This systematic review delves into Semantic Data Modeling and its multifaceted applications, exploring authoritative books and scholarly works to provide a comprehensive understanding of the field. By focusing on theoretical foundations, practical implementations, and emerging trends, the review establishes Semantic Data Modeling as a robust framework rooted in knowledge representation and artificial intelligence. The study highlights the pivotal role of ontologies, taxonomies, and knowledge graphs in structuring data elements with meaning, enabling intelligent systems to understand human language, context, and facilitate reasoning. The review uncovers diverse applications in natural language processing, healthcare informatics, recommendation systems, and Internet of Things integration. Standardized ontologies, such as RDF and OBO Foundry, are identified as crucial for data interoperability, while the fusion of Semantic Data Modeling with machine learning techniques promises enhanced capabilities for intelligent systems. The study also addresses challenges such as data quality, Big Data complexities, and ethical considerations, emphasizing the need for responsible data handling. This review provides a panoramic view of Semantic Data Modeling, emphasizing its significance in shaping intelligent systems and data-driven decision-making across various domains. Diese systematische Übersicht befasst sich mit der semantischen Datenmodellierung und ihren vielfältigen Anwendungen und untersucht maßgebliche Bücher und wissenschaftliche Arbeiten, um ein umfassendes Verständnis des Fachgebiets zu vermitteln. Durch die Konzentration auf theoretische Grundlagen, praktische Umsetzungen und neue Trends etabliert die Überprüfung die semantische Datenmodellierung als einen robusten Rahmen, der auf Wissensrepräsentation und künstlicher Intelligenz basiert. Die Studie unterstreicht die zentrale Rolle von Ontologien, Taxonomien und Wissensgraphen bei der Strukturierung von Datenelementen mit Bedeutung, die es intelligenten Systemen ermöglichen, menschliche Sprache und Kontext zu verstehen und das Denken zu erleichtern. Die Überprüfung deckt verschiedene Anwendungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Gesundheitsinformatik, Empfehlungssystemen und der Integration des Internets der Dinge auf. Standardisierte Ontologien wie RDF und OBO Foundry gelten als entscheidend für die Dateninteroperabilität, während die Fusion der semantischen Datenmodellierung mit Techniken des maschinellen Lernens verbesserte Fähigkeiten für intelligente Systeme verspricht. Die Studie geht auch auf Herausforderungen wie Datenqualität, Big Data-Komplexität und ethische Überlegungen ein und betont die Notwendigkeit eines verantwortungsvollen Umgangs mit Daten. Dieser Aufsatz bietet einen umfassenden Überblick über die semantische Datenmodellierung und betont deren Bedeutung für die Gestaltung intelligenter Systeme und datengesteuerter Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen.