1、语义数据建模：避免陷阱与突破困境

语义数据建模：避免陷阱与突破困境

1. 语义数据建模的兴起与挑战

在数据和人工智能领域，语义数据模型，如知识图谱、本体论和分类法等，已经发展和应用了数十年。近年来，其受欢迎程度显著提升，像 Gartner 将知识图谱列入 2018 年新兴技术炒作周期，亚马逊、领英、BBC 和 IBM 等知名组织也在其产品和服务中开发和使用语义数据模型。

这一趋势背后有两大驱动力：
- 数据丰富型组织的需求 ：这些组织意识到，仅有大量数据是不够的，数据需要干净、一致、相互关联且具有清晰的语义，这样数据科学家和业务分析师才能专注于从数据中提取有用的见解。语义数据建模正是为应对这一挑战而存在。
- 人工智能应用开发者的需求 ：他们发现机器学习和统计推理技术并不总是足以构建所需的智能行为，补充明确的符号知识是必要且有益的，而语义数据建模专注于构建和提供此类知识。

然而，构建、使用和发展语义模型并非易事，尤其是当模型的范围和规模增大时。这是因为人类语言和思维充满了模糊性、不确定性和不精确性，使得数据语义的形式化和普遍接受的表示变得困难。

2. 适合阅读的人群

语义数据建模相关内容适合以下数据从业者：
- 学术背景的数据建模者 ：如分类学家、本体论者等，他们在学术和研究层面了解语义数据建模，但在工业环境中应用知识的机会较少。阅读相关内容可将所学知识应用于实际问题，提高工作质量。
- 数据或信息架构师 ：负责开发语义模型以解决组织内不同数据源和应用程序之间的语义异构性问题。相关