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Ogni giorno i data team e i product manager combattono il moderno stack di dati nel tentativo di integrare perfettamente diverse fonti di dati e strumenti in un'architettura coesa, versatile e a prova di futuro che gli utenti finali possono facilmente utilizzare. È qui che si trova il livello semantico interviene: un middleware essenziale che funge da ponte tra le origini dati e gli strumenti analitici, affrontando le complessità del moderno panorama dei dati.
Cos'è uno strato semantico?
Uno strato semantico funge da filtro contestuale, astraendo i dati grezzi e presentandoli in modo significativo agli utenti finali. Contiene regole aziendali predefinite, definizioni di dati e metadati, standardizzando il vocabolario tra strumenti e fonti di reporting. Cube sottolinea l’importanza di uno “strato semantico completo e universale”, caratterizzato da quattro strati cruciali:
I quattro strati di uno strato semantico
- Modellazione dei dati: organizza i dati con un contesto significativo, garantendo insight e metriche coerenti tra le applicazioni in un'unica posizione, non ogni singolo componente tecnologico.
- Controllo dell'accesso ai dati: orchestra un contesto di sicurezza coerente a monte, controllando l'accesso ai dati per gli utenti autorizzati in un'unica posizione.
- Caching: agisce come un buffer, ottimizzando le prestazioni archiviando i dati ed evitando query ridondanti, riducendo il costo delle query e accelerando le prestazioni.
- API: garantisce la compatibilità tra diverse origini dati e applicazioni downstream.
Perché il tuo stack di dati ha bisogno di un livello semantico
- Coerenza dei dati Garantisce un approccio standardizzato alla gestione dei dati, promuovendo un'integrazione perfetta e un'analisi efficiente.
- Sicurezza dei dati: il controllo centralizzato degli accessi riduce il rischio di violazioni e garantisce il rispetto delle normative sulla privacy dei dati.
- Prestazioni dei dati: il livello di memorizzazione nella cache ottimizza i tempi di risposta, fondamentale per l'elaborazione in tempo reale e le applicazioni AI.
- Flessibilità dello stack: consente la selezione degli strumenti senza sacrificare l'innovazione, grazie all'astrazione della logica dei dati.
- Time-to-Market: riduce drasticamente il tempo impiegato dagli sviluppatori durante la creazione o la manutenzione di app e modelli di dati.
- A prova di futuro: si adatta ai mutevoli requisiti aziendali e alle nuove fonti di dati, garantendo agilità e intelligenza a lungo termine.
Casi d'uso di uno strato semantico
- Analisi integrata: accelera lo sviluppo delle app da mesi a giorni. Risolve l'incompatibilità tra stack, consentendo esperienze di dati personalizzate e migliorando le prestazioni delle applicazioni.
- Livello semantico per BI: semplifica l'orchestrazione dei dati, facendo risparmiare tempo ai data engineer e garantendo insight e metriche coerenti tra gli strumenti BI.
- Applicazioni basate su AI e LLM: facilita l'integrazione di dati proprietari con l'intelligenza artificiale, semplificando join complessi e migliorando i tempi di risposta alle query.
In sintesi, i livelli semantici forniscono il contesto e la struttura necessari per comprendere i dati. Un livello semantico autonomo può migliorare il flusso di lavoro degli sviluppatori, ridurre i costi del data warehouse, accelerare il time-to-market per lo sviluppo di app dati e rendere l'intera azienda maggiormente in grado di raccogliere informazioni approfondite dai dati.
Il cubo è evidenziato in GigaOm Sonar Report come leader e Fast Mover. Hanno notato che i punti di forza di Cube includono un forte orientamento al codice, il supporto API nativo e la pre-elaborazione delle analisi tramite memorizzazione nella cache e pre-aggregazioni.
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- Fonte: 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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