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Modèle sémantique définition

Modèle sémantique définition

Modèle sémantique définition

Un modèle de données sémantiques dans l`ingénierie logicielle a diverses significations: l`utilisation d`un modèle sémantique comme une étape fondamentale dans le processus de développement de l`entrepôt de données peut servir de clé de voûte pour comprendre les exigences, la conception des modèles de données ultérieurs, et en tant que lien entre l`interface de l`outil de reporting et les modèles de données physiques. Ce modèle peut être documenté dans Excel ou Access-ou dans n`importe quel nombre de référentiels de métadonnées ou d`outils de modélisation plus sophistiqués pour se conformer aux normes d`entreprise. Tracer les éléments à leurs sources atomiques naturellement, il y a des compromis dans la base de données/interface de couche sémantique. En combinant une compréhension de la façon dont l`outil de Reporting fonctionne avec les enseignements tirés du processus de modélisation sémantique, les compromis de conception sont compris et une approche optimale adoptée. Un de ces compromis est dans la conception des structures pour soutenir des éléments agrégés-année-à-date des ventes, par exemple. Dans l`exemple ci-dessus, il est clair que l`élément «ventes de l`année à date» doit être explicite dans la couche sémantique, car il est explicite dans le modèle sémantique. La décision de conception à prendre est: si le calcul pour les ventes d`année en date est effectué pendant le processus d`extraction, de transformation et de chargement (ETL) et placé dans la base de données physique, ou si les ventes par mois (par exemple) sont stockés dans la base de données et le fardeau de calcul de l`année à la date placée sur l`outil de requête au moment de l`exécution? La réponse réside dans l`importance de la nécessité pour les chiffres agrégés de l`année à date et la charge imposée à l`utilisateur de créer l`élément, par rapport à la nécessité pour les numéros mensuels et les compromis de performance associés. Le modèle sémantique peut aider à déterminer cette importance. (En règle générale, les performances de l`outil ETL et les performances de l`outil de requête et de rapport doivent également être prises en considération.) La modélisation de la connaissance sémantique peut rendre compte de données discrètes telles que celles-ci, en plus des influences qualitatives, pour répondre à des questions plus importantes sur les auteurs, les motivations et les schémas de comportement: qu`est-ce que les relations de ce suspect avec ces endroits me dire sur cet événement apparemment sans rapport? Ces crimes de propriété font-ils partie d`un effort organisé? Examinons comment ces deux sites peuvent collaborer sous leur modèle de données actuel, plus traditionnel: dans un sens général, la sémantique est l`étude des significations-du message derrière les mots. «Sémantique» dans le contexte des entrepôts de données et de données signifie «du point de vue de l`utilisateur». Ce sont les données dans le contexte-où le sens est. Les «informations» sont également souvent définies comme des «données en contexte».

Par conséquent, «sémantique», alors qu`il n`est pas synonyme d`information, porte avec lui le même sens des données au travail, ou des données dans les mains du travailleur. Pourquoi un modèle sémantique est-il nécessaire? Au fur et à mesure que les connaissances changent, le modèle sémantique peut aussi changer. Par exemple, des vols peuvent avoir eu lieu dans diverses banques. Au fur et à mesure que le nombre de vols change, le modèle peut être mis à jour. D`autres données qualitatives relatives à ces banques, ou à ces vols, peuvent être introduites dans un modèle continuellement actualisé; changements démographiques ou de population dans le voisinage d`une banque, un changement dans la propriété de la Banque, les détails des circonstances d`un vol particulier. Cela enrichit les connaissances sur les modèles et les influences.

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