Esto también implica que en general tienen una aplicabilidad más amplia que las bases de datos relacionales u orientadas a objetos.
Un modelo de datos semánticos es una abstracción que define cómo los símbolos almacenados se relacionan con el mundo real.
Así, el modelo debe ser una verdadera representación del mundo real.
El Programa ICAM identificó la necesidad de mejores técnicas de análisis y comunicación para las personas involucradas en mejorar la productividad.
Un ejemplo de ello es el modelo de datos semánticos que se normaliza como ISO 15926-2 (2002), que se desarrolla más adelante en el lenguaje de modelado semántico Gellish (2005).