Модели данных визуализируют информацию, собранную в подключенной ИТ-системе, полностью или частично, чтобы облегчить её хранение и легкую доступность из базы данных. В построенных средах важность моделирования данных сводится к способности элементов в этой системе взаимодействовать.
Хотя моделирование данных здания можно выполнять разными способами, имеет смысл привести его в соответствие с требованиями заинтересованных сторон, которые будут использовать эту информацию. По сути, модель данных сравнима с архитектурным проектом, помогающим понять, как данные работают в системе. Чтобы быть максимально полезной, эта архитектура требует стандартизированных протоколов. Идеальная модель данных действует как центральный каталог, в котором данные группируются по определенным значениям, формам или атрибутам.
Использование хороших методов моделирования данных в построенных средах обеспечивает надежность и предсказуемость за счет использования универсальных методов для определения ресурсов данных здания и управления ими. В идеале эти модели данных должны быть достаточно гибкими, чтобы справляться с будущими изменениями, а также поддерживать эффективные операции и функциональность.
Важность моделирования данных в искусственных средах
Интеллектуальные технологии в строительстве направлены на то, чтобы сделать здания более эффективными, комфортными и удобными, одновременно оптимизируя операции.
Моделирование данных направлено на достижение:
- точное представление всех объектов в базе данных для предотвращения ошибочных отчетов и расчетов;
- концептуальный, логический и физический уровни проектирования в базе данных;
- более простое создание физической базы данных;
- экономичное и быстрое обновление и обслуживание ИТ-инфраструктуры;
- выявление избыточных и упущенных данных;
- структура, помогающая определить процедуры хранения и организации данных, а также отношения внутри базы данных.
Большая проблема в отрасли автоматизации зданий связана с различиями в том, как данные именуются в этих сложных системах. Определения часто различаются в зависимости от производителя, поставщика или другого заинтересованного лица, описывающего данные о здании. Чтобы помочь с однородностью этих определений, были разработаны стандарты с открытым исходным кодом, чтобы сделать работу с данными здания более эффективной.
Типы моделирования данных для умных зданий
Существует несколько способов моделирования данных для их организации и связи данных с физическими объектами и системами в искусственно созданной среде.
Три основные категории моделирования данных:
1. Концептуальные модели данных сосредотачиваются на ключевых тезисах и основных понятиях. Таким образом, модель описывает то, что содержится в системе, её предметную область и ключевые бизнес- процессы.
2. Логические модели данных основаны на концептуальных моделях данных и используются для представления абстрактных структур с учетом взаимосвязей внутри структур данных. Эти модели данных становятся основой физических моделей данных после их проверки и определяют, как разрабатывать структуры данных и отображать технические правила в системе.
3. Физические модели данных специфичны для баз данных и представляют отношения между объектами данных, такими как столбцы, таблицы, внешние и первичные ключи. Модель помогает анализу данных, описывая, как системы реализуют управления базами данных.
Когда дело доходит до важности моделирования данных в построенной среде, ключевым подходом является способ структурирования данных.
Важность семантического моделирования данных
Семантические модели данных используются для объяснения смысла информации о зданиях. Они количественно определяют взаимосвязи, чтобы обеспечить более точную аналитику данных здания. По сути, это концептуальная модель данных, которая позволяет обмениваться жизненно важной информацией о взаимосвязях между наборами данных. Эти модели включают в себя полностью открытый исходный код, что упрощает усовершенствование, проверку и модификацию баз данных.
Обеспечивая общий язык между датчиками и контроллерами, семантические модели данных определяют критические аспекты эксплуатации здания. Эти модели данных помогают преобразовывать данные в BAS или аналитическое программное обеспечение, чтобы обеспечить более точные аналитические операции, а также облегчить поток данных. Будучи моделью данных с открытым исходным кодом, она поддерживает взаимодействие внутри здания.
Ключевые аспекты семантических моделей данных включают их методы создания:
Словарь: маркировка данных описательными словами, такими как воздух, вентилятор или агрегат.
Система классификации: классифицирует слова, используемые для определения таких вещей, как оборудование и местоположения.
Отношения: объясняет связи между оборудованием, например, как рукоятка подачи воздуха подает воздух в систему с переменным объемом воздуха.
Важность моделирования данных с помощью таких методов с открытым исходным кодом невозможно переоценить, поскольку это значительно упрощает и делает более экономичной интеграцию новых технологий в системы здания.
Щелкните здесь, и запланируйте подробный ДЕМО с экспертами, чтобы узнать, как мы можем быть Вам полезны в развёртывании цифровой платформы управления на вашем объекте .
Читайте наши статьи👀 и подписывайтесь на канал☝
#моделирование данных #умные здания #умныйдом #умныйгород #вебаналитика #семантика
