02.07.2024 Экспертиза, Искусственный интеллектВ последнее время мы вступили в период неустойчивого равновесия в эволюции больших данных благодаря сообществу, собравшемуся вокруг открытых форматов таблиц и каталогов метаданных для хранения данных и обеспечения доступа к ним механизмов обработки. Теперь внимание переключается на другой элемент стека, который до сих пор тихо пребывал в тени, — семантическому слою, сообщает портал Datanami. Семантический слой — это абстракция, которая находится между данными компании и бизнес-метриками, выбранными ею в качестве стандартных единиц измерения. Это критически важный слой для обеспечения корректности. Например, в то время как различные отделы компании могут иметь разные мнения о том, какой способ измерения дохода является наилучшим, семантический слой определяет, какой способ является правильным для данной компании, тем самым устраняя (или, по крайней мере, значительно снижая) вероятность получения плохого аналитического результата. Традиционно семантический слой привязан к инструментам бизнес-аналитики или анализа данных. Если вы работали с Tableau, Qlik, Microsoft PowerBI, ThoughtSpot или Looker, для определения своих бизнес-метрик вы использовали семантический слой, предоставляемый этими поставщиками. Такой подход хорошо подходит для небольших компаний, но он создает проблемы для крупных предприятий, использующих два и более инструмента BI и аналитики. Сегодня перед ними стоит задача жестко связать между собой два или более семантических слоя, чтобы убедиться, что они ...
читать далее.
