Comprendre un modèle de données sémantique

Dans la discipline de la gestion des données , il y a toujours eu le besoin de trouver un sens aux données qui nous entourent. En particulier lorsque nous essayons de prendre les meilleures décisions possibles au sein d'une organisation pour les services et les produits que nous fournissons et support pour nos clients. La sémantique, en tant que pratique, est l'étude de l'extraction de la vérité et de la signification des données qui nous entourent. Tout repose sur la façon dont nous utilisons et interprétons les données, les informations et les connaissances pour prendre des décisions dans le domaine des technologies de l'information. La gestion des données en entreprise dépend de l'utilisation et de l'interprétation des données en fonction des besoins, des personnes et des clients.

Qu'est-ce que les données sémantiques ?

Les données sémantiques sont des données qui ont été structurées pour leur donner un sens. Pour ce faire, on crée des relations entre les entités de données afin de donner de la véracité aux données et de leur conférer l'importance nécessaire à leur consommation. Les données sémantiques contribuent à la maintenance de la relation de cohérence entre les données.

Un hub de données sémantiques permet aux organisations d'extraire le sens, les relations et les vérités entre toutes sortes de données. Les données peuvent être structurées ou non structurées et exister dans n'importe quelle source. La création de collaborations de données à l'aide d'une approche sémantique permet de transformer les données en informations et les informations en connaissances pour une support décision agile. Bien que de nombreuses applications puissent le faire, il est désormais possible de le faire au niveau de la couche de données afin d support améliorer la gestion des données et d'accélérer la prise de décision pour tous les consommateurs de données sémantiques.

Les technologies émergentes telles que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle peuvent avantage des données sémantiques. Ces technologies peuvent être à la fois consommatrices et fournisseuses de données afin d'améliorer les performances, l'intelligence et l'ensemble des services et des produits.

Comment fonctionnent les données sémantiques ?

Un modèle de données sémantique fonctionne essentiellement en créant des relations entre les données lorsque celles-ci sont organisées. Cela permet aux données d'avoir une signification sans intervention humaine ou traitement supplémentaire.

Les données sont organisées en trois parties essentielles : le premier élément ou objet de données, la relation, puis le deuxième élément ou objet de données. Les systèmes de gestion de base de données qui suivent un modèle de données sémantiques peuvent facilement être intégrés et comparés les uns aux autres pour obtenir des informations supplémentaires sur les données elles-mêmes.

La construction d'un modèle sémantique de données commence par la compréhension du résultat des questions auxquelles il faut répondre pour prendre les décisions nécessaires. Il faut ensuite rassembler les données et s'assurer de leur intégrité. Puis créer le modèle de données en définissant les relations entre les données. Le langage utilisé s'appelle Gellish. Il permet d'exprimer des faits sur les données et leurs relations avec d'autres données pour la connaissance et les décisions.

Qu'est-ce que le modèle sémantique de données ?

Un centre de données sémantiques aide à fournir des données intelligentes aux applications axées sur les données et aux autres consommateurs de données. Les données elles-mêmes sont déjà dans un état de vérité par rapport à d'autres éléments de données, de sorte qu'il n'est pas nécessaire de les découvrir au sein de l'application elle-même.

Les données elles-mêmes ont une signification et représentent les connaissances nécessaires aux consommateurs des données. Les données elles-mêmes peuvent provenir de diverses sources telles que les lacs de données et d'autres sources de données d'entreprise pour support le centre de données sémantiques.

Le modèle sémantique des données peut être différent d'un centre de données à l'autre. Le modèle représente le besoin de relations entre les données dont les consommateurs ont besoin pour prendre des décisions. Le modèle lui-même doit être orienté vers le service à la clientèle plutôt que d'être un simple modèle de données pour toutes les données. Cela contribue à la performance globale du service et à la réduction de la complexité de la gestion des données . En particulier pour les données qui n'ont pas besoin d'être mises à disposition dans le hub de données sémantiques, puisque ces données n'auraient aucune valeur pour les consommateurs de données.

Modèle de données sémantiques et modèle de données relationnelles

La différence la plus importante entre un modèle de données sémantiques et un modèle de données relationnelles est la manière dont ils sont construits. Le modèle de données relationnel est construit à l'aide de relations entre les tables, les colonnes et les lignes de la base de données. Bien que des associations soient faites dans un modèle de données relationnel, des requêtes sont nécessaires pour découvrir la relation entre un élément de données et un autre.

Dans un modèle de données sémantique, les significations des données sont décrites comme étant liées à une interprétation réelle de la manière dont les données sont utilisées. Le modèle sémantique est plus orienté vers les faits et la vérité qu'un modèle relationnel, sans qu'il soit nécessaire de requête la vérité. Bien que similaire à un modèle relationnel, le modèle sémantique est plus intelligent et plus rapide pour dériver la vérité entre les éléments de données du module.

Applications du modèle de données sémantiques

Les avantages d'un modèle de sémantique des données sont notamment les suivants :

• Les relations entre les données sont faciles à comprendre.
• Les relations entre les données sont, à première vue, véridiques sans qu'il soit nécessaire de dériver d'autres données.
• Faciliter le développement de programmes d'application en utilisant des données sémantiques.
• Amélioration de la visualisation et de la communication des données.

Les inconvénients :

• Relativement nouveau, il n'y a pas beaucoup de normes pour l'identité sémantique et la conception.
• Il est nécessaire d'approfondir les travaux et les meilleures pratiques pour modéliser l'activité d'une organisation.

Les modèles de données sémantiques ont le vent en poupe dans l'industrie. L'application du modèle de données sémantique augmente considérablement avec l'introduction et l'amélioration des technologies émergentes telles que l'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA). Les modèles de données ne sont qu'une nouvelle évolution de la manière dont nous gérons les données d'entreprise pour la performance et l'support décision.

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