug your database, you don't want to let it go

Tu apkamp savu datu bāzi, Tu negribi to laist vaļā,

until you've made a beautiful website for it.

līdz neesi izveidojis tai brīnumjauku mājas lapu.

Well, I'd like to suggest that rather --

Tā vietā es gribētu ieteikt labāk,

yes, make a beautiful website,

jā, pagatavojiet brīnumjauku mājas lapu,

who am I to say don't make a beautiful website?

kas gan es tāds esmu, lai teiktu: "nedariet to"?

Make a beautiful website, but first

Pagatavojiet brīnumjauku mājas lapu, taču vispirms

give us the unadulterated data,

dodiet mums neapstrādātus datus,

we want the data.

mēs gribam datus.

We want unadulterated data.

Mēs gribam neapstrādātus datus.

OK, we have to ask for raw data now.

Jā, mums tūlīt pat ir jāpieprasa nepastrādāti dati.

And I'm going to ask you to practice that, OK?

Es lūgšu jūs pavingrināties, labi?

Can you say "raw"?

Vai varat pateikt "dodiet"?

Audience: Raw.

Klausītāji: Dodiet.

Tim Berners-Lee: Can you say "data"?

Tims Berners-Lī: Vai varat pateikt "mums"?

Audience: Data.

Klausītāji: Mums.

TBL: Can you say "now"?

TBL: Vai varat pateikt "neapstrādātus datus"?

Audience: Now!

Klausītāji: Neapstrādātus datus!

TBL: Alright, "raw data now"!

TBL: Un tā, "dodiet mums neapstrādātus datus"!

Audience: Raw data now!

Klausītāji: Dodiet mums neapstrādātus datus!

Practice that. It's important because you have no idea the number of excuses

Pavingrinieties šo. Tas ir svarīgi, jo jūs pat iedomāties nevarat, kādus aizbildinājumus

people come up with to hang onto their data

cilvēki sadomā, lai paturētu savus datus

and not give it to you, even though you've paid for it as a taxpayer.

un nedotu tos jums, lai gan jūs jau esat par tiem samaksājis kā nodokļu maksātājs.

And it's not just America. It's all over the world.

Un tā nav tikai Amerikā. Tā ir visā pasaulē.

And it's not just governments, of course -- it's enterprises as well.

Tās, protams, nav tikai valdības, tie ir arī uzņēmumi.

So I'm just going to mention a few other thoughts on data.

Es izteikšu vēl dažas pārdomas par datiem.

Here we are at TED, and all the time we are very conscious

Te nu mēs esam TED, un visu laiku mēs labi apzināmies

of the huge challenges that human society has right now --

šos milzīgos izaicinājumus, kas stāv cilvēcei priekšā —

curing cancer, understanding the brain for Alzheimer's,

izārstēt vēzi, izprast smadzenes, lai ārstētu Alcheimera slimību,

understanding the economy to make it a little bit more stable,

saprast ekonomiku, lai padarītu to mazliet stabilāku,

understanding how the world works.

saprastu, kā darbojas pasaule.

The people who are going to solve those -- the scientists --

Cilvēki, kuri šīs problēmas atrisinās — zinātnieki —

they have half-formed ideas in their head,

viņiem galvā ir pus-noformulētas idejas,

they try to communicate those over the web.

viņi cenšas tās pastāstīt caur tīmekli.

But a lot of the state of knowledge of the human race at the moment

Taču šai brīdī milzīgs daudzums cilvēces zināšanu

is on databases, often sitting in their computers,

atrodas datubāzēs, kas bieži atrodas vien viņu datoros,

and actually, currently not shared.

un, patiesībā, nav pieejamas citiem.

In fact, I'll just go into one area --

Es minēšu tikai vienu jomu,

if you're looking at Alzheimer's, for example,

ja apskatām, piemēram, Alcheimera slimību

drug discovery -- there is a whole lot of linked data which is just coming out

zāļu meklējumi — nu ir parādījies varen daudz saistīto datu,

because scientists in that field realize

jo zinātnieki šajā jomā saprot,

this is a great way of getting out of those silos,

ka tas ir lielisks veids, kā izlīst no šiem datu bunkuriem,

because they had their genomics data in one database

jo viņiem genoma dati bija vienā datu bāzē

in one building, and they had their protein data in another.

vienā ēkā, un viņiem bija olbaltumvielu dati citā.

Now, they are sticking it onto -- linked data --

Tagad, viņi tos sasaista — saistītajos datos —

and now they can ask the sort of question, that you probably wouldn't ask,

un tagad viņi var uzdot tāda veida jautājumu, kādu jūs, šķiet, neuzdotu,

I wouldn't ask -- they would.

es neuzdotu — bet viņi uzdotu.

What proteins are involved in signal transduction

Kādas olbaltumvielas ir iesaistītas signālu pārraidē

and also related to pyramidal neurons?

un ir saistītas arī ar piramidālajiem neironiem?

Well, you take that mouthful and you put it into Google.

Paņemiet sauju šo un ielieciet Googlē.

Of course, there's no page on the web which has answered that question

Protams, tīmeklī nav tādas lapas, kur būtu atbilde uz šo jautājumu,

because nobody has asked that question before.

jo neviens šo jautājumu nav iepriekš uzdevis.

You get 223,000 hits --

Jūs saņemat 223'000 rezultātus,

no results you can use.

nevienu no tiem jūs nevarat pielietot.

You ask the linked data -- which they've now put together --

Jūs pajautājat saistītajiem datiem, ko viņi ir sasaistījuši kopā,

32 hits, each of which is a protein which has those properties

32 rezultāti, katrs no tiem ir olbaltumviela, kam ir šīs īpašības,

and you can look at.

un jūs varat to apskatīties.

The power of being able to ask those questions, as a scientist --

Iespēja uzdot šādus jautājumus, kā zinātniekam,

questions which actually bridge across different disciplines --

jautājumus, kas patiešām sniedzas pāri dažādu jomu robežām

is really a complete sea change.

ir patiešām pilnīga noteikumu maiņa.

It's very very important.

Tas ir ļoti, ļoti svarīgi.

Scientists are totally stymied at the moment --

Zinātniekus šobrīd ļoti kavē tas,

the power of the data that other scientists have collected is locked up

ka citu zinātnieku savākto datu potenciāls ir nepieejams,

and we need to get it unlocked so we can tackle those huge problems.

un mums ir nepieciešams to padarīt pieejamu, lai varētu risināt tos milzīgos uzdevumus.

Now if I go on like this, you'll think that all the data comes from huge institutions

Ja es te tā turpināšu, jūs vēl padomāsit, ka visi dati nāk no milzīgām iestādēm

and has nothing to do with you.

un tam nav nekāda sakara ar jums.

But, that's not true.

Taču tā nav tiesa.

In fact, data is about our lives.

Patiesībā, dati ir mūsu dzīve.

You just -- you log on to your social networking site,

Jūs vienkārši pieslēdzaties savam iecienītajam sociālajam tīklam,

your favorite one, you say, "This is my friend."

jūs sakat, "Šis ir mans draugs."

Bing! Relationship. Data.

Bums! Attiecības. Dati.

You say, "This photograph, it's about -- it depicts this person. "

Jūs sakāt, "Šī fotogrāfija, tā ir par… tajā ir attēlots šis cilvēks."

Bing! That's data. Data, data, data.

Bums! Tie ir dati. Dati, dati, dati.

Every time you do things on the social networking site,

Katru reizi, kad jūs veiciet darbības sociālajā tīklā,

the social networking site is taking data and using it -- re-purposing it --

šis sociālais tīkls ņem šos datus un pielieto tos, pielāgojot mērķim,

and using it to make other people's lives more interesting on the site.

un izmanto tos, lai padarītu citu cilvēku dzīves šai vietnē interesantākas.

But, when you go to another linked data site --

Bet, kad jūs dodaties uz citu saistīto datu mājas lapu,

and let's say this is one about travel,

teiksim, šī ir par ceļošanu,

and you say, "I want to send this photo to all the people in that group,"

un jūs sakāt, "es vēlos nosūtīt šo fotoattēlu visiem cilvēkiem tajā grupā,"

you can't get over the walls.

jūs nevarat pārvarēt sienas.

The Economist wrote an article about it, and lots of people have blogged about it --

Žurnālā The Economist bija raksts par to, un daudzi cilvēki par to ir rakstījuši blogos —

tremendous frustration.

milzīgas neērtības.

The way to break down the silos is to get inter-operability

Veids, kā nojaukt bunkurus ir nonākt pie savstarpējas sadarbošanās

between social networking sites.

starp sociālo tīklu lapām.

We need to do that with linked data.

Mums nepieciešams to paveikt ar saistītajiem datiem.

One last type of data I'll talk about, maybe it's the most exciting.

Pēdējais datu tips, par ko runāšu, iespējams, ir visaizraujošākais.

Before I came down here, I looked it up on OpenStreetMap

Pirms es devos uz šejieni, es uzmeklēju šo vietu OpenStreetMap.

The OpenStreetMap's a map, but it's also a Wiki.

OpenStreetMap ir karte, bet tā ir arī Viki.

Zoom in and that square thing is a theater -- which we're in right now --

Palielini, un šis kvadrāts ir teātris, kurā mēs pašlaik atrodamies,

The Terrace Theater. It didn't have a name on it.

The Terrace Theater. Uz tā nebija rakstīts nosaukums.

So I could go into edit mode, I could select the theater,

Es varu ieiet rediģēšanas režīmā, es varu iezīmēt teātri,

I could add down at the bottom the name, and I could save it back.

es varu pievienot te apakšā nosaukumu un varu to saglabāt.

And now if you go back to the OpenStreetMap. org,

Un tagad, ja jūs dodaties uz OpenStreetMap.org

and you find this place, you will find that The Terrace Theater has got a name.

un uzmeklējat šo vietu, jūs atklāsit, ka The Terrace Theater nu ir piešķirts nosaukums.

I did that. Me!

Es to izdarīju. Es!

I did that to the map. I just did that!

Es to izdarīju uz šīs kartes. Es nupat to izdarīju!

I put that up on there. Hey, you know what?

Es to tur uzliku. Un jūs zināt, ko?

If I -- that street map is all about everybody doing their bit

Ja es… Tā ielu karte rodas, ikvienam sniedzot savu ieguldījumu,

and it creates an incredible resource

un tas rada neiedomājamu resursu,

because everybody else does theirs.

jo ikviens cits arī sniedz savu ieguldījumu.

And that is what linked data is all about.

Lūk, ko nozīmē saistītie dati.

It's about people doing their bit

Tie ir cilvēki, kas katrs sniedz savu ieguldījumu,

to produce a little bit, and it all connecting.

kaut ko mazliet rada un tad to visu apvieno.

That's how linked data works.

Tā darbojas saistītie dati.

You do your bit. Everybody else does theirs.

Jūs paveicat savu daļu. Pārējie paveic savu.

You may not have lots of data which you have yourself to put on there

Jums varbūt nav milzums datu, ko tur izlikt,

but you know to demand it.

taču jūs zināt, kā tos pieprasīt.

And we've practiced that.

Un mēs jau to izmēģinājām.

So, linked data -- it's huge.

Tātad, saistītie dati — tas ir grandiozi.

I've only told you a very small number of things

Esmu jums pastāstījis tikai par nelielu skaitu piemēru.

There are data in every aspect of our lives,

Katrā mūsu dzīves aspektā ir kādi dati,

every aspect of work and pleasure,

katrā darba un izklaides aspektā,

and it's not just about the number of places where data comes,

un nav runa tikai par avotu skaitu, no kurienes dati rodas,

it's about connecting it together.

runa ir par to sasaistīšanu.

And when you connect data together, you get power

Un kad jūs sasaistāt kopā datus, jūs iegūstat tādu spēku,

in a way that doesn't happen just with the web, with documents.

kas nav iegūstams, izmantojot vienkārši tīmekli, ar dokumentiem.

You get this really huge power out of it.

Jūs iegūstat šo patiešām milzīgo spēku.

So, we're at the stage now

Šobrīd mēs esam tādā posmā,

where we have to do this -- the people who think it's a great idea.

kad mums tas ir jādara, cilvēkiem, kuriem tā šķiet lieliska doma.

And all the people -- and I think there's a lot of people at TED who do things because --

Visi cilvēki… Manuprāt, daudzi no TED ir tādi, kas kaut ko dara tāpēc, ka,

even though there's not an immediate return on the investment

lai gan ieguldījums nesniedz tūlītēju atdevi,

because it will only really pay off when everybody else has done it --

jo tas patiešām atmaksāsies vien tad, kad iesaistīsies arī citi,

they'll do it because they're the sort of person who just does things

viņi darīs to tāpēc, ka ir tādas dabas cilvēki, kas vienkārši dara lietas,

which would be good if everybody else did them.

kuras būs labas, ja ikviens cits darīs tāpat.

OK, so it's called linked data.

Labi, tātad tos sauc par saistītajiem datiem.

I want you to make it.

Es gribu, lai jūs tos veidotu.

I want you to demand it.

Es gribu, lai jus tos pieprasītu.

And I think it's an idea worth spreading.

Un es uzskatu, ka tā ir ideja, kura ir daudzināšanas vērta.

Thanks.

Paldies.

(Applause)

(Aplausi)