Modelado semántico de datos: Evitar escollos y resolver dilemas

Opiniones de los lectores

El libro es un recurso bien considerado en el campo de la modelización, en particular para ontólogos y taxónomos. Ofrece explicaciones claras y orientación práctica sobre los matices de la semántica. Sin embargo, algunos lectores opinan que abarca conceptos básicos con demasiada amplitud y puede no satisfacer a quienes buscan material más avanzado. En general, es celebrado por su accesibilidad y su enfoque único para conectar el desarrollo web con la inteligencia artificial.

⬤ - Gran claridad en la explicación de los conceptos de modelado
⬤ - Muy útil para principiantes o para quienes repasan la semántica
⬤ - Introducción fácil de leer y accesible
⬤ - Único al tender un puente entre las perspectivas del desarrollo web y la inteligencia artificial.

- Algunos lectores lo encuentran demasiado básico, ya que repasa ampliamente conceptos fundamentales; - Algunos prefieren otros textos en lugar de éste para temas más avanzados.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

Semantic Modeling for Data: Avoiding Pitfalls and Breaking Dilemmas

Contenido del libro:

¿Qué valor ofrece el modelado semántico de datos? Como arquitecto de información o profesional de la ciencia de datos, supongamos que dispone de abundantes datos y de la tecnología necesaria para extraer el oro empresarial, pero aun así fracasa. ¿El motivo? Mala semántica de datos.

En esta práctica y completa guía de campo, el autor Panos Alexopoulos le llevará en un viaje revelador a través del modelado semántico de datos aplicado en el mundo real. Aprenderá a dominar este arte para aumentar la usabilidad y el valor de sus datos y aplicaciones. También explorará los escollos que hay que evitar y los dilemas que hay que superar para construir representaciones semánticas de datos valiosas y de alta calidad.

Comprenderá los conceptos, fenómenos y procesos fundamentales relacionados con el modelado semántico de datos. Examinar las peculiaridades y desafíos del modelado semántico de datos y aprender a aprovechar eficazmente los marcos y herramientas disponibles.

Evite los errores y las malas prácticas que pueden socavar sus esfuerzos por crear buenos modelos de datos. Conozca los dilemas del desarrollo de modelos, incluida la representación, la expresividad y el contenido, el desarrollo y la gobernanza.

Organice y ejecute iniciativas de datos semánticos en su organización, abordando retos técnicos, estratégicos y organizativos.