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Täglich setzen sich Datenteams und Produktmanager mit dem modernen Datenstapel auseinander, um verschiedene Datenquellen und Tools nahtlos in eine zusammenhängende, vielseitige und zukunftssichere Architektur zu integrieren, die Endbenutzer problemlos nutzen können. Hier befindet sich die semantische Ebene tritt ein – eine unverzichtbare Middleware, die als Brücke zwischen Datenquellen und Analysetools fungiert und die Komplexität der modernen Datenlandschaft berücksichtigt.
Was ist eine semantische Schicht?
Eine semantische Ebene fungiert als kontextbezogener Filter, der Rohdaten abstrahiert und sie Endbenutzern sinnvoll präsentiert. Es enthält vordefinierte Geschäftsregeln, Datendefinitionen und Metadaten und standardisiert das Vokabular über alle Berichtstools und Quellen hinweg. Cube betont die Bedeutung einer „vollständigen, universellen semantischen Schicht“, die vier entscheidende Schichten umfasst:
Die vier Schichten einer semantischen Schicht
- Datenmodellierung: Organisiert Daten mit aussagekräftigem Kontext und sorgt so für konsistente Erkenntnisse und Metriken über Anwendungen hinweg an einem Ort, nicht für jede einzelne Technologie.
- Datenzugriffskontrolle: Orchestriert einen konsistenten Sicherheitskontext im Vorfeld und kontrolliert den Datenzugriff für autorisierte Benutzer an einem Ort.
- Caching: Fungiert als Puffer und optimiert die Leistung durch die Speicherung von Daten und die Vermeidung redundanter Abfragen, wodurch die Kosten für Abfragen gesenkt und die Leistung beschleunigt wird.
- APIs: Gewährleistet die Kompatibilität zwischen verschiedenen Datenquellen und nachgelagerten Anwendungen.
Warum Ihr Datenstapel eine semantische Ebene benötigt
- Datenkonsistenz gewährleistet einen standardisierten Ansatz für den Umgang mit Daten und fördert so eine nahtlose Integration und effiziente Analyse.
- Datensicherheit: Eine zentralisierte Zugriffskontrolle verringert das Risiko von Verstößen und stellt die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sicher.
- Datenleistung: Die Caching-Schicht optimiert die Reaktionszeiten, was für Echtzeitverarbeitung und KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist.
- Stack-Flexibilität: Ermöglicht dank der Abstraktion der Datenlogik die Auswahl von Tools ohne Einbußen bei der Innovation.
- Time-to-Market: Reduziert den Zeitaufwand von Entwicklern für die Erstellung oder Wartung von Datenanwendungen und Datenmodellen erheblich.
- Zukunftssicher: Passt sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen und neue Datenquellen an und gewährleistet so langfristige Agilität und Intelligenz.
Anwendungsfälle einer semantischen Schicht
- Eingebettete Analyse: Beschleunigt die Entwicklung von Apps von Monaten auf Tage. Behebt stapelübergreifende Inkompatibilität, ermöglicht benutzerdefinierte Datenerlebnisse und steigert die Anwendungsleistung.
- Semantische Ebene für BI: Optimiert die Datenorchestrierung, spart Dateningenieuren Zeit und sorgt für konsistente Erkenntnisse und Metriken über alle BI-Tools hinweg.
- KI- und LLM-basierte Anwendungen: Erleichtert die einfache Integration proprietärer Daten mit KI, vereinfacht komplexe Verknüpfungen und verbessert die Antwortzeiten bei Abfragen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass semantische Schichten den Kontext und die Struktur bereitstellen, die zum Verständnis von Daten erforderlich sind. Eine eigenständige semantische Ebene kann den Entwickler-Workflow verbessern, die Data-Warehouse-Kosten senken, die Markteinführungszeit für die Entwicklung von Daten-Apps verkürzen und Ihr gesamtes Unternehmen besser in die Lage versetzen, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
Würfel ist im hervorgehoben GigaOm Sonar Report als Leader und Fast Mover. Sie wiesen auf die Stärken von Cube hin, die eine starke Code-First-Ausrichtung, native API-Unterstützung und die analytische Vorverarbeitung durch Caching und Vorabaggregationen umfassen.
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- Quelle: 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
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