مدل داده معنایی
مدل داده معنایی ، با کوته‌نوشت SDM، یک توصیف «مبتنی بر معنا» و «سطح بالا» و یک «صوری‌سازی ساختاری (مدل)» برای پایگاه‌های داده است. این مدل پایگاه داده برای در اختیار گرفتن داده بیشتری از یک محیط کاربردی، نسبت به آنچه که در مدل‌های پایگاه داده معاصر امکان‌پذیر است، طراحی شده‌است. یک مشخصات SDM، توصیف‌کننده یک پایگاه داده به زبان «انواع موجودیت‌هایی است که در محیط کاربردی وجود دارد»، «رده‌بندی و گروه‌بندی آن موجودیت‌ها»، و «روابط درونی ساختاری بین آن موجودیت‌ها» می‌باشد. SDM تعدادی اصل مدل‌سازی سطح بالا را برای در اختیار گرفتن معنای یک محیط کاربردی تهیه می‌بیند. با جاسازی اطلاعات مشتق شده در مشخصات ساختاری یک پایگاه داده، SDM این امکان را فراهم می‌کند تا یک اطلاعات(خبر) مشابه در چندین روش مختلف دیده شود؛ این موضوع امکان آن را فراهم می‌کند که به صورت مستقیم، انواع مختلفی از نیازها و نیازمندی‌های پردازشی، که معمولاً در کاربردهای پایگاه داده وجود دارد، را جاسازی کنیم. طراحی SDM فعلی، بر اساس تجربه ما در استفاده از ویرایش‌های ابتدایی آن است. SDM برای افزایش «موثربودن» و «قابل استفاده بودن» سامانه‌های پایگاه داده طراحی گردیده‌است. از یک توصیف پایگاه داده SDM می‌توان برای توصیف «مشخصات صوری یک پایگاه داده» و نیز به عنوان ابزاری برای «مستندسازی آن پایگاه داده» استفاده شود؛ از آن می‌توان به عنوان تهیه مبنایی برای پشتیبانی از انواع مختلفی از «امکانات واسط کاربری قوی» استفاده کرد؛ از آن می‌توان در فرایند مدل سازی پایگاه داده، به عنوان «یک مدل پایگاه داده مفهومی» استفاده کرد؛ نیز می‌توان از آن به عنوان یک «مدل پایگاه داده برای نوع جدیدی از سامانه‌های مدیریت پایگاه داده» استفاده کرد.
یک مدل داده معنایی در مهندسی نرم‌افزار چندین معنا دارد:
معمولاً «داده نمونه» در مدل‌های داده مفهومی به صورت صریح شامل «نوع رابطه بین عناصر داده» مختلف هستند، مثل . برای درک و ترجمه معنی واقعیت‌ها از نمونه‌ها، نیاز هست که «معنی انواع رابطه (انواع رابطه)» دانسته شود؛ بنابراین مدل‌های داده مفهومی معمولاً این «نوع رابطه» را «استانداردسازی» می‌کنند. این به آن معنی است که نوع دومی از مدل‌های داده مفهومی باید امکان آن را ایجاد کند که: «نمونه‌ها واقعیت‌هایی را بیان کنند که شامل معنی خودشان هستند». نوع دوم مدل‌های داده مفهومی معمولاً به معنی ساخت «پایگاه داده مفهومی» هستند. امکان شامل کردن «معنی» در «پایگاه‌های داده مفهومی»، ساخت «پایگاه‌های داده توزیع شده» را ساده می‌کنند، که آنها به برنامه‌های کاربردی امکان می‌دهند تا معنی را از محتوا درک (تفسیر) کنند. این به معنی آن است که پایگاه داده‌های مفهومی موقعی که از یک «نوع رابطه (استاندارد) مشابه» استفاده می‌کنند، قابلیت یکپارچه‌سازی (متحد شدن) دارند. این موضوع همچنین به معنی آن است که به صورت کلی، کاربردپذیری گسترده‌تری نسبت به پایگاه‌های داده رابطه ای و شیء گرا دارند.
ساختار داده منطقی یک سامانه مدیریت پایگاه داده (DBMS)، چه سلسله مراتبی، چه شبکه‌ای، و چه رابطه‌ای، نمی‌توانند به صورت کامل نیازمندی‌های تعریف مفهومی داده را برآورده کنند، زیرا آنها از نظر مقیاس محدودند و در جهت استراتژی پیاده‌سازی استفاده شده توسط DBMS جهت‌گیری دارند؛ بنابراین نیاز به آنکه «داده» را «» تعریف کنیم، منجر به توسعه فنون «مدل‌سازی داده معنایی» شده‌است. یعنی فنونی که «معنی داده» را در داخل «زمینه رابطه درونی با دیگر داده‌ها تعریف می‌کنند»، به آن شیوه که در شکل نشان داده شده‌است. جهان واقعی به صورت عبارات منابع، ایده‌ها، وقایع و غیره به صورت نمادین در داخل مخازن داده فیزیکی تعریف شده‌است. یک مدل داده معنایی یک نوع انتزاع است که تعریف کننده آن است که چگونه «نمادهای ذخیره شده» به «جهان واقعی» مرتبط می‌شوند؛ بنابراین مدل باید یک نمایش صحیح از جهان واقعی باشد.
بر اساس نظر «کلاس و شریفل در سال ۱۹۹۵ «هدف نهایی مدل‌های داده مفهومی در اختیاز گرفتن معنای بیشتری از داده با تحمیع مفاهیم رابطه‌ای با «مفاهیم انتزاعی» قوی‌تری است که این مفاهیم از زمینه هوش مصنوعی شناسایی شده‌اند. ایده آن است که اصول مدل‌سازی سطح بالا را به عنوان بخش متحدی از مدل داده برای آسان‌سازی نمایش وضعیت‌های جهان واقعی فراهم کنیم».
نیاز به مدل‌های داده مفهومی اولین بار در نیروی هوایی آمریکا در اواسط دهه ۱۹۷۰، و در برنامه (ICAM) تشخیص داده شد. هدف این برنامه بالا بردن بهره‌وری تولید از طریق کاربرد نظام مند فناوری رایانه بود. برنامه ICAM یک نیاز برای «تحلیل و فنون ارتباطی» بهتر برای افراد درگیر در بالابردن بهره‌وری تولید را تشخیص داد. در نتیجه، برنامه ICAM یک رشته فنون که IDEF شناخته شدند را توسعه داد (ICAM Definition). این روش‌ها شامل این موارد هستند:
در طی دهه ۱۹۹۰، استفاده از فنون مدل‌سازی معنایی منجر به ساخت مدل‌های داده معنایی از نوع دوم شد. یک نمونه از آن‌ها مدل داده معنایی است که به عنوان -2 در سال ۲۰۰۲ استانداردسازی شد، که سپس به زبان مدل سازی معنایی گلیش در سال ۲۰۰۵ توسعه یافت. تعریف زبان گلیش در قالب «مدل داده معنایی» مستندسازی شده‌است. خود زبان گلیش یک زبان مدل سازی معنایی است که از آن می‌توان برای ساخت دیگر مدل‌های معنایی استفاده کرد. این مدل‌های معنایی می‌توانند در پایگاه‌های داده گلیش ذخیره شوند، که نوعی پایگاه داده مفهومی هستند.
از مدل داده معنایی برای کمک به خیلی از اهداف استفاده می‌شود. بعضی از اهداف کلیدی شامل: