Comprender un modelo de datos semántico

Dentro de la disciplina de gestion des données siempre ha existido la necesidad de encontrar significado a los datos que nos rodean. Especialmente cuando intentamos tomar las mejores decisiones posibles dentro de una organización para los servicios y productos que ofrecemos y apoyamos a nuestros clientes. La semántica como práctica en sí es el estudio de la extracción de la verdad y el significado de los datos que nos rodean. Todo se basa en el fundamento de cómo utilizamos e interpretamos los datos, la información y el conocimiento para tomar decisiones dentro de la tecnología de la información. La gestion des données empresarial gestion des données datos depende del uso y la interpretación de los datos para sus necesidades, las personas y los clientes.

Qué son los datos semánticos

Los datos semánticos son datos que han sido estructurados para añadir significado a los datos. Esto se hace creando relaciones de datos entre las entidades de datos para dar veracidad a los datos y la importancia necesaria para el consumo de datos. Los datos semánticos ayudan a mantener la relación de cohérence entre los datos.

Un centro semántico de datos permite a las organizaciones extraer significados, relaciones y verdades entre todo tipo de datos. Los datos pueden ser estructurados o no estructurados y existir en cualquier fuente. Crear colaboraciones de datos utilizando un enfoque semántico permite transformar los datos en información y la información en conocimiento para un ágil apoyo a la toma de decisiones. Aunque muchas aplicaciones pueden hacer esto, ahora se puede hacer en la couche de données para apoyar una mejor gestion des données y un rendimiento más rápido para las decisiones de todos los consumidores de los datos semánticos.

Especialmente las tecnologías emergentes, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, pueden avantage de los datos semánticos. Estas tecnologías pueden ser consumidoras y proveedoras de datos para mejorar el rendimiento, la inteligencia y los servicios y productos en general.

¿Cómo funcionan los datos semánticos?

Un modelo de datos semántico funciona básicamente creando relaciones entre los datos cuando éstos están organizados. Esto permite que los datos tengan significado sin intervención humana ni procesamiento adicional.

Los datos se organizan en tres partes esenciales: el primer elemento u objeto de datos, la relación y, a continuación, el segundo elemento u objeto de datos. Los sistemas de gestión de bases de datos que siguen un modelo semántico de datos pueden integrarse y compararse fácilmente entre sí para obtener más información relacionada con los propios datos.

La construcción de un modelo semántico de datos empieza por comprender el resultado de las preguntas que hay que responder para tomar las decisiones necesarias. A continuación, se recopilan los datos y se garantiza su integridad. A continuación, se crea el modelo de datos definiendo las relaciones entre los datos. El lenguaje utilizado se llama Gellish y sirve para expresar hechos sobre los datos y sus relaciones con otros datos para el conocimiento y la toma de decisiones.

¿Qué es el modelo semántico de datos?

Un centro de datos semántico ayuda a suministrar datos inteligentes a las aplicaciones basadas en datos y a otros consumidores de los mismos. Los datos en sí ya se encuentran en un estado de verdad en relación con otros elementos de datos, por lo que no es necesario descubrirlo dentro de la propia aplicación.

Los datos en sí tienen significado y representan el conocimiento que necesitan los consumidores de los datos. Los propios datos pueden proceder de diversas fuentes, como lagos de datos y otras fuentes de datos empresariales, para apoyar el centro de datos semánticos.

El modelo semántico de datos puede ser diferente de un centro de datos a otro. El modelo representa la necesidad de relaciones de datos que los consumidores de los datos necesitan para tomar decisiones. El modelo en sí debe estar orientado al servicio al cliente en lugar de ser simplemente un modelo de todos los datos. Esto ayuda al rendimiento general del servicio y a la reducción de las complejidades de gestion des données . Especialmente en el caso de los datos que no necesitan estar disponibles en el centro de datos semánticos, ya que esos datos no tendrían valor para los consumidores de los mismos.

Modelo de datos semántico frente a modelo de datos relacional

La diferencia más significativa entre un modelo de datos semántico y un modelo de datos relacional es cómo se construyen. El modelo de datos relacional se construye utilizando relaciones entre tablas, columnas y filas de la base de datos. Aunque en un modelo de datos relacional se hacen asociaciones, requiere consultas para descubrir la relación de un elemento de datos con otro.

En un modelo semántico de datos, los significados de los datos se describen en relación con una interpretación real de cómo se utilizan los datos. El modelo semántico está más orientado a los hechos y a la verdad que un modelo relacional, sin tener que consultar la verdad. Aunque es similar a un modelo relacional, el modelo semántico es más inteligente y rápido a la hora de derivar la verdad entre los elementos de datos del módulo.

Aplicaciones del modelo de datos semánticos

Las ventajas de un modelo de semántica de datos son las siguientes:

• Relaciones de datos fáciles de entender.
• Las relaciones de datos son, en apariencia, veraces sin necesidad de derivar más datos.
• Desarrollo más fácil de programas de aplicación utilizando datos semánticos.
• Mejor visualización e información de los datos.

Las desventajas:

• Relativamente nuevo, no hay muchas normas para la identidad semántica y el diseño.
• Se necesita más trabajo y mejores prácticas para modelar el negocio de una organización.

Los modelos de datos semánticos están ganando mucha tracción en la industria. La aplicación del modelo de datos semánticos está creciendo significativamente con la introducción y mejora de tecnologías emergentes como el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI). Los modelos de datos no son más que otra evolución de cómo gestionamos los datos empresariales para el rendimiento y el apoyo a la toma de decisiones.

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