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データ チームとプロダクト マネージャーは、多様なデータ ソースとツールを、エンド ユーザーが簡単に使用できる、一貫性があり多用途で将来性のあるアーキテクチャにシームレスに統合するために、最新のデータ スタックを日々検討しています。ここでセマンティック レイヤーが使用されます。ステップイン – データ ソースと分析ツールの間の橋渡しとして機能し、現代のデータ環境の複雑さに対処する重要なミドルウェアです。
セマンティックレイヤーとは何ですか?
セマンティック レイヤーはコンテキスト フィルターとして機能し、生データを抽象化し、エンドユーザーに意味のある形で表示します。これには、事前定義されたビジネス ルール、データ定義、メタデータが含まれており、レポート ツールやソース全体で語彙を標準化します。 Cube は、次の 4 つの重要な層を特徴とする「完全で普遍的なセマンティック層」の重要性を強調しています。
セマンティック層の 4 つの層
- データ モデリング: データを意味のあるコンテキストで整理し、すべてのスタンドアロン テクノロジーではなく、1 か所のアプリケーション全体で一貫した洞察とメトリクスを確保します。
- データ アクセス制御: 一貫したセキュリティ コンテキストをアップストリームで調整し、許可されたユーザーのデータ アクセスを 1 か所で制御します。
- キャッシュ: バッファーとして機能し、データを保存し、冗長なクエリを回避することでパフォーマンスを最適化し、パフォーマンスを高速化しながらクエリのコストを削減します。
- API: さまざまなデータ ソースとダウンストリーム アプリケーション間の互換性を確保します。
データスタックにセマンティックレイヤーが必要な理由
- データの一貫性 データ処理に対する標準化されたアプローチを確保し、シームレスな統合と効率的な分析を促進します。
- データ セキュリティ: アクセスの一元管理により、違反のリスクが軽減され、データ プライバシー規制へのコンプライアンスが確保されます。
- データ パフォーマンス: キャッシュ レイヤーは、リアルタイム処理や AI アプリケーションにとって重要な応答時間を最適化します。
- スタックの柔軟性: データ ロジックの抽象化により、イノベーションを犠牲にすることなくツールを選択できます。
- 市場投入までの時間: 開発者がデータ アプリやデータ モデルの作成または保守に費やす時間を大幅に短縮します。
- 将来性: 変化するビジネス要件と新しいデータ ソースに適応し、長期的な俊敏性とインテリジェンスを確保します。
セマンティックレイヤーのユースケース
- 組み込み分析: アプリの開発を数か月から数日に短縮します。スタック間の非互換性を解決し、カスタム データ エクスペリエンスを可能にし、アプリケーションのパフォーマンスを向上させます。
- BI のセマンティック レイヤー: データ オーケストレーションを合理化し、データ エンジニアの時間を節約し、BI ツール全体で一貫した洞察と指標を確保します。
- AI および LLM ベースのアプリケーション: 独自のデータと AI の簡単な統合を促進し、複雑な結合を簡素化し、クエリの応答時間を向上させます。
要約すると、セマンティック レイヤーは、データを理解するために必要なコンテキストと構造を提供します。スタンドアロンのセマンティック レイヤーにより、開発者のワークフローが改善され、データ ウェアハウスのコストが削減され、データ アプリ開発の市場投入までの時間が短縮され、会社全体がデータから洞察をより適切に収集できるようになります。
キューブがハイライト表示されます。 リーダーかつ速攻者としての GigaOm Sonar レポート。彼らは、Cube の強みとして、強力なコードファースト指向、ネイティブ API サポート、およびキャッシュと事前集計による分析の前処理が挙げられると指摘しました。
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