さまざまなデータソースを組み合わせて、ユーザーがこれらのデータに対して簡単なクエリを実行できるようにするシステムを計画しています。システムの一部は、接続されているすべてのデータソースを認識する抽象化レイヤーとして機能する必要があります。ユーザーは、基になるデータの「プロバイダー」について知る必要はありません。データプロバイダーは、リレーショナルDBMS、バグ追跡システム、...、気象観測所など、何でもかまいません。これらは、データを「提供」する方法を定義する共通のAPIを介してクエリシステムに接続されます。特定のデータプロバイダーが理解するクエリのタイプは、その「オファー」によって与えられます（たとえば、これらのエンティティを知っている場合、関係YのタイプXの集計を提供できます...）。
私が今懸念しているのは、データの統合です。さまざまなデータプロバイダーが、共通の語彙について合意する必要があります（たとえば、エンティティ「顧客」の名前はシステムによって異なる可能性があります）。したがって、エンティティとその関係の高レベルの表現を定義する必要があります。
これまでのところ、次の要件が
あります。オブジェクトとそのプロパティ/属性を定義できる必要があります。さらに、これらのオブジェクト間の任意の関係を表す必要があります。関係の性質（「知っている」など）、多重度（1：nなど）、および関係の方向/ナビゲート可能性を定義する動詞です。
RDFは実行可能なオプションであると私は思いますが、それはこの仕事に「適切なツール」ですか？
機械可読表現を持つセマンティックデータモデリングには、他にどのようなソリューション/フレームワークが存在しますか？また、なぜそれらがこのタスクにより適しているのですか？
私はすべての意見と役立つリソースへのポインタに感謝しています。