Salgsfremmende indhold
På daglig basis skændes datateams og produktchefer med den moderne datastak i et forsøg på sømløst at integrere forskellige datakilder og værktøjer i en sammenhængende, alsidig og fremtidssikret arkitektur, som slutbrugere nemt kan bruge. Det er her det semantiske lag træder ind – en væsentlig middleware, der fungerer som en bro mellem datakilder og analytiske værktøjer, der adresserer kompleksiteten i det moderne datalandskab.
Hvad er et semantisk lag?
Et semantisk lag fungerer som et kontekstfilter, der abstraherer rådata og præsenterer dem meningsfuldt for slutbrugere. Den indeholder foruddefinerede forretningsregler, datadefinitioner og metadata, der standardiserer ordforrådet på tværs af rapporteringsværktøjer og kilder. Cube understreger vigtigheden af et "komplet, universelt semantisk lag," med fire afgørende lag:
De fire lag af et semantisk lag
- Datamodellering: Organiserer data med meningsfuld kontekst, hvilket sikrer ensartet indsigt og målinger på tværs af applikationer på ét sted, ikke alle selvstændige stykker teknologi.
- Dataadgangskontrol: Organiserer ensartet sikkerhedskontekst opstrøms, kontrollerer dataadgang for autoriserede brugere på ét sted.
- Caching: Fungerer som en buffer, der optimerer ydeevnen ved at gemme data og undgå overflødige forespørgsler, hvilket reducerer omkostningerne ved forespørgsler, samtidig med at ydeevnen fremskyndes.
- API'er: Sikrer kompatibilitet mellem forskellige datakilder og downstream-applikationer.
Hvorfor din datastak har brug for et semantisk lag
- Datakonsistens Sikrer en standardiseret tilgang til håndtering af data, fremmer problemfri integration og effektiv analyse.
- Datasikkerhed: Centraliseret kontrol af adgang reducerer risikoen for brud og sikrer overholdelse af databeskyttelsesforskrifter.
- Dataydelse: Cachinglag optimerer responstider, hvilket er afgørende for realtidsbehandling og AI-applikationer.
- Stack-fleksibilitet: Gør det muligt at vælge værktøjer uden at ofre innovation, takket være abstraktionen af datalogik.
- Time-to-Market: Reducerer dramatisk tid brugt af udviklere, når de opretter eller vedligeholder dataapps og datamodeller.
- Future Proofing: Tilpasser sig ændrede forretningskrav og nye datakilder, hvilket sikrer langsigtet agilitet og intelligens.
Brugstilfælde af et semantisk lag
- Embedded Analytics: Fremskynder udviklingen af apps fra måneder til dage. Løser cross-stack-inkompatibilitet, muliggør tilpassede dataoplevelser og øger applikationsydelsen.
- Semantisk lag til BI: Strømliner dataorkestrering, sparer tid for dataingeniører og sikrer ensartet indsigt og målinger på tværs af BI-værktøjer.
- AI- og LLM-baserede applikationer: Letter integration af proprietære data med AI, forenkler komplekse joinforbindelser og forbedrer forespørgselssvartider.
Sammenfattende giver semantiske lag den kontekst og struktur, der er nødvendig for at forstå data. Et selvstændigt semantisk lag kan forbedre udvikler-workflow, reducere datavarehusomkostninger, forbedre hastighedstiden til markedet for udvikling af dataapps og gøre hele din virksomhed bedre i stand til at indsamle indsigt fra data.
Terning er fremhævet i GigaOm Sonar-rapport som leder og hurtig bevægelse. De bemærkede Cubes styrker til at inkludere stærk kode-først-orientering, indbygget API-understøttelse og dets analytiske forbehandling gennem caching og præ-aggregeringer.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
- PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
- PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
- PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
- Kilde: https://www.kdnuggets.com/2024/01/cube-6-reasons-why-a-universal-semantic-layer-is-beneficial?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=6-reasons-why-a-universal-semantic-layer-is-beneficial-to-your-data-stack
- :er
- :ikke
- :hvor
- $OP
- a
- I stand
- abstraktion
- adgang
- tværs
- handlinger
- tilpasser
- adressering
- AI
- an
- analyse
- Analytisk
- analytics
- ,
- api
- app
- App-udvikling
- Anvendelse
- applikationer
- tilgang
- apps
- arkitektur
- AS
- autoriseret
- undgå
- grundlag
- gavnlig
- Bedre
- mellem
- fremme
- brud
- BRIDGE
- buffer
- virksomhed
- by
- CAN
- tilfælde
- centraliseret
- skiftende
- sammenhængende
- selskab
- kompatibilitet
- fuldføre
- komplekse
- kompleksiteter
- Compliance
- konsekvent
- indeholder
- sammenhæng
- kontekstuelle
- kontrol
- styring
- Koste
- Oprettelse af
- afgørende
- skik
- dagligt
- data
- dataadgang
- databeskyttelse
- datalager
- Dage
- definitioner
- Udvikler
- udviklere
- Udvikling
- forskelligartede
- dramatisk
- nemt
- let
- effektiv
- indsats
- understreger
- muliggør
- muliggør
- ende
- Ingeniører
- styrke
- sikrer
- sikring
- Hele
- væsentlig
- Ether (ETH)
- Hver
- Oplevelser
- letter
- FAST
- Med
- filtrere
- Fleksibilitet
- Til
- fire
- fra
- samle
- Håndtering
- Fremhævet
- HTTPS
- betydning
- Forbedre
- in
- omfatter
- Innovation
- indsigt
- integrere
- integration
- Intelligens
- ind
- IT
- ITS
- Sammenføjninger
- KDnuggets
- landskab
- lag
- lag
- leder
- placering
- logik
- langsigtet
- opretholdelse
- lave
- Ledere
- Marked
- meningsfuld
- Metadata
- Metrics
- modellering
- modeller
- Moderne
- måned
- indfødte
- behov
- behov
- Ny
- bemærkede
- of
- on
- ONE
- Optimerer
- optimering
- or
- orkestrering
- organiserer
- ydeevne
- stykke
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- Beskyttelse af personlige oplysninger
- forarbejdning
- Produkt
- Fremme
- proprietære
- give
- forespørgsler
- Raw
- rådata
- realtid
- årsager
- reducere
- reducerer
- reducere
- regler
- indberette
- Rapportering
- Krav
- svar
- Risiko
- regler
- s
- at ofre
- besparelse
- sømløs
- problemfrit
- sikkerhed
- valg
- forenkle
- Kilder
- hastighed
- hastigheder
- brugt
- stable
- standalone
- standardiseret
- standardisering
- Steps
- strømliner
- styrker
- stærk
- struktur
- RESUMÉ
- support
- hold
- Teknologier
- tak
- at
- de
- denne
- Gennem
- tid
- gange
- til
- værktøjer
- forstå
- Universal
- brug
- brugere
- alsidige
- Warehouse
- hvornår
- mens
- hvorfor
- med
- uden
- workflow
- Din
- zephyrnet