数据模型直观地表示在整个连接的IT系统中收集的数据，可以是全部的数据，也可以是部分的数据，以便方便地从数据库中访问数据。在构建环境中，数据建模的重要性归结为系统中元素的通信能力。为了更好地交流，通用定义应该显示数据来自何处以及它代表什么。为了确保理解和减少混乱，需要使用规则来描述系统中的元素。
虽然可以通过多种方式对建筑数据进行建模，但将其与将使用这些数据的利益相关者的要求保持一致是最有意义的。本质上，数据模型类似于架构师的蓝图，一种有助于理解数据在系统中如何工作的正式设计。为了最有用，这种架构需要标准化的协议来描述数据。一个好的数据模型充当一个中央目录，然后从中定义定义、默认值和规则。
通过利用通用方法来定义和管理建筑物的数据资源，在建筑环境中使用良好的数据建模技术可确保可靠性和可预测性。理想情况下，这些数据模型应该足够灵活以应对未来的变化，同时还支持高效的操作和功能。了解数据建模在智能建筑中的重要性可以更好地分析和理解这些数据，从而获得更相关的见解。
数据建模在建筑环境中的重要性建筑环境中的智能技术旨在使建筑更高效、更舒适、更方便，同时简化运营。这需要利用构建数据的力量。
数据建模旨在实现：
准确表示数据库中的所有数据对象，以防止错误报告和错误计算数据库中的概念、逻辑和物理设计级别。更轻松地创建物理数据库经济、快速地升级和维护 IT 基础设施 识别冗余和遗漏数据帮助定义存储和组织数据的过程以及数据库内的关系的结构楼宇自动化行业的一个巨大挑战涉及这些复杂系统中数据命名方式的巨大差异。定义通常不同，具体取决于描述建筑数据的制造商、供应商或其他利益相关者。为了帮助统一这些定义，已经开发了开源标准以更高效地处理建筑数据。然而，其中许多标准都达不到要求。
智能建筑的数据建模类型有多种方法可以对数据进行建模以组织数据并帮助数据与建筑环境中的物理对象和系统相关联。
数据建模的三个主要类别是：
概念数据模型专注于关键关联和主要概念，在定义方面采取宏观观点。因此，它描述了系统中包含的内容，并用于定义和组织概念。逻辑数据模型基于概念数据模型，用于表示抽象结构，查看数据结构内的关系。一旦这些数据模型经过验证并定义了如何在系统中开发数据结构和映射技术规则，它们就会成为物理数据模型的基础。物理数据模型特定于数据库，表示列、表、外键和主键等数据对象之间的关系。它通过描述系统如何实现数据库管理系统来帮助数据分析。当谈到构建环境中数据建模的重要性时，一个关键方法涉及数据的结构化方式。
语义数据建模的重要性语义数据模型用于解释建筑数据。他们定义和量化关系，以实现更准确的建筑数据分析。本质上，它是一个概念数据模型，可以在数据集之间共享有关关系的重要信息。这些模型包含完全开源的代码，可以更轻松地增强、检查和修改数据库。
通过在传感器和控制器之间实施通用语言，语义数据模型定义了建筑物运营的关键方面。这些数据模型有助于将数据转换为 BAS 或分析软件，以实现更准确的分析操作，同时简化数据流。作为一种开源数据模型，它支持建筑物内的互操作性。
语义数据模型的关键方面包括它们的创建方法：
词汇：用空气、风扇或单位等描述性词标记数据。分类系统：对用于定义设备和位置等事物的词进行分类。关系：解释设备之间的连接，例如空气手柄如何为可变风量系统供气。使用这种开源方法进行数据建模的重要性怎么强调都不过分，因为它使将新技术集成到建筑物系统中变得更加容易和经济。
数据建模：集成智能技术和 OAP一个好的数据模型通过确保以利益相关者能够轻松理解的方式实施有关构建数据的规则和结构来帮助构建集成。它们可以使用分析工具来评估建筑物的运营，从而提高效率。数据模型本质上支持将智能技术集成到建筑物中，促进所有智能建筑连接系统的优化。
然而，数据模型缺乏标准化使得在建筑环境中集成智能技术变得更加困难。正是这些数据建模标准，以及调整这些标准的努力，BuildingsIOT目前正在推动Ontology Alignment Project。通过定义建筑物内连接设备的名称和数据点，OAP 使数据更易于使用。它还对建筑物系统内不同实体之间的特定关系进行建模，以更有效地应用根本原因分析和基于系统的分析。
Ontology Alignment Project (OAP) 源于需要在快速变化的建筑技术环境中适应源源不断的新设备和系统，它弥合了楼宇自动化行业中命名和标记标准之间的差距。OAP 是一种易于应用的开源数据模型，它支持分析、用户界面以及故障检测和诊断的有用应用。
此外，OAP 对来自连接设备的建筑数据进行标准化和规范化，并将其应用于有条理的分析。故障检测和诊断，以及用户界面。这允许利用建筑数据来更有效地管理建筑的运营。对于像 Buildings IOT 这样的主系统集成商，OAP 提供了一个框架，使将智能技术集成到建筑物中的工作变得更加容易。
本文作者：Patrick Gilhooly 是 Buildings IOT 工程师，也是 OAP 工作组和咨询委员会的成员。
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