Este documento describe el modelo de objeto semántico y las ventajas de la base de datos semántica. Explica que el modelado semántico resume la complejidad lógica de la base de datos para hacerla más usable y accesible para más usuarios. También describe la arquitectura típica de una base de datos semántica, incluyendo la separación del modelo conceptual y lógico.

1. MODELO DE OBJETO SEMÁNTICO
Erik Guerrero - 13802490

2. DEFINICIÓN
El modelado semántico resume la complejidad lógica representativa de la Base de Datos, esto permite mayor usabilidad
por parte de más usuarios, se extiende el amplio dominio para la redes de comunicaciones donde los usuarios no son
conscientes de la estructura lógica de una base de datos remota.
La abstracción de datos y la separación de componente lógicos y conceptuales son propiedades importantes en las Bases
de Datos Semántica por tanto permiten la representación de la realidad a modo de espejo.
También trae consigo mayor complejidad lógica y problemas de interpretación de las consultas, debido a su acercamiento
al lenguaje natural, produce ambigüedades.
La base de datos Semántica permite la adaptación de datos derivados, no existentes en la base de datos pero que para el
usuario es obvio su existencia.
El nuevo estándar trata de minimizar el problema de ambigüedad en la base de datos.

3. ARQUITECTURA DE UNA BASE DE
DATOS SEMÁNTICA
En 1970, el Modelo Relacional revolucionó el campo de las Bases de Datos, debido al logro de la separación de la
representación lógica del dato de la implementación física, lo que produjo en adelante el desarrollo de lenguajes de
consultas.
Los modelos semánticos fueron introducidos como herramientas de diseño de esquemas. El motivo principal de su uso
radicaba en la exactitud del modelo de datos, como muchos autores aseveran, el modelado semántico, no es más, que una
representación del mundo real, estas propiedades no las tenían las aplicaciones de bases de datos típicas.
Hoy en día se ha tratado de estandarizar ello, con la llegada del estándar SQL3, que no es más que una extensión del
modelo relacional. El modelado semántico y el modelo lógico planteaba un modelo que sugería colocar el nombre de
Semantic-SQL, que pueda ser una estándar en lenguajes de consultas semánticas y planteaba una arquitectura del sistema
donde el modelo relacional actuaba de forma independiente al modelo semántico, este último actuaba de manera directa
con el usuario y traducía la consulta a un modelo lógico entendible por el Sistema de un esquema podía ser diseñado en
un alto nivel de modelado semántico y traducido en un medio tradicional para la implementación

4. VENTAJAS DEL MODELADO SEMÁNTICO
Separación de componentes conceptuales y lógicos
Los usuarios cuando realizan una consulta en una Base de Datos Relacional, navegan a través de ella por medio de un
esquema con tablas de registros, logran obtener los datos requeridos mediante operaciones asociadas como juntura y
proyección que son las más comunes. Acá se presenta un ejemplo extraído de , donde se plante el caso: Mary es un agente
de viajes, y se desea conocer la ciudad del empleador de Mary.. Para obtener esto en un lenguaje SQL se tendría que tener
explícitamente el conocimiento de las tablas donde se encuentra la información del negocio y lugar donde vive el
empleador. La sentencia SQL queda como sigue:
SELECT city
FROM BUSINESS
WHERE BNAME in
SELECT EMPLOYER
FROM BUSTRAV
WHERE PNAME=’Mary’
Es decir obtiene primero el nombre del empleador de Mary por selección y luego la ciudad de donde pertenece el negocio
donde trabaja el empleador.

5. VENTAJAS DEL MODELADO SEMÁNTICO
No existe una caracterización universal aceptada del termino “orientación a objetos”, por lo que cualquier intento de
definir el concepto es necesariamente una visión particular. Se va a considerar que son tres las características esenciales
que identifican este concepto.
Tipo Abstracto de Dato (TAD).
Herencia.
Identidad de objetos.
DESARROLLO DE UNA BASE DE DATOS
El primer paso para el desarrollo de una base de datos es lo que se podría llamar Análisis de requisitos, es decir, el estudio
del sistema que se pretende modelar, de una forma lo más precisa posible. Se debe especificar que información en
concreto acerca del mundo real es la que interesa y la que no interesa, y que tipo de problemas se van a querer resolver, es
decir, de que forma se va a utilizar esta información. Este estudio se realizara mediante entrevistas, esencialmente a:
Aquellas personas que mejor conocen el sistema que se quiere modelar.
Los futuros usuarios de la base de datos.
Toda la información acerca del mundo obtenida en el paso anterior se plasma en una presentación formal, a la que se
llama Modelo Conceptual. Para la elaboración del modelo conceptual hay distintos formalismos conceptuales, de los
cuales el más utilizado en base de datos es el modelo Entidad Relación.
El modelo conceptual es, pues, la traducción a un cierto formalismo conceptual de nuestra percepción del mundo real.
Hasta aquí el proceso es independiente totalmente del modelo de datos que se vaya a utilizar para construir una base de
datos. Además, el modelo conceptual es atemporal, en el sentido de que, mientras no varían los supuestos semánticos con
arreglo a los cuales se ha definido el modelo conceptual, cualquier instancia del mundo real a lo largo del tiempo debe
ajustarse al modelo conceptual que lo representa.
Es importante destacar que el modelo conceptual para un sistema no tiene por que ser único. Puede haber varios modelos
conceptuales distintos y todos ellos validos, aunque posiblemente algunos sean mejores que otro.
El tercer paso es la traducción del modelo conceptual, que es independiente del SGBD, e incluso del modelo de datos que
se vaya a utilizar, a un Esquema Conceptual que cumpla las restricciones propias de un cierto modelo de datos.
El esquema conceptual se elabora mediante un lenguaje de definición de datos (LDD), que ya si que es especifico para
cada modelo de datos e incluso para cada SGBD. Al igual que pasaba antes, el esquema conceptual para un cierto modelo
conceptual no tiene por que ser único.

6. CARACTERÍSTICAS
- La aplicación proporciona Formas, Reportes y Consultas.
- Determinar las cosas que serán representadas en esta.
- Especificar las características de dichas cosas y establecer relaciones entre todas ellas
- Entidades = Objetos semánticos ( se representan en Mayúsculas)
- Modelan con mayor precisión que el modelo E-R.

7. CONCLUSIÓN
El modelado semántico resume la complejidad l ´lógica representativa de la Base de Datos, esto permite
mayor usabilidad por parte de más usuarios, se extiende el amplio dominio para la redes de comunicaciones
donde los usuarios no son conscientes de la estructura l ´lógica de una base de datos remota.
La abstracción de datos y la separación de componente lógicos y conceptuales son propiedades importantes
en las Bases de Datos Semántica por tanto permiten la representación de la realidad a modo de espejo.