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Au quotidien, les équipes de données et les chefs de produits se débattent avec la pile de données moderne dans le but d'intégrer de manière transparente diverses sources de données et outils dans une architecture cohérente, polyvalente et évolutive que les utilisateurs finaux peuvent facilement utiliser. C'est là que la couche sémantique intervient – un middleware essentiel qui agit comme un pont entre les sources de données et les outils analytiques, répondant aux complexités du paysage de données moderne.
Qu'est-ce qu'une couche sémantique ?
Une couche sémantique agit comme un filtre contextuel, extrayant les données brutes et les présentant de manière significative aux utilisateurs finaux. Il contient des règles métier, des définitions de données et des métadonnées prédéfinies, standardisant le vocabulaire entre les outils et les sources de reporting. Cube souligne l’importance d’une « couche sémantique complète et universelle », composée de quatre couches cruciales :
Les quatre couches d'une couche sémantique
- Modélisation des données : organise les données avec un contexte significatif, garantissant des informations et des mesures cohérentes sur toutes les applications en un seul endroit, et non sur chaque élément technologique autonome.
- Contrôle d'accès aux données : orchestre un contexte de sécurité cohérent en amont, contrôlant l'accès aux données pour les utilisateurs autorisés en un seul endroit.
- Mise en cache : agit comme un tampon, optimisant les performances en stockant les données et en évitant les requêtes redondantes, réduisant ainsi le coût des requêtes tout en accélérant les performances.
- API : garantit la compatibilité entre diverses sources de données et applications en aval.
Pourquoi votre pile de données a besoin d'une couche sémantique
- Cohérence des données Garantit une approche standardisée du traitement des données, favorisant une intégration transparente et une analyse efficace.
- Sécurité des données : le contrôle centralisé des accès réduit le risque de violations et garantit le respect des réglementations en matière de confidentialité des données.
- Performances des données : la couche de mise en cache optimise les temps de réponse, essentiels pour le traitement en temps réel et les applications d'IA.
- Flexibilité de la pile : permet la sélection d'outils sans sacrifier l'innovation, grâce à l'abstraction de la logique des données.
- Délai de mise sur le marché : réduit considérablement le temps passé par les développeurs lors de la création ou de la maintenance d'applications de données et de modèles de données.
- Pérennité : s'adapte aux exigences commerciales changeantes et aux nouvelles sources de données, garantissant ainsi une agilité et une intelligence à long terme.
Cas d'utilisation d'une couche sémantique
- Analyses intégrées : accélère le développement d'applications de plusieurs mois à quelques jours. Résout l’incompatibilité entre les piles, permettant des expériences de données personnalisées et améliorant les performances des applications.
- Couche sémantique pour la BI : rationalise l'orchestration des données, ce qui fait gagner du temps aux ingénieurs de données et garantit des informations et des mesures cohérentes dans les outils de BI.
- Applications basées sur l'IA et le LLM : facilite l'intégration de données propriétaires avec l'IA, simplifiant les jointures complexes et améliorant les temps de réponse aux requêtes.
En résumé, les couches sémantiques fournissent le contexte et la structure nécessaires pour comprendre les données. Une couche sémantique autonome peut améliorer le flux de travail des développeurs, réduire les coûts d'entrepôt de données, accélérer la mise sur le marché du développement d'applications de données et permettre à l'ensemble de votre entreprise de mieux recueillir des informations à partir des données.
Le cube est mis en évidence dans le Rapport GigaOm Sonar en tant que leader et acteur rapide. Ils ont souligné les atouts de Cube, à savoir une forte orientation vers le code d'abord, la prise en charge native des API et son prétraitement analytique via la mise en cache et les pré-agrégations.
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- La source: 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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