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Diariamente, los equipos de datos y los gerentes de productos discuten la pila de datos moderna en un esfuerzo por integrar sin problemas diversas fuentes de datos y herramientas en una arquitectura cohesiva, versátil y preparada para el futuro que los usuarios finales puedan usar fácilmente. Aquí es donde se encuentra la capa semántica. interviene: un middleware esencial que actúa como puente entre las fuentes de datos y las herramientas analíticas, abordando las complejidades del panorama de datos moderno.
¿Qué es una capa semántica?
Una capa semántica actúa como un filtro contextual, abstrayendo datos sin procesar y presentándolos de manera significativa a los usuarios finales. Contiene reglas comerciales predefinidas, definiciones de datos y metadatos, estandarizando el vocabulario en todas las herramientas y fuentes de informes. Cube enfatiza la importancia de una “capa semántica universal y completa”, que incluye cuatro capas cruciales:
Las cuatro capas de una capa semántica
- Modelado de datos: organiza datos con un contexto significativo, garantizando conocimientos y métricas consistentes en todas las aplicaciones en una ubicación, no en cada pieza de tecnología independiente.
- Control de acceso a datos: organiza un contexto de seguridad consistente en sentido ascendente, controlando el acceso a datos para usuarios autorizados en una ubicación.
- Almacenamiento en caché: actúa como un búfer, optimiza el rendimiento almacenando datos y evitando consultas redundantes, reduciendo el costo de las consultas y acelerando el rendimiento.
- API: garantiza la compatibilidad entre diversas fuentes de datos y aplicaciones posteriores.
Por qué su pila de datos necesita una capa semántica
- Coherencia de datos Garantiza un enfoque estandarizado para el manejo de datos, promoviendo una integración perfecta y un análisis eficiente.
- Seguridad de los datos: el control centralizado del acceso reduce el riesgo de infracciones y garantiza el cumplimiento de las normas de privacidad de los datos.
- Rendimiento de los datos: la capa de almacenamiento en caché optimiza los tiempos de respuesta, cruciales para el procesamiento en tiempo real y las aplicaciones de IA.
- Flexibilidad de pila: permite la selección de herramientas sin sacrificar la innovación, gracias a la abstracción de la lógica de datos.
- Tiempo de comercialización: reduce drásticamente el tiempo que dedican los desarrolladores a crear o mantener aplicaciones y modelos de datos.
- Preparación para el futuro: se adapta a los requisitos comerciales cambiantes y a las nuevas fuentes de datos, lo que garantiza agilidad e inteligencia a largo plazo.
Casos de uso de una capa semántica
- Análisis integrado: acelera el desarrollo de aplicaciones de meses a días. Resuelve la incompatibilidad entre pilas, lo que permite experiencias de datos personalizadas y mejora el rendimiento de las aplicaciones.
- Capa semántica para BI: agiliza la orquestación de datos, ahorra tiempo a los ingenieros de datos y garantiza conocimientos y métricas consistentes en todas las herramientas de BI.
- Aplicaciones basadas en IA y LLM: facilita la integración de datos propietarios con IA, simplificando uniones complejas y mejorando los tiempos de respuesta a las consultas.
En resumen, las capas semánticas proporcionan el contexto y la estructura necesarios para comprender los datos. Una capa semántica independiente puede mejorar el flujo de trabajo de los desarrolladores, reducir el costo del almacenamiento de datos, mejorar el tiempo de comercialización para el desarrollo de aplicaciones de datos y hacer que toda su empresa esté en mejores condiciones de recopilar información valiosa a partir de los datos.
El cubo está resaltado en el Informe de GigaOm Sonar como líder y veloz. Señalaron que las fortalezas de Cube incluyen una fuerte orientación al código primero, soporte API nativo y su preprocesamiento analítico a través de almacenamiento en caché y agregaciones previas.
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- Fuente: 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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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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