Das Verständnis eines semantischen Datenmodells

In der Disziplin des Datenmanagement bestand schon immer die Notwendigkeit, einen Sinn in den Daten um uns herum zu finden. Vor allem dann, wenn wir versuchen, innerhalb einer Organisation die bestmöglichen Entscheidungen für die Dienstleistungen und Produkte zu treffen, die wir für unsere Kunden bereitstellen und unterstützen. Die Semantik als Praxis selbst ist das Studium der Wahrheit und der Bedeutung der Daten um uns herum. Alles basiert auf der Grundlage, wie wir Daten, Informationen und Wissen für Entscheidungen innerhalb der Informationstechnologie nutzen und interpretieren. Das Datenmanagement eines Unternehmens hängt von der Nutzung und Interpretation von Daten für seine Bedürfnisse, Menschen und Kunden ab.

Was sind semantische Daten?

Semantische Daten sind Daten, die strukturiert wurden, um den Daten eine Bedeutung zu verleihen. Dies geschieht durch die Schaffung von Datenbeziehungen zwischen den Dateneinheiten, um den Daten Wahrheit und die erforderliche Bedeutung für den Datenverbrauch zu verleihen. Semantische Daten helfen bei der Aufrechterhaltung der Beständigkeit zwischen den Daten.

Eine semantische Datendrehscheibe ermöglicht es Unternehmen, Bedeutung, Beziehungen und Wahrheiten zwischen allen Arten von Daten zu extrahieren. Die Daten können strukturiert oder unstrukturiert sein und aus einer beliebigen Quelle stammen. Die Schaffung von Datenkooperationen unter Verwendung eines semantischen Ansatzes ermöglicht die Umwandlung von Daten in Informationen und von Informationen in Wissen für eine agile Entscheidungsunterstützung. Obwohl viele Anwendungen dies bereits können, kann dies nun auch auf der Data Layer erfolgen, um ein besseres Datenmanagement und eine schnellere Entscheidungsfindung für alle Nutzer der semantischen Daten zu ermöglichen.

Insbesondere aufkommende Technologien wie Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können von semantischen Daten Nutzen . Diese Technologien können Verbraucher der Daten und Anbieter der Daten sein, um Leistung, Intelligenz und allgemeine Dienste und Produkte zu verbessern.

Wie funktionieren semantische Daten?

Ein semantisches Datenmodell funktioniert im Wesentlichen durch die Schaffung von Beziehungen zwischen Daten, wenn die Daten organisiert sind. Dadurch können die Daten ohne menschliches Eingreifen oder zusätzliche Verarbeitung eine Bedeutung erhalten.

Die Daten sind in drei wesentliche Teile gegliedert - das erste Datenelement oder -objekt, die Beziehung und dann das zweite Datenelement oder -objekt. Datenbankverwaltungssysteme, die einem semantischen Datenmodell folgen, können leicht integriert und miteinander verglichen werden, um weitere Informationen über die Daten selbst zu erhalten.

Der Aufbau eines semantischen Datenmodells beginnt mit dem Verständnis der Fragen, die für die erforderlichen Entscheidungen beantwortet werden müssen. Dann werden die Daten gesammelt und die Datenintegrität sichergestellt. Anschließend wird das Datenmodell erstellt, indem Beziehungen zwischen den Daten definiert werden. Die verwendete Sprache heißt Gellish und wird verwendet, um Fakten über Daten und ihre Beziehungen zu anderen Daten für Wissen und Entscheidungen auszudrücken.

Was ist das semantische Datenmodell?

Eine semantische Datendrehscheibe hilft bei der Bereitstellung intelligenter Daten für data driven Anwendungen und andere Nutzer der Daten. Die Daten selbst befinden sich bereits in einem Wahrheitszustand in Bezug auf andere Datenelemente, so dass diese nicht innerhalb der Anwendung selbst entdeckt werden müssen.

Die Daten selbst haben eine Bedeutung und stellen das Wissen dar, das die Nutzer der Daten benötigen. Die Daten selbst können aus verschiedenen Quellen wie Data Lakes und anderen Unternehmensdatenquellen stammen, um die semantische Datendrehscheibe zu unterstützen.

Das semantische Datenmodell kann von Datendrehscheibe zu Datendrehscheibe unterschiedlich sein. Das Modell stellt den Bedarf an Datenbeziehungen dar, die die Verbraucher der Daten benötigen, um Entscheidungen zu treffen. Das Modell selbst muss kundenorientiert sein und nicht nur ein Datenmodell für alle Daten. Dies hilft bei der allgemeinen Serviceleistung und der Reduzierung der Komplexität des Datenmanagement . Dies gilt insbesondere für Daten, die nicht in der semantischen Datendrehscheibe zur Verfügung gestellt werden müssen, da diese Daten für die Datenkonsumenten keinen Wert haben.

Semantisches Datenmodell vs. Relationales Datenmodell

Der wichtigste Unterschied zwischen einem semantischen Datenmodell und einem relationalen Datenmodell besteht darin, wie sie aufgebaut sind. Das relationale Datenmodell basiert auf Beziehungen zwischen Tabellen, Spalten und Zeilen in der Datenbank. Obwohl in einem relationalen Datenmodell Assoziationen hergestellt werden, sind Abfragen erforderlich, um die Beziehung zwischen einem Datenelement und einem anderen zu ermitteln.

In einem semantischen Datenmodell werden die Bedeutungen der Daten in Bezug auf eine reale Interpretation der Verwendung der Daten beschrieben. Das semantische Modell ist fakten- und wahrheitsorientierter als ein relationales Modell, ohne die Wahrheit Anfrage zu müssen. Obwohl es einem Beziehungsmodell ähnelt, ist das semantische Modell intelligenter und schneller bei der Ableitung der Wahrheit zwischen Datenelementen im Modul.

Anwendungen des semantischen Datenmodells

Zu den Vorteilen eines Datensemantikmodells gehören folgende:

• Einfach zu verstehende Datenbeziehungen.
• Datenbeziehungen sind oberflächlich betrachtet wahrheitsgemäß, ohne dass weitere Daten abgeleitet werden.
• Leichtere Entwicklung von Anwendungsprogrammen unter Verwendung semantischer Daten.
• Bessere Visualisierung und Berichterstattung von Daten.

Die Nachteile:

• Relativ neu, nicht viele Standards für semantische Identität und Design.
• Es sind weitere Arbeiten und bewährte Verfahren erforderlich, um ein Modell für das Geschäft eines Unternehmens zu erstellen.

Semantische Datenmodelle gewinnen in der Industrie zunehmend an Bedeutung. Die Anwendung semantischer Datenmodelle nimmt mit der Einführung und Verbesserung neuer Technologien wie Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) erheblich zu. Die Datenmodelle sind nur eine weitere Entwicklung der Art und Weise, wie wir Unternehmensdaten zur Leistungs- und Entscheidungsunterstützung verwalten .

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