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Diariamente, as equipes de dados e os gerentes de produto discutem a pilha de dados moderna em um esforço para integrar perfeitamente diversas fontes e ferramentas de dados em uma arquitetura coesa, versátil e preparada para o futuro que os usuários finais possam usar facilmente. entra em ação – um middleware essencial que atua como uma ponte entre fontes de dados e ferramentas analíticas, abordando as complexidades do cenário de dados moderno.
O que é uma camada semântica?
Uma camada semântica atua como um filtro contextual, abstraindo dados brutos e apresentando-os de forma significativa aos usuários finais. Ele contém regras de negócios, definições de dados e metadados predefinidos, padronizando o vocabulário entre ferramentas e fontes de relatórios. Cube enfatiza a importância de uma “camada semântica completa e universal”, apresentando quatro camadas cruciais:
As quatro camadas de uma camada semântica
- Modelagem de dados: organiza dados com contexto significativo, garantindo insights e métricas consistentes em todos os aplicativos em um único local, e não em cada peça de tecnologia autônoma.
- Controle de acesso a dados: orquestra o upstream do contexto de segurança consistente, controlando o acesso aos dados para usuários autorizados em um único local.
- Cache: Atua como buffer, otimizando o desempenho armazenando dados e evitando consultas redundantes, reduzindo o custo das consultas e acelerando o desempenho.
- APIs: Garante compatibilidade entre diversas fontes de dados e aplicativos downstream.
Por que sua pilha de dados precisa de uma camada semântica
- Consistência de dados Garante uma abordagem padronizada para lidar com dados, promovendo integração perfeita e análise eficiente.
- Segurança de dados: O controle centralizado de acesso reduz o risco de violações e garante a conformidade com os regulamentos de privacidade de dados.
- Desempenho de dados: a camada de cache otimiza os tempos de resposta, cruciais para processamento em tempo real e aplicações de IA.
- Flexibilidade de Stack: Permite a seleção de ferramentas sem sacrificar a inovação, graças à abstração da lógica de dados.
- Tempo de lançamento no mercado: reduz drasticamente o tempo gasto pelos desenvolvedores ao criar ou manter aplicativos e modelos de dados.
- Preparado para o Futuro: Adapta-se às mudanças nos requisitos de negócios e às novas fontes de dados, garantindo agilidade e inteligência a longo prazo.
Casos de uso de uma camada semântica
- Análise incorporada: acelera o desenvolvimento de aplicativos de meses para dias. Resolve a incompatibilidade entre pilhas, permitindo experiências de dados personalizadas e aumentando o desempenho dos aplicativos.
- Camada Semântica para BI: Simplifica a orquestração de dados, economizando tempo para engenheiros de dados e garantindo insights e métricas consistentes em todas as ferramentas de BI.
- Aplicativos baseados em IA e LLM: Facilita a integração fácil de dados proprietários com IA, simplificando junções complexas e melhorando os tempos de resposta de consultas.
Em resumo, as camadas semânticas fornecem o contexto e a estrutura necessários para compreender os dados. Uma camada semântica autônoma pode melhorar o fluxo de trabalho do desenvolvedor, reduzir o custo do data warehouse, acelerar o tempo de lançamento no mercado para o desenvolvimento de aplicativos de dados e tornar toda a sua empresa mais capaz de coletar insights dos dados.
Cubo é destacado no Relatório GigaOm Sonar como líder e rápido. Eles observaram que os pontos fortes do Cube incluem forte orientação de código primeiro, suporte de API nativa e seu pré-processamento analítico por meio de cache e pré-agregações.
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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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