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语义层
发布日期：2024 年 8 月 7 日
撰稿人：Tim Mucci
语义层是企业数据架构的一部分，旨在简化复杂数据存储系统与业务用户之间的交互。技能娴熟的数据工程师能够理解原始数据，但大多数业务用户不具备深厚的技术专业知识，无法从原始数据中轻松提取洞察。语义层提供了一个用户友好的界面，可以将这些数据转换为有意义的业务术语。它让用户可以专注于分析数据，而不是数据检索的技术细节。
语义层通过提供标准化的业务逻辑，帮助消除数据孤岛并跨不同领域实现一致的数据管理，从而简化数据访问和分析。借助这类自助式分析服务，包括数据分析师在内的用户能够进行驱动型决策，轻松从容地生成准确报告和洞察，从而促进形成数据驱动的企业文化。
组织从多个来源以各种格式生成和存储大量复杂数据，这使得提取清晰且可操作的洞察变得非常有挑战性。数据工程师创建 ETL（提取、转换、加载）管道来将这些数据组织成复杂的模式和表。
语义层通过将各种数据源（包括数据库、数据仓库、数据湖和数据湖屋 ）表示为业务对象来隐藏这些数据源的复杂细节。用户无需处理复杂的 SQL Query 或需要了解多个数据库的架构，而是可以通过 BI 工具与更直接、以业务为中心的数据平台进行交互。通过将来自不同来源的数据整合到一个统一视图中，语义层确保了数据解释的一致性。
这种统一对于维护数据完整性以及提供单一可信信息源来保证业务分析和报告准确无误至关重要。
假设一家零售商使用大型数据库来存储有关销售、客户、产品和位置的信息。原始数据可能存储在不同的表中，例如 sales_transactions、customer_info、product_catalog 和 store_locations。
如果没有语义层，想要创建报告的分析师就必须了解数据库模式，开发 SQL 查询以从各种表中提取必要的数据，以及转换、导出和可视化数据 - 这将是一个耗时而复杂的过程。
数据领导者指南展示了每种类型的数据库如何根据组织的优先事项（无论是分析、AI 还是应用程序性能）满足企业需求。
元数据是语义层的骨干。元数据提供有关其他数据的信息；它提供结构化引用，以帮助排序和识别它所描述的数据的属性。元数据仓库存储将技术数据项映射到易于商业理解的术语定义。该存储库包括有关数据源、数据结构、数据产品之间的关系以及指标和维度的业务定义的信息。
业务逻辑和计算是语义层的核心，预定义指标和关键绩效指标 (KPI) 直接嵌入到语义模型中。构成语义层的逻辑数据模型位于物理数据之上，定义数据实体、属性和其他对象之间的关系。此模型允许不同来源的数据根据特定业务用例进行逻辑组合。
在语义层内进行数据转换和数据丰富的过程中，通常会使用数据构建工具 (DBT) 和 OLAP 多维数据集等工具来清理、规范化和扩充原始数据，使其与业务概念相关并可用于分析。这些过程通常涉及整合多个来源的数据，以及应用业务规则来创建丰富的数据集。完成转换后，数据会通过语义层以符合业务需求和业务术语的方式呈现。
安全性是各业务部门的重要组成部分。在语义层中，访问控制可保护数据，只有获得授权的用户才能访问和使用数据。流行的方法包括实施基于角色的访问控制、数据屏蔽和加密，以维护数据隐私并遵守监管要求。在语义层级别管理访问有助于组织在数据交互过程中实施一致的安全策略。
语义层包含查询优化和性能管理功能，以支持快速数据访问。在语义层，数据团队、架构师、工程师和商业智能开发人员预定义了常见查询和聚合。它们会缓存经常访问的数据并优化用户查询的执行。这些性能增强保证用户可以及时收到数据查询响应，从而获得顺畅而高效的分析体验。
这些组件为用户打造了一个简化的数据界面。该界面中可能包含用于数据可视化、报告和临时查询的工具，所有这些工具都旨在以直观易懂的方式呈现数据。通过提供无缝且一致的体验，语义层可帮助用户自行探索并分析数据，从而促进自助式分析并减少对 IT 支持的依赖。
随着大数据不断增多，企业纷纷采取措施来增强其数据分析能力。语义层能够简化数据访问、确保数据准确性和一致性，因此至关重要。
语义层的一个主要优势是它简化了非技术用户的数据访问。语义层通过抽象把底层数据源的复杂性隐藏起来，让用户不需要编写复杂的 SQL 查询，也不用深究数据的内部结构，就能检索和分析数据。
通过集中业务逻辑、定义和计算，IT 领导者可以确保所有用户都使用相同的数据解释。以这种方式工作意味着当不同部门使用不同的定义和指标时，差异和错误会更少。语义层可以提高分析的准确性，从而有助于做出更好的决策。
赋予用户执行自助服务分析的能力，使他们能够快速创建报告和仪表板，在不涉及数据和 IT 团队的情况下加速获得洞察分析。
语义层将不同来源的数据整合到统一视图中，从而实现跨功能分析。这种整体数据视图可帮助整个组织的团队做出需要来自多个数据源的输入的战略决策。
语义层提供一个集中点来管理数据访问、安全性和合规性，从而支持稳健的数据治理。基于角色的访问控制、数据屏蔽和加密可在语义层实施，确保用户仅访问他们有权查看的数据。这样可以保护敏感信息，帮助组织遵守监管要求。
随着组织发展壮大，数据环境变得越来越复杂，语义层可以进行扩展，以适应不断增长的数据量和复杂性。无论是集成新数据源、支持更多用户还是处理更复杂的分析，设计良好的语义层都能适应不断变化的业务需求，而不会影响性能或可用性。
不同的组织有不同的需求和技术环境，为此可以采用不同的方式来实现语义层。以下是一些典型的实现方法：
BI 平台通常都具有内置的语义层功能。通过这些功能，企业可以定义业务逻辑、指标和数据关系，以便未掌握深厚技术专业知识的非技术用户也能进行复杂分析。
虚拟化工具通过将来自多个来源的数据抽象为一个统一的逻辑视图，来提供语义层。借助这些工具，无需实际移动数据即可实时访问和整合数据。
现代数据堆栈需要数据仓库解决方案，即数据存在和进行分析的地方。数据仓库、数据湖和湖仓一体通过数据建模和转换功能支持语义层的创建。
有时，组织可以选择语义层的自定义实现，特别是当他们有独特要求或需要与专门系统集成时。定制解决方案通常涉及用于准备和转换数据的 ETL 流程、用于管理数据集成的中间件以及提供业务友好型数据访问权限的定制接口或 API。
语义层就像一座桥梁，将复杂的数据系统与用户连接起来。语义层将技术数据转换为有意义的业务术语，使用户能够更轻松地访问和分析数据。语义层可以灵活适应不同的需求和技术环境。
逻辑层
逻辑语义层通过抽象将物理数据存储的复杂性隐藏起来，而呈现数据的逻辑视图。它使用业务友好的术语和概念来定义数据的结构和关联方式。逻辑语义层可以整合多个来源的数据，创建统一的视图，并确保数据定义和业务规则一致地应用于不同的数据源和报告。
逻辑语义层通常用于商业智能 (BI) 工具和数据可视化平台，用户可以在其中创建报告和仪表板。例如，拥有销售交易、库存和在线销售等数据源的零售公司可以实施一个逻辑语义层，将复杂因素抽象为“客户”、“产品”、“销售”和“库存”等业务友好型术语。为了按客户生成销售报告，用户需要查询逻辑实体“销售”，并使用语义层中定义的术语将其与“客户”连接起来。
物理层
物理语义层涉及创建物化视图或物理数据市场，这些视图或数据集市根据预定义的业务规则聚合和转换数据。这种类型的语义层具体化数据转换和聚合以提高性能。通过预先计算复杂的查询和聚合，可减少底层数据库的负荷，提高查询性能。物化视图或数据市场需要更多的存储，而这些存储可以在现有数据基础架构中进行管理，并针对频繁查询和报告需求进行优化，从而减少对实时计算的需求。非常适合性能至关重要的场景，例如具有高查询量的大规模数据分析和报告环境。
混合层
混合语义层结合了逻辑语义层和物理语义层的元素。它提供了逻辑抽象的灵活性，同时在必要时利用物化视图和物理数据市场的性能优点。此方法适用于具有不同数据需求的大型企业，其中某些数据查询需要实时访问，而另一些则受益于预先计算的结果。
数据虚拟化层
数据虚拟化层创建多个不同来源的数据的统一虚拟视图，而无需实际移动数据。这种方法支持跨系统的实时数据访问。这种方法将各种来源（包括本地数据库、云存储和第三方系统）的数据整合到单个虚拟层中。它非常适合组织实时访问和分析多个异构来源的数据，如金融服务或供应链管理。
通用语义层
通用语义层是一个全面的标准化层，为整个组织提供统一的数据访问和分析接口。它的设计与工具和技术无关，可与各种 BI 平台、数据可视化工具和分析应用程序无缝集成。通用语义层的目标是提供一致、准确的数据定义、指标和业务逻辑，而不考虑底层数据源或用于访问数据源的工具是什么。
语义层帮助不同行业的组织整合不同的数据源，实现指标标准化，并提供业务数据的统一视图，从而提高运营效率。
银行的风险管理部门使用语义层整合来自交易系统、客户数据库和市场数据源的数据。语义层提供统一的风险指标视图，让分析师和数据科学家可以执行实时风险评估和预测建模。
合规团队利用语义层确保向监管机构提交一致的报告。语义层将跨数据存储的业务指标定义标准化，从而帮助分析工具生成准确的合规报告。
在医疗保健领域，语义层支持整合各种数据源，以加强病人护理并简化操作。
医院的临床运营部门采用语义层整合来自电子健康记录、实验室结果和成像系统的数据。如此一来，医疗保健专业人员将能够访问全面的患者数据视图，从而更准确地诊断疾病，并为患者制定个性化的治疗方案。
医院管理者利用语义层分析运营数据，如患者流量和人员配备等，并通过数据管道将数据送入商业智能工具。这有助于优化资源分配和提升服务水平。
零售连锁店的营销部门使用语义层来集成来自销售点系统、电子商务平台和客户忠诚度计划的数据。数据科学家使用这些集成数据来执行客户细分和预测性分析，从而增强营销活动和用户参与。
门店经理利用语义层监控库存水平和销售趋势。通过整合来自供应链系统的数据并运用机器学习算法，他们可以做出数据驱动的补货决策，减少多余库存。
制造公司的生产管理部门使用语义层整合来自生产线、供应链系统和维护日志的数据。通过这种方式，运营经理能够使用高级分析工具来分析生产绩效并识别瓶颈。
质量保证团队利用语义层分析质量控制检查和 IoT 传感器数据。通过应用机器学习模型，他们可以及早发现缺陷并保持高质量标准。
电信运营商的网络运营中心采用语义层整合来自网络基础设施、监控系统和客户使用模式报告的数据。工程师可利用这些数据来优化网络性能，并制定容量升级计划。
客户服务团队使用语义层来访问客户数据，包括呼叫日志和服务请求。这种整体视角在商业智能工具的支持下有助于高效解决客户问题并提高服务质量。
能源公司的资源管理部门利用语义层整合来自发电机组、配电网络和计量仪表的数据。这种整合使运营商能够使用预测分析来平衡供需关系并优化资源分配。
可持续发展团队利用语义层监控能源消耗模式和环境影响指标。通过整合各种来源的数据并应用机器学习模型，他们可以追踪和改进可持续发展举措，例如减少碳排放。
随着组织不断提高数据管理和分析能力，语义层的几个新兴趋势尤为重要。
AI 和 ML 自动创建和维护语义层。这些技术可以帮助识别和映射数据元素之间的关系，从而减少所需的手动工作，并产生更准确和全面的数据模型。
机器学习算法可识别通过传统方法无法发现的模式和关联关系，从而丰富数据。这有助于生成更有价值的业务洞察分析。
随着越来越多的组织转向云平台，云原生语义层为组织带来了可扩展性和灵活性。这些解决方案利用云的功能（如弹性计算资源和分布式存储）来高效处理大型复杂的数据集。
云原生语义层与其他云服务（如数据湖、数据仓库和分析工具）无缝集成，提供内聚的数据处理和分析环境。
语义层在不断发展，以支持实时数据整合和处理。这使得组织能够分析来自 IoT 设备、社交媒体和事务系统等来源的流数据，提供最新的洞察分析，帮助组织及时做出决策。
高级查询优化技术和内存处理功能整合到语义层中，以支持低延迟查询，这对于实时分析至关重要。
随着监管要求和数据隐私问题不断增多，语义层囊括了更多高级安全功能，如动态数据屏蔽、标记化和增强型加密技术。
通过将 AI 驱动的合规监控和报告工具集成到语义层，可帮助组织满足监管要求并符合数据治理标准。
自然语言处理 (NLP) 功能嵌入到语义层中，允许用户使用自然语言查询数据。这使得数据访问和分析更加直观，并且易于为非技术用户所用。
语义层结合了增强型分析功能，利用 AI 协助用户探索数据、提出相关洞察分析、识别趋势，甚至自动生成报告。
组织创建和参与数据市场，在市场上共享数据和洞察分析，并从中获利。为此，语义层提供了一种标准化的方式来表示和理解共享数据。
促进数据工程师、分析师和业务用户之间协作的工具和平台纷纷集成语义层，以使所有利益相关者对数据有着一致的理解。
设计一项数据战略，消除数据孤岛，降低复杂性并提高数据质量，以实现卓越的客户和员工体验。
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