Modelo de datos semánticos

Un modelo de datos semántico ( SDM ) es un formalismo de estructuración y descripción de bases de datos basado en semántica de alto nivel ( modelo de base de datos ) para bases de datos. Este modelo de base de datos está diseñado para capturar más del significado de un entorno de aplicación de lo que es posible con los modelos de bases de datos contemporáneos. Una especificación SDM describe una base de datos en términos de los tipos de entidades que existen en el entorno de aplicación, las clasificaciones y agrupaciones de esas entidades y las interconexiones estructurales entre ellas. SDM proporciona una colección de primitivas de modelado de alto nivel para capturar la semántica de un entorno de aplicación. Al acomodar la información derivada en una especificación estructural de base de datos, SDM permite que la misma información se vea de varias maneras; esto hace posible acomodar directamente la variedad de necesidades y requisitos de procesamiento que normalmente están presentes en las aplicaciones de bases de datos. El diseño del presente SDM se basa en nuestra experiencia en el uso de una versión preliminar del mismo. SDM está diseñado para mejorar la eficacia y la facilidad de uso de los sistemas de bases de datos. Una descripción de base de datos SDM puede servir como una herramienta de especificación y documentación formal para una base de datos; Puede proporcionar una base para soportar una variedad de potentes funciones de interfaz de usuario, puede servir como un modelo de base de datos conceptual en el proceso de diseño de bases de datos y puede usarse como modelo de base de datos para un nuevo tipo de sistema de administración de bases de datos.

Un modelo de datos semánticos en ingeniería de software tiene varios significados:

1. Se trata de un modelo de datos conceptual en el que se incluye información semántica. Esto significa que el modelo describe el significado de sus instancias. Un modelo de datos semántico de este tipo es una abstracción que define cómo los símbolos almacenados (los datos de instancia) se relacionan con el mundo real. ^[1]
2. Se trata de un modelo de datos conceptual que incluye la capacidad de expresar e intercambiar información que permite a las partes interpretar el significado (semántica) de las instancias, sin necesidad de conocer el metamodelo. Dichos modelos semánticos están orientados a hechos (en contraposición a los orientados a objetos). Los hechos se expresan normalmente mediante relaciones binarias entre elementos de datos , mientras que las relaciones de orden superior se expresan como conjuntos de relaciones binarias. Normalmente, las relaciones binarias tienen la forma de tripletas: Objeto-Tipo de relación-Objeto. Por ejemplo: la Torre Eiffel <está situada en> París.

Normalmente, los datos de instancia de los modelos de datos semánticos incluyen explícitamente los tipos de relaciones entre los diversos elementos de datos, como <se encuentra en>. Para interpretar el significado de los hechos de las instancias, se requiere que se conozca el significado de los tipos de relaciones (tipos de relación). Por lo tanto, los modelos de datos semánticos normalmente estandarizan dichos tipos de relación. Esto significa que el segundo tipo de modelos de datos semánticos permite que las instancias expresen hechos que incluyen sus propios significados. El segundo tipo de modelos de datos semánticos suele estar destinado a crear bases de datos semánticas. La capacidad de incluir significado en bases de datos semánticas facilita la creación de bases de datos distribuidas que permiten a las aplicaciones interpretar el significado del contenido. Esto implica que las bases de datos semánticas se pueden integrar cuando utilizan los mismos tipos de relación (estándar). Esto también implica que, en general, tienen una aplicabilidad más amplia que las bases de datos relacionales u orientadas a objetos .

La estructura lógica de datos de un sistema de gestión de bases de datos (DBMS), ya sea jerárquica , de red o relacional , no puede satisfacer totalmente los requisitos de una definición conceptual de los datos, porque tiene un alcance limitado y está sesgada hacia la estrategia de implementación empleada por el DBMS. Por lo tanto, la necesidad de definir los datos desde una perspectiva conceptual ha llevado al desarrollo de técnicas de modelado semántico de datos. Es decir, técnicas para definir el significado de los datos dentro del contexto de sus interrelaciones con otros datos, como se ilustra en la figura. El mundo real, en términos de recursos, ideas, eventos, etc., se define simbólicamente dentro de los almacenes de datos físicos. Un modelo de datos semántico es una abstracción que define cómo los símbolos almacenados se relacionan con el mundo real. Por lo tanto, el modelo debe ser una verdadera representación del mundo real. ^[1]

Según Klas y Schrefl (1995), el "objetivo general de los modelos de datos semánticos es captar más significado de los datos mediante la integración de conceptos relacionales con conceptos de abstracción más potentes conocidos en el campo de la inteligencia artificial . La idea es proporcionar primitivas de modelado de alto nivel como parte integral de un modelo de datos para facilitar la representación de situaciones del mundo real". ^[2]

La necesidad de modelos de datos semánticos fue reconocida por primera vez por la Fuerza Aérea de los Estados Unidos a mediados de la década de 1970 como resultado del Programa de Fabricación Integrada Asistida por Computadora (ICAM). El objetivo de este programa era aumentar la productividad de la fabricación mediante la aplicación sistemática de la tecnología informática. El Programa ICAM identificó la necesidad de mejores técnicas de análisis y comunicación para las personas involucradas en la mejora de la productividad de la fabricación. Como resultado, el Programa ICAM desarrolló una serie de técnicas conocidas como Métodos IDEF (definición ICAM), que incluían lo siguiente: ^[1]

• IDEF0 se utiliza para producir un “modelo de función” que es una representación estructurada de las actividades o procesos dentro del entorno o sistema.
• IDEF1 se utiliza para producir un “modelo de información” que representa la estructura y la semántica de la información dentro del entorno o sistema.
  • IDEF1X es una técnica de modelado de datos semánticos que se utiliza para producir un modelo gráfico de información que representa la estructura y la semántica de la información dentro de un entorno o sistema. El uso de esta norma permite la construcción de modelos de datos semánticos que pueden servir para respaldar la gestión de datos como recurso, la integración de sistemas de información y la creación de bases de datos informáticas.
• IDEF2 se utiliza para producir un “modelo dinámico” que representa las características de comportamiento variables en el tiempo del entorno o sistema.

Durante la década de 1990, la aplicación de técnicas de modelado semántico dio lugar a los modelos de datos semánticos del segundo tipo. Un ejemplo de ellos es el modelo de datos semánticos que se estandarizó como ISO 15926-2 (2002), que se desarrolló posteriormente hasta convertirse en el lenguaje de modelado semántico Gellish (2005). La definición del lenguaje Gellish está documentada en forma de modelo de datos semánticos. Gellish en sí es un lenguaje de modelado semántico que se puede utilizar para crear otros modelos semánticos. Esos modelos semánticos se pueden almacenar en bases de datos Gellish, que son bases de datos semánticas.

Un modelo de datos semántico puede utilizarse para muchos propósitos. Algunos objetivos clave incluyen: ^[1]

• Planificación de recursos de datos: se puede utilizar un modelo de datos preliminar para proporcionar una visión general de los datos necesarios para el funcionamiento de una empresa. Luego, el modelo se puede analizar para identificar y delimitar proyectos para crear recursos de datos compartidos.
• Creación de bases de datos compartibles: un modelo completamente desarrollado puede utilizarse para definir una vista de datos independiente de la aplicación que los usuarios pueden validar y luego transformar en un diseño de base de datos física para cualquiera de las diversas tecnologías de DBMS. Además de generar bases de datos que sean consistentes y compartibles, los costos de desarrollo pueden reducirse drásticamente mediante el modelado de datos.
• Evaluación del software del proveedor: dado que un modelo de datos en realidad representa la infraestructura de una organización, el software del proveedor se puede evaluar comparándolo con el modelo de datos de una empresa para identificar posibles inconsistencias entre la infraestructura implícita en el software y la forma en que la empresa realmente hace negocios.
• Integración de bases de datos existentes: Al definir el contenido de bases de datos existentes con modelos de datos semánticos, se puede derivar una definición de datos integrada. Con la tecnología adecuada, el esquema conceptual resultante se puede utilizar para controlar el procesamiento de transacciones en un entorno de base de datos distribuida. El Sistema de Soporte de Información Integrado (I2S2) de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos es un desarrollo experimental y una demostración de este tipo de tecnología, aplicada a un tipo heterogéneo de entornos DBMS.

• Matemáticas computacionales
• Esquema conceptual
• Modelo entidad-relación
• Modelo de información
• Modelado de roles de objetos
• Ontología (ciencia de la información)
• Modelo relacional/Tasmania
• Tecnología semántica
• Enfoque de tres esquemas

 Este artículo incorpora material de dominio público del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología.

• Naphtali D. Rishe (1992). Diseño de bases de datos: el enfoque de modelado semántico. McGraw-Hill.
• Johan ter Bekke (1992). Modelado semántico de datos . Prentice Hall.
• Alfonso F. Cardenas y Dennis McLeod (1990). Fundamentos de investigación en sistemas de bases de datos semánticos y orientados a objetos . Prentice Hall.
• Peter Gray, Krishnarao G. Kulkarni y Norman W. Paton (1992). Bases de datos orientadas a objetos: un enfoque de modelo de datos semántico . Serie internacional Prentice-Hall en Ciencias de la Computación.
• Michael Hammer y Dennis McLeod (1978). "El modelo de datos semántico: un mecanismo de modelado para aplicaciones de bases de datos". En: Proc. ACM SIGMOD Int'l. Conf. on Management of Data . Austin, Texas, 31 de mayo - 2 de junio de 1978, págs. 26-36.
• Hammer, Michael y Dennis McLeod. "Descripción de bases de datos con SDM: un modelo de base de datos semántica". ACM Transactions on Database Systems (TODS) 6.3 (1981): 351-86. Web.

• Sitio tributo al modelado de datos semánticos Johan ter Bekke.
• Análisis técnico de la capa de modelado semántico de datos en herramientas de BI