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매일 데이터 팀과 제품 관리자는 다양한 데이터 소스와 도구를 최종 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 응집력 있고 다용도이며 미래 지향적인 아키텍처로 원활하게 통합하기 위한 노력으로 최신 데이터 스택을 다루고 있습니다. 이것이 의미 체계 계층이 있는 곳입니다. 단계 – 데이터 소스와 분석 도구 사이의 가교 역할을 하며 현대 데이터 환경의 복잡성을 해결하는 필수 미들웨어입니다.
의미 계층이란 무엇입니까?
의미 체계 계층은 상황별 필터 역할을 하여 원시 데이터를 추상화하고 이를 최종 사용자에게 의미 있게 표시합니다. 여기에는 사전 정의된 비즈니스 규칙, 데이터 정의 및 메타데이터가 포함되어 있으며 보고 도구 및 소스 전반에 걸쳐 어휘를 표준화합니다. Cube는 다음과 같은 네 가지 중요한 계층을 특징으로 하는 "완전하고 보편적인 의미 계층"의 중요성을 강조합니다.
의미 계층의 4개 계층
- 데이터 모델링: 의미 있는 컨텍스트를 사용하여 데이터를 구성하여 모든 독립형 기술이 아닌 한 위치에서 애플리케이션 전반에 걸쳐 일관된 통찰력과 지표를 보장합니다.
- 데이터 액세스 제어: 일관된 보안 컨텍스트 업스트림을 조정하여 한 위치에서 승인된 사용자의 데이터 액세스를 제어합니다.
- 캐싱: 버퍼 역할을 하여 데이터를 저장하고 중복 쿼리를 방지하여 성능을 최적화하고 쿼리 비용을 줄이면서 성능을 가속화합니다.
- API: 다양한 데이터 소스와 다운스트림 애플리케이션 간의 호환성을 보장합니다.
데이터 스택에 의미 계층이 필요한 이유
- 데이터 일관성 데이터 처리에 대한 표준화된 접근 방식을 보장하여 원활한 통합과 효율적인 분석을 촉진합니다.
- 데이터 보안: 액세스를 중앙 집중식으로 제어하면 위반 위험이 줄어들고 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수할 수 있습니다.
- 데이터 성능: 캐싱 계층은 실시간 처리 및 AI 애플리케이션에 중요한 응답 시간을 최적화합니다.
- 스택 유연성: 데이터 로직의 추상화 덕분에 혁신을 희생하지 않고도 도구를 선택할 수 있습니다.
- 출시 시간: 개발자가 데이터 앱 및 데이터 모델을 생성하거나 유지 관리하는 데 소요되는 시간을 대폭 줄입니다.
- 미래 보장: 변화하는 비즈니스 요구 사항과 새로운 데이터 소스에 적응하여 장기적인 민첩성과 인텔리전스를 보장합니다.
의미 계층의 사용 사례
- 내장형 분석: 앱 개발 속도를 몇 개월에서 며칠로 단축합니다. 스택 간 비호환성을 해결하여 맞춤형 데이터 경험을 지원하고 애플리케이션 성능을 향상합니다.
- BI용 의미 계층: 데이터 조정을 간소화하여 데이터 엔지니어의 시간을 절약하고 BI 도구 전반에 걸쳐 일관된 통찰력과 지표를 보장합니다.
- AI 및 LLM 기반 애플리케이션: 독점 데이터를 AI와 쉽게 통합하여 복잡한 조인을 단순화하고 쿼리 응답 시간을 향상시킵니다.
요약하면 의미 체계 계층은 데이터를 이해하는 데 필요한 컨텍스트와 구조를 제공합니다. 독립 실행형 의미 계층은 개발자 워크플로를 개선하고, 데이터 웨어하우스 비용을 절감하고, 데이터 앱 개발의 출시 시간을 단축하고, 회사 전체가 데이터에서 통찰력을 더 잘 수집할 수 있도록 해줍니다.
큐브가 강조 표시됩니다. 리더이자 Fast Mover인 GigaOm Sonar 보고서. 그들은 강력한 코드 우선 방향, 기본 API 지원, 캐싱 및 사전 집계를 통한 분석 사전 처리를 포함하는 Cube의 강점을 지적했습니다.
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- 출처: 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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