http://www.akasig.org/2003/12/30/retour-dexprience-sur-la-gestion-de-contenu/ Innover, servir, entreprendre. Wed, 07 Jan 2009 19:28:35 +0000 http://wordpress.org/?v=2.7 hourly 1 http://www.akasig.org/2003/12/30/retour-dexprience-sur-la-gestion-de-contenu/comment-page-1/#comment-90 Sig Wed, 21 Jan 2004 07:10:32 +0000 http://sig.levillage.org/?p=411#comment-90 Je note également dans cette FAQ les infos suivantes. Les technologies de modélisation de données par le biais d'ontologies se révèlent utiles lorsque le schéma d'une base relationnelle atteint une complexité de l'ordre de plusieurs dizaines de tables. Dans ce type de cas, les techniques classiques de création de base relationnelle trouvent leurs limites.Lorsque le diagramme entité-relations ou UML prend un mur entier, il est temps de passer à une ontologie. On rencontre habituellement ce type de complexité dans les cas suivants : informatisation de fichiers médicaux, recherche médicale et scientifique, renseignement, analyse financière, knowledge management d'entreprise. Ces technologies d'intégration sémantique de données ne sont pas adaptées aux applications "mangeuses de nombres", aux situations dans lesquelles l'application traite des quantités énormes de données numériques simple telles que des flux videos, des données produites par des capteurs (météo, trafic réseau, ...). Ces technologies ne sont pas non plus adaptées aux situations dans lesquelles la matière première traitée par informatique est du texte. Il s'agit au contraire d'une technologie pour traiter de l'information très structurée et dont la structuration atteint un seuil de complexité qui rend sa gestion très délicate. Je note également dans cette FAQ les infos suivantes. Les technologies de modélisation de données par le biais d’ontologies se révèlent utiles lorsque le schéma d’une base relationnelle atteint une complexité de l’ordre de plusieurs dizaines de tables. Dans ce type de cas, les techniques classiques de création de base relationnelle trouvent leurs limites.Lorsque le diagramme entité-relations ou UML prend un mur entier, il est temps de passer à une ontologie. On rencontre habituellement ce type de complexité dans les cas suivants : informatisation de fichiers médicaux, recherche médicale et scientifique, renseignement, analyse financière, knowledge management d’entreprise. Ces technologies d’intégration sémantique de données ne sont pas adaptées aux applications “mangeuses de nombres”, aux situations dans lesquelles l’application traite des quantités énormes de données numériques simple telles que des flux videos, des données produites par des capteurs (météo, trafic réseau, …). Ces technologies ne sont pas non plus adaptées aux situations dans lesquelles la matière première traitée par informatique est du texte. Il s’agit au contraire d’une technologie pour traiter de l’information très structurée et dont la structuration atteint un seuil de complexité qui rend sa gestion très délicate.

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