La modelación semántica ha sido un tema de investigación de gran interés para muchos profesionales dedicados a la base de datos. El motivo principal de este interés, es que po lo general, los sistemas de base de datos tienen una comprensión muy limitada de lo que significa la información que la propia base de datos contiene y sería conveniente que pudieran entender algo mas,con la finalidad de responder de forma inteligente a las peticiones de los usuarios. Todas las ideas introducidas para la modelización semántica son de gran utilidad y han sido ampliamente usadas en el diseño de base de datos, con independencia de su posterior implantación mediante un modelo concreto.
Una de las tareas básica de la modelización semántica es la estructuración de la información que se va almacenar y manejar, esto es, el conocimiento profundo de los datos operativos o de interés para la organización en cuestión y de como estos se relacionan entre sí. Para describir con claridad esta estructura, es necesario definir previamente el concepto de modelo de datos, que no es más que una colección de herramientas conceptuales que se emplean para especificar datos, las relaciones entre ellos, su semántica asociada y las restricciones de integridad. Esto es, cada modelo de datos se caracteriza por emplear un conjunto especifico de herramientas(básicamente símbolos, figuras, flechas, notaciones especiales y otras convenciones), así como una forma característica de organizar la infromación.
Los modelos de datos existens pueden clasificar de distintas formas atendiendo a diferentes criterios. En nuestro caso, usaremos una clasificación basada en el nivel de abstracción en el que se manejan los datos y que, por otro lado, es la mas extendida. Según este criterio.
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