Modellazione semantica dei dati: Evitare le trappole e risolvere i dilemmi

Recensioni dei lettori

Il libro è una risorsa molto apprezzata nel campo della modellazione, in particolare per gli ontologi e i tassonomisti. Fornisce spiegazioni chiare e indicazioni pratiche sulle sfumature della semantica. Tuttavia, alcuni lettori ritengono che copra troppo estesamente i concetti di base e che possa non soddisfare chi cerca materiale più avanzato. Nel complesso, il libro è apprezzato per la sua accessibilità e per l'approccio unico al collegamento tra sviluppo web e intelligenza artificiale.

⬤ - Grande chiarezza nella spiegazione dei concetti di modellazione
⬤ - Molto utile per i principianti o per coloro che si stanno ripassando la semantica
⬤ - Introduzione facile da leggere e accessibile
⬤ - Unico nel collegare le prospettive dello sviluppo web e dell'intelligenza artificiale.

- Alcuni lettori lo trovano troppo elementare, poiché rivisita ampiamente i concetti fondamentali; - Alcuni preferiscono altri testi a questo per gli argomenti più avanzati.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Semantic Modeling for Data: Avoiding Pitfalls and Breaking Dilemmas

Contenuto del libro:

Che valore offre la modellazione semantica dei dati? In qualità di architetto dell'informazione o di professionista della scienza dei dati, supponiamo che abbiate un'abbondanza di dati giusti e la tecnologia per estrarre l'oro del business, ma che continuiate a fallire. Il motivo? Una cattiva semantica dei dati.

In questa guida pratica e completa, l'autore Panos Alexopoulos vi accompagna in un viaggio illuminante attraverso la modellazione semantica dei dati applicata nel mondo reale. Imparerete a padroneggiare questo mestiere per aumentare l'usabilità e il valore dei vostri dati e delle vostre applicazioni. Esplorerete anche le insidie da evitare e i dilemmi da superare per costruire rappresentazioni semantiche dei dati di alta qualità e valore.

Comprendere i concetti, i fenomeni e i processi fondamentali legati alla modellazione semantica dei dati. Esaminare le stranezze e le sfide della modellazione semantica dei dati e imparare a sfruttare efficacemente i framework e gli strumenti disponibili.

Evitare gli errori e le cattive pratiche che possono compromettere gli sforzi per creare buoni modelli di dati. Imparare a conoscere i dilemmi dello sviluppo dei modelli, tra cui la rappresentazione, l'espressività e il contenuto, lo sviluppo e la governance.

Organizzare ed eseguire iniziative sui dati semantici nella vostra organizzazione, affrontando sfide tecniche, strategiche e organizzative.