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

Translator: Lombard Amber Reviewer: Lan-Chi Nguyen

Time flies.

Thời gian trôi đi.

It's actually almost 20 years ago

Thật sự là gần 20 năm trước

when I wanted to reframe the way we use information,

khi tôi muốn hệ thống lại cách chúng ta sử dụng thông tin,

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

cách ta làm việc cùng nhau: tôi đã phát minh ra mạng toàn cầu.

Now, 20 years on, at TED,

Bây giờ, đã là 20 năm, tại TED,

I want to ask your help in a new reframing.

tôi muốn nhờ sự giúp đỡ từ các bạn trong việc hệ thống mới.

So going back to 1989,

Quay ngược về năm 1989,

I wrote a memo suggesting the global hypertext system.

tôi đã viết một bản ghi nhớ về hệ thống siêu văn bản toàn cầu.

Nobody really did anything with it, pretty much.

Thật sự thì không có ai làm gì với nó hết.

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

Nhưng 18 tháng sau - đây là cách sự đổi mới diễn ra -

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

18 tháng sau, ông chủ nói tôi có thể thực hiện nó ở bên ngoài,

as a sort of a play project,

như là một loại dự án cho vui,

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

khởi động loại máy tính mới.

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

Và do đó ông ấy đã cho tôi thời gian để mã hóa nó.

So I basically roughed out what HTML should look like:

Vì thế về cơ bản là tôi phác thảo HTML nên trông như thế nào:

hypertext protocol, HTTP;

giao thức siêu văn bản, HTTP;

the idea of URLs, these names for things

ý tưởng về URLs, những cái tên cho những thứ khác

which started with HTTP.

mà bắt nguồn từ HTTP.

I wrote the code and put it out there.

Tôi viết bảng mã và để ra chỗ khác.

Why did I do it?

Tại sao tôi làm vậy?

Well, it was basically frustration.

Cơ bản là thất bại.

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

Tôi đã thất bại - tôi đã làm việc như một kĩ sư phần mềm

in this huge, very exciting lab,

trong phòng thí nghiệm khổng lồ và thú vị,

lots of people coming from all over the world.

rất nhiều người từ khắp nơi trên thế giới.

They brought all sorts of different computers with them.

Họ mang theo tất cả các loại máy tính khác nhau.

They had all sorts of different data formats,

Họ có tất cả các kiểu định dạng dữ liệu khác nhau,

all sorts, all kinds of documentation systems.

tất cả các kiểu, loại hệ thống tư liệu.

So that, in all that diversity,

Cho nên, trong sự đa dạng đó,

if I wanted to figure out how to build something

nếu tôi muốn tìm ra cách xây dựng cái gì đó

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

ngoài chỗ này một chút và chỗ kia một chút

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

mọi thứ tôi nghiên cứu, tôi phải kết nối với vài thiết bị mới,

I had to learn to run some new program,

tôi phải học vận hành chương trình mới,

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

tôi sẽ tìm ra thông tin tôi cần trong định dang dữ liệu mới.

And these were all incompatible.

Và tất cả những thứ đó không tương thích.

It was just very frustrating.

Đó chỉ là thất bại.

The frustration was all this unlocked potential.

Thất bại là những tiềm tiềm năng chưa mở ra.

In fact, on all these discs there were documents.

Thực tế, trong tất cả những cái đĩa này đều có những tư liệu.

So if you just imagined them all

Nên nếu bạn chỉ tưởng tượng ra tất cả chúng

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

trở thành một cái gì đó lớn lao, hệ thống tư liệu ảo trên trời,

say on the Internet,

ví như là trên Internet,

then life would be so much easier.

thế thì cuộc sống sẽ dễ dàng hơn nhiều.

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

Một khi bạn đã có ý tưởng thì nó như kiểu trêu ngươi bạn

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

ngay cả nếu người ta không đọc ghi chép của bạn --

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

-- thật ra là, sau khi chết bản thảo của ông được tìm thấy.

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

Ông ghi bằng bút chì ở trong góc, "không rõ ràng, nhưng thú vị"

(Laughter)

(Tiếng cười)

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

Nhưng nói chung là khó - nó thật sự khó để giải thích

what the web was like.

mạng web trông như thế nào.

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

Khó để giải thích rằng hồi đó đã rất khó.

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

Nhưng sau đó - OK, khi TED bắt đầu, không hề có mạng

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

vậy nên những thứ như "click" không hề có nghĩa tương tự.

I can show somebody a piece of hypertext,

Tôi có thể cho xem một phần siêu văn bản,

a page which has got links,

một trang có đường liên kết,

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

và khi ta bấm vào đường truyền và bing - một trang siêu văn bản khác mở ra.

Not impressive.

Không ấn tượng gì.

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

Bạn biết đó, ta có các thứ trong siêu văn bản trong CD_ROMs.

What was difficult was to get them to imagine:

Cái khó là khiến họ tưởng tượng:

so, imagine that that link could have gone

vậy, hãy tưởng tượng đường truyền có thể đi đến

to virtually any document you could imagine.

tới hầu hết các tư liệu có thể tưởng tượng.

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

Đó là bước nhảy mà rất khó để thực hiện.

Well, some people did.

Ờ thì, một số người đã làm.

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

Vậy nên, rất khó để giải thích, nhưng có một chuyển biến cơ sở.

And that is what has made it most fun.

Và đó là cái làm nó trở nên hay nhất.

That has been the most exciting thing,

Đó là điều thú vị nhất,

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

không là kỹ thuật, không là thứ người ta đã làm

but actually the community, the spirit of all these people

mà là xã hội, tinh thần của mọi người

getting together, sending the emails.

làm cùng nhau, gửi thư điện tử.

That's what it was like then.

Đó là cái giống như vậy.

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

Bạn biết không? Nó buồn cười, nhưng giờ thì nó lại giống vậy.

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

Tôi yêu cầu, nhiều hay ít, hãy đưa tư liệu

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

Tôi nói, "Bạn có thể đưa các tư liệu lên trang web này không?"

And you did.

Và họ đã làm.

Thanks.

Cảm ơn.

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

Đó là một cú huých, đúng không?

I mean, it has been quite interesting

Ý tôi là, điều đó khá là thú vị

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

vì ta khám phá các thứ trên trang web

really sort of blow us away.

thật sự quá tuyệt vời.

They're much more than we'd originally imagined

Hơn rất nhiều so với tưởng tượng ban đầu

when we put together the little, initial website

khi đặt địa chỉ web nhỏ ban đầu với nhau

that we started off with.

mà chúng ta bắt đầu với.

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

Bây giờ, tôi muốn bạn đưa dữ liệu của bạn lên trang mạng.

Turns out that there is still huge unlocked potential.

Hóa ra rằng vẫn có những tiềm năng khổng lồ chưa được mở khóa.

There is still a huge frustration

Vẫn còn là sự thất bại lớn

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

bởi vì ta không có dữ liệu trên trang mạng như là dữ liệu.

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

Ý là sao, "dữ liệu"? Khác gì nhau - tư liệu, dữ liệu?

Well, documents you read, OK?

Tư liệu bạn đọc, đúng không?

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

Nhiều hay ít, bạn đọc nó, bạn có thể theo đường dẫn, thế thôi.

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

Dữ liệu-bạn có thể làm tất cả với máy tính

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

Ai đã ở đây hoặc cách khác xem bài nói của Hans Rosling?

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

Một trong những người tuyệt với - vâng nhiều người đã xem nó -

one of the great TED Talks.

một trong những bài nói tuyệt với của TED.

Hans put up this presentation

Hans đưa ra bài thuyết trình

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

trong đó ông đã chỉ ra, cho những đất nước khác nhau, trong màu sắc khác nhau -

he showed income levels on one axis

ông cho thấy mức độ thu nhập trên một trục

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

ông cho thấy số tử vong trẻ sơ sinh, và biến đổi theo thời gian

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

Do đó, ông đã lấy dữ liệu này và làm bài thuyết trình

which just shattered a lot of myths that people had

mà đã phá hủy rất nhiều chuyện hoang đường

about the economics in the developing world.

về kinh tế trong thế giới đang phát triển.

He put up a slide a little bit like this.

Ông thiết lập một trình chiếu nhỏ như vậy.

It had underground all the data

Nó có chứa ngầm tất cả các dữ liệu

OK, data is brown and boxy and boring,

Dữ liệu là màu nâu, hình hộp và nhàm chán

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

và đó là thứ ta nghĩ về nó, đúng không?

Because data you can't naturally use by itself

Vì dữ liệu không thể tự dùng một cách tự nhiên

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

nhưng thực tế, dữ liệu chứa một lượng lớn những gì xảy ra trong cuộc sống chúng ta

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

và nó như thế là vì ai đó lấy dữ liệu và làm cái gì đó với nó.

In this case, Hans had put the data together

Trường hợp này, Hans đặt dữ liệu với nhau

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

ông đã tìm từ tất cả trang mạng và các thứ của nước Mỹ.

He had put it together,

Ông đã đặt chúng với nhau,

combined it into something more interesting than the original pieces

kết hợp nó với vài thứ thú vị hơn bản gốc

and then he'd put it into this software,

và sau đó ông đưa nó vào phần mềm này,

which I think his son developed, originally,

mà tôi nghĩ con trai ông đã phát triển nó,

and produces this wonderful presentation.

và tạo ra bài thuyết trình tuyệt vời này.

And Hans made a point

Và Hans đã tạo một điểm nhấn

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

khi nói, "Nhìn xem, có nhiều dữ liệu thật sự rất quan trọng".

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

Và tôi hạnh phúc khi thấy điều đó tại bữa tiệc tối qua

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

khi ông ấy vẫn nói, rất mạnh mẽ, "Có nhiều dữ liệu thật sự rất quan trọng".

So I want us now to think about

Vậy tôi muốn bây giờ chúng ta hãy nghĩ

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

không chỉ hai mảnh dữ liệu được kết nối, hay sáu giống như ông ấy đã làm,

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

nhưng tôi muốn nghĩ về một thế giới mà ở đó mọi người đều đưa dữ liệu lên mạng

and so virtually everything you can imagine is on the web

mọi thứ tưởng tượng ban đầu đều trên mạng

and then calling that linked data.

và sau đó gọi là dữ liệu liên kết.

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

Kỹ thuật là dữ liệu liên kết, rất đơn giản.

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

Nếu bạn muốn đưa cái gì lên mạng thì có ba quy tắc:

first thing is that those HTTP names --

đầu tiên là tên HTTP -

those things that start with "http:" --

những thứ này bắt đầu với "http:" -

we're using them not just for documents now,

bây giờ chúng tôi dùng chúng không chỉ cho tư liệu,

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

chúng tôi dùng cho các thứ tư liệu đề cập.

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

Chúng tôi dùng cho con người, địa điểm,

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

chúng tôi dùng nó cho sản phẩm của bạn, dùng cho các sự kiện.

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

Tất cả loại khái niệm, họ có tên bắt đầu với HTTP.

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

Quy tắc thứ hai, nếu bạn lấy một trong số các tên HTTP và bạn tra cứu nó

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

và tôi làm về mạng với nó và lấy dữ liệu

using the HTTP protocol from the web,

sử dụng giao thức HTTP từ mạng,

I will get back some data in a standard format

tôi sẽ lấy về một vài dữ liệu với định dạng chuẩn

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

là loại dữ liệu có ích mà vài người muốn biết

about that thing, about that event.

về điều đó, về sự kiện đó.

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

Ai ở sự kiện? Bất cứ gì về người đó,

where they were born, things like that.

họ sinh ra ở đâu, những thứ như thế.

So the second rule is I get important information back.

Quy tắc hai tôi lấy về thông tin quan trọng

Third rule is that when I get back that information

Quy tắc ba là khi tôi lấy lại thông tin đó

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

nó không chỉ là chiều cao và cân nặng và nơi sinh của ai đó,

it's got relationships.

nó có cả những mối quan hệ.

Data is relationships.

Dữ liệu là những nối quan hệ.

Interestingly, data is relationships.

Thú vị là, dữ liệu là các mối quan hệ.

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

Người này sinh ở Berlin; Berlin ở Đức.

And when it has relationships, whenever it expresses a relationship

Khi có các mối quan hệ, bất cứ khi nào diễn tả một mối quan hệ

then the other thing that it's related to

khi đó những thứ khác có liên quan

is given one of those names that starts HTTP.

được đưa ra là một trong các tên bắt đầu với HTTP

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

Do đó, tôi có thể tiếp tục tra cứu cái đó.

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

Vậy tôi tìm một người - sau đó tôi có thể tìm thành phố sinh ra

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

sau đó tôi có thể tìm nó thuộc vùng nào, trong thị trấn nào,

and the population of it, and so on.

dân số của nó, vân vân.

So I can browse this stuff.

Do đó tôi có thể duyệt những thứ đó.

So that's it, really.

Vậy nó thật sự là như thế.

That is linked data.

Đó là dữ liệu kết nối.

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

Một vài năm trước tôi viết một bài báo tựa đề "Dữ liệu liên kết"

and soon after that, things started to happen.

và sớm sau đó, vài thứ bắt đầu xuất hiện.

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

Ý tưởng về dữ liệu liên kết mà chúng tôi có rất rất nhiều

of these boxes that Hans had,

về những cái hộp của Hans

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

và có rất rất nhiều những thứ được nảy mầm.

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

Nó không chỉ là toàn bộ nhiều cái cây khác.

It's not just a root supplying a plant,

Nó không chỉ là rễ nuôi lớn cái cây,

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

nhưng với mỗi cái cây, bất kể là gì -

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

bài thuyết trình, phân tích, ai đó tìm các mẫu trong dữ liệu -

they get to look at all the data

họ sẽ thấy tất cả các dữ liệu

and they get it connected together,

và họ sẽ thấy nó liên kết với nhau,

and the really important thing about data

và điều thật sự quan trọng về dữ liệu

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

là càng kết nối nhiều thứ, nó càng mạnh hơn.

So, linked data.

Vậy, dữ liệu liên kết.

The meme went out there.

Sự lan truyền đã vươn ra ngoài.

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

Và, cũng khá sớm Chris Bizer tại trường Đại học Freie ở Berlin

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

trong số người đầu tiên đưa lên thứ thú vị,

he noticed that Wikipedia --

ông để ý rằng Wikipedia -

you know Wikipedia, the online encyclopedia

các bạn biết Wikipedia, bách khoa trực tuyến duy nhất

with lots and lots of interesting documents in it.

với rất rất nhiều tư liệu thú vị trong đó.

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

Trong tư liệu, có hình vuông, hình hộp nhỏ.

And in most information boxes, there's data.

Và trong hầu hết các hộp thông tin, là dữ liệu.

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

Nên ông ấy viết chương trình lấy dữ liệu, trích nó từ Wikipedia,

and put it into a blob of linked data

và bỏ vào một phần nhỏ dữ liệu liên kết

on the web, which he called dbpedia.

trên trang mạng, mà ông gọi là dbpedia.

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

Dbpedia thể hiện bằng khung màu xanh ở giữa trình chiếu này

and if you actually go and look up Berlin,

và nếu bạn thật sự tìm kiếm về Berlin,

you'll find that there are other blobs of data

bạn sẽ thấy rằng có các vùng thông tin khác

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

mà cũng có những thứ về Berlin, và chúng được liên kết với nhau.

So if you pull the data from dbpedia about Berlin,

Vậy nếu bạn kéo dữ liệu về Berlin từ Dbpedia,

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

bạn kết thúc bằng việc kéo cả các thứ khác

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

Và thứ đang tồn tại bắt đầu phát triển.

This is just the grassroots stuff again, OK?

Đó cũng lại là cấp cơ sở.

Let's think about data for a bit.

Hãy nghĩ một chút về dữ liệu.

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

Dữ liệu đến từ thực tế dưới rất rất nhiều hình thức khác nhau.

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

Nghĩ về sự đa dạng của trang mạng. Nó thật sự rất quan trọng

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

rằng trang mạng cho phép bạn đưa tất cả loại dữ liệu lên đó.

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

Nó với dữ liệu, Tôi có thể nói về mọi loại.

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

Ta có thể nói về dữ liệu chính phủ, dữ liệu doanh nghiệp rất quan trọng,

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

có dữ liệu khoa học, có dữ liệu cá nhân,

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

có dữ liệu thời tiết, dữ liệu về sự kiện,

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

có dữ liệu về các bài nói, và có tin tức và có tất cả các thứ.

I'm just going to mention a few of them

Tôi chỉ định đề cập một vài trong số đó

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

để bạn hiểu được sự đa dạng của nó,

so that you also see how much unlocked potential.

cũng để bạn thấy tiềm năng chưa mở khóa nhiều như thế nào.

Let's start with government data.

Bắt đầu với dữ liệu chính phủ.

Barack Obama said in a speech,

Barack Obama đã nói trong bài diễn văn,

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

rằng ông ấy - dữ liệu về chính phủ Mỹ sẽ có trên mạng

in accessible formats.

dưới định dạng có thể tiếp cận.

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

Hy vọng họ đưa nó lên như dữ liệu liên kết

That's important. Why is it important?

Điều đó là quan trọng. Tại sao quan trọng?

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

Không chỉ vì minh bạch, minh bạch trong chính phủ là quan trọng

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

nhưng dữ liệu này - đây là dữ liêu từ tất cả cơ quan chính phủ

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

Nghĩ xem dữ liệu đó có giá bao nhiêu, nghĩ về cuộc sống ở Mỹ như thế nào.

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

Nó thật ra rất hũu dụng. Nó có giá trị.

I can use it in my company.

Tôi có thể dùng nó trong công ty tôi.

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

Tôi có thể dùng nó như đứa trẻ làm bài tập

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

Vậy ta đang nói về việc tạo ra địa điểm, cho thế giới tốt hơn

by making this data available.

bằng cách tạo ra dữ liệu có sẵn.

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

Thực tế nếu bạn có trách nhiệm - nếu bạn biết về vài dữ liệu

in a government department, often you find that

trong cơ quan chính phủ, bạn thường thấy

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

những người đó, họ rất muốn giữ kín nó -

Hans calls it database hugging.

Hans gọi đó là ôm chặt cơ sở dữ liệu.

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

Bạn ôm cơ sở dữ liệu, bạn không muốn bỏ ra

until you've made a beautiful website for it.

tới khi bạn tạo một trang mạng đẹp cho nó.

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

Ừ thì, tôi muốn đề nghị thay vào đó -

yes, make a beautiful website,

vâng, làm một trang mạng đẹp,

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

tôi là ai mà nói là đừng làm một trang đẹp?

Make a beautiful website, but first

Hãy làm một trang mạng đẹp, nhưng đầu tiên

give us the unadulterated data,

hãy cho chúng tôi dữ liệu không giả tạo,

we want the data.

chúng tôi muốn dữ liệu.

We want unadulterated data.

Chúng tôi muốn dữ liệu không giả tạo.

OK, we have to ask for raw data now.

Bây giờ, chúng ta phải yêu cầu dữ liệu thô.

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

Và tôi sẽ yêu cầu bạn thực hành, được chứ?

Can you say "raw"?

Hãy nói từ "thô"?

Audience: Raw.

Khán giả: Thô.

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

Hãy nói "dữ liệu"

Audience: Data.

Khán giả: Dữ liệu.

TBL: Can you say "now"?

L: Hãy nói "bây giờ"

Audience: Now!

Khán giả: Bây giờ!

TBL: Alright, "raw data now"!

Được rồi, "dữ liệu thô ngay bây giờ"!

Audience: Raw data now!

Khán giả: Dữ liệu thô ngay bây giờ!

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

Thực hiện như vậy. Điều đó là quan trọng vì bạn không biết có bao nhiêu lý do đâu.

people come up with to hang onto their data

Mọi người tìm cách để giữ dữ liệu của họ

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

và không đưa nó cho bạn, cho dù bạn trả tiền cho nó như một người đóng thuế.

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

Và đó không chỉ ở Mỹ. Mà toàn thế giới.

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

Và dĩ nhiên không chỉ chính phủ- mà cũng có cả các doanh nghiệp.

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

Vì vậy tôi chỉ đề cập một vài suy nghĩ về dữ liệu.

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

Bầy giờ chúng ta ở tại TED, và ta lúc nào cũng tỉnh táo

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

với những thử thách khổng lồ trong xã hội loài nguời ngày nay

curing cancer, understanding the brain for Alzheimer's,

chữa trị ung thư, hiểu bộ não cho bệnh Alzheimer,

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

Hiểu nền kinh tế để làm cho nó ổn định hơn,

understanding how the world works.

Hiểu cách thế giới hoạt động.

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

Giải quyết việc này là nhà khoa học

they have half-formed ideas in their head,

Họ có nửa ý tưởng trong đầu,

they try to communicate those over the web.

Họ cố giao tiếp những thứ đó qua mạng.

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

Nhưng bây giờ có rất nhiều loại tri thức về loài người

is on databases, often sitting in their computers,

trong các cơ sở dữ liệu, thường nằm trong máy tính,

and actually, currently not shared.

và thật ra, là không được chia sẻ.

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

Thực tế, tôi sẽ chỉ đi vào một chuyện,

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

ví dụ, bệnh Alzhelmer.

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

Sự phát minh ra thuốc - toàn bộ dữ liệu liên kết sẽ xuất hiện

because scientists in that field realize

vì nhà khoa học lĩnh vực này nhận ra rằng

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

đây là cách tuyệt vời để ra khỏi những kho chứa,

because they had their genomics data in one database

vì họ có dữ liệu gen trong một cơ sở dữ liệu

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

trong một tòa nhà, và họ có dữ liệu về chất hữu cơ ở chỗ khác.

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

Ngày nay, họ đang gắn bó với - dữ liệu liên kết -

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

và bây giờ họ có thể hỏi những câu, mà bạn có thể sẽ không hỏi,

I wouldn't ask -- they would.

tôi không hỏi - họ hỏi.

What proteins are involved in signal transduction

Loại protein nào tham gia vào việc truyền tín hiệu

and also related to pyramidal neurons?

và cũng liên quan với tế bào thần kinh hình tháp?

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

Bạn tiếp nhận thật nhiều và bạn đưa nó lên Google.

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

Dĩ nhiên, không có trang mạng nào trả lời câu hỏi đó

because nobody has asked that question before.

vì không có ai đã trả lời nó trước đây.

You get 223,000 hits --

Bạn có 223,000 kết quả -

no results you can use.

không kết quả nào dùng được

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

Bạn hỏi dữ liệu liên kết - đang được đặt cùng nhau

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

32 kết quả, mỗi một đó là một chất đạm có các thuộc tính

and you can look at.

và bạn có thể nhìn thấy nó.

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

Sức mạnh để hỏi những câu hỏi đó như một nhà khoa học -

questions which actually bridge across different disciplines --

câu hỏi vượt qua các quy tắc khác nhau

is really a complete sea change.

đó thật sự là sự thay đổi hoàn toàn.

It's very very important.

Điều đó rất rất quan trọng.

Scientists are totally stymied at the moment --

Lúc này, nhà khoa học hoàn toàn lúng túng -

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

sức mạnh của dữ liệu mà các nhà khoa học khác thu thập đc đã bị khóa

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

và ta cần mở khóa nó để giải quyết những vấn đề khổng lồ.

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

Bây giờ, nếu tiếp tục thế này, bạn sẽ nghĩ tất cả dữ liệu đến từ tổ chức khổng lồ

and has nothing to do with you.

và không có gì liên quan tới bạn.

But, that's not true.

Nhưng điều đó không đúng.

In fact, data is about our lives.

Thực tế, dữ liệu là về cuộc sống.

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

Bạn chỉ - đăng nhập vào địa chỉ mạng xã hội,

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

cái bạn thích, nói, "Đây là bạn tôi"

Bing! Relationship. Data.

Bing! Mối quan hệ. Dữ liệu.

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

Bạn nói, "Tấm ảnh này, nó mô tả người này".

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

Bìng! Đó là dữ liệu. Dữ liệu, dữ liệu, dữ liệu.

Every time you do things on the social networking site,

Mỗi lần bạn làm gì đó với mạng xã hội,

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

trang mạng xã hội lấy dữ liệu và dùng nó - tái tạo nó

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

và dùng nó để làm cho cuộc sống con người thú vị hơn.

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

Nhưng, khi tới vị trí dữ liệu kết nối khác

and let's say this is one about travel,

và lần này hãy nói về du lịch,

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

và nói, "Tôi muốn gửi tấm ảnh này đến mọi người trong nhóm"

you can't get over the walls.

bạn không thể vượt qua bức tường,

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

Nhà Kinh tế viết về nó, nhiều người bàn tán

tremendous frustration.

sự thất bại to lớn.

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

Cách đạp đổ các kho chứa là để đạt đồng bộ

between social networking sites.

giữa các địa chỉ mạng xã hội.

We need to do that with linked data.

Ta cần làm vậy với dữ liệu liên kết.

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

Loại dữ liệu cuối cùng tôi nói đến, có lẽ thú vị nhất.

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

Trước khi tôi xuống đây, tôi đã tìm trên OpenStreetMap

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

OpenStreetMap là bản đồ, cũng là Wiki.

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

Phóng to và cái hình vuông đó là nhà hát mà ta đang ngồi

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

Nhà hát Terrace. Không có tên trên đó.

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

Tôi vào phần biên tập, chọn nhà hát,

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

Tôi có thể thêm cái tên vào bên dưới, và lưu nó lại.

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

Và bây giờ nếu bạn vào OpenStreetMap.org,

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

Khi tìm nơi này, bạn sẽ thấy Nhà hát Terrace có tên ở đó

I did that. Me!

Tôi đã làm điều đó. Là tôi!

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

Tôi làm thế với bản đồ. Vừa làm đó!

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

Tôi đưa nó lên đó. Bạn biết gì không?

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

Nếu bản đồ phố xá là về mọi nguời làm bổn phận của họ

and it creates an incredible resource

và nó tạo ra một nguồn không thể tin được

because everybody else does theirs.

vì mọi người khác làm việc của họ.

And that is what linked data is all about.

Và đó là những gì về dữ liệu liên kết.

It's about people doing their bit

Nó nói về mọi người đang làm phần của họ

to produce a little bit, and it all connecting.

để làm ra một ít, và tất cả chúng đều kết nối với nhau.

That's how linked data works.

Đó là cách dữ liệu liên kết làm việc.

You do your bit. Everybody else does theirs.

Bạn làm bổn phận của mình. Những người khác làm của họ.

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

Bạn có thể không tự có nhiều dữ liệu để đưa lên đây

but you know to demand it.

nhưng bạn biết yêu cầu nó.

And we've practiced that.

Và chúng ta sẽ tập luyện điều đó.

So, linked data -- it's huge.

Vậy, dữ liệu liên kết - nó khổng lồ.

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

Tôi chỉ nói một số ít rất nhỏ trong các thứ

There are data in every aspect of our lives,

Có dữ liệu ở mỗi khía cạnh cuộc sống,

every aspect of work and pleasure,

mỗi khía cạnh của công việc và sở thích,

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

và nó không chỉ là con số của nơi có dữ liệu,

it's about connecting it together.

mà nó kết nối với nhau.

And when you connect data together, you get power

Và khi bạn kết nối dữ liệu với nhau, bạn có sức mạnh

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

theo cách không chỉ xảy ra với trang mạng, mà còn với tư liệu.

You get this really huge power out of it.

Bạn sẽ có sức mạnh khổng lồ nhờ nó.

So, we're at the stage now

Vậy, bây giờ chúng ta đang ở tại sân khấu

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

nơi mà ta phải làm điều đó - những nguời nghĩ đó là ý hay.

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

Tất cả mọi người - tôi nghĩ rất nhiều người ở TED làm nhiều thứ

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

mặc dù không có sự hoàn vốn ngay tức khắc

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

vì nó sẽ chỉ thật sự chi trả khi mọi người khác hoàn thành nó -

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

họ sẽ làm bởi vì họ là kiểu người làm những thứ

which would be good if everybody else did them.

mà chỉ tốt nếu người khác đã làm nó.

OK, so it's called linked data.

Nên nó được gọi là dữ liệu liên kết

I want you to make it.

Tôi muốn bạn làm điều đó

I want you to demand it.

Tôi muốn bạn yêu cầu nó.

And I think it's an idea worth spreading.

Và tôi nghĩ nó là ý tường toàn cầu

Thanks.

Cảm ơn.

(Applause)

(Vỗ tay)