随着组织数据的增长，其复杂性也随之增加。这些数据复杂性成为业务用户面临的重大挑战。传统数据管理方法难以管理这些数据复杂性，因此需要高级数据管理方法来处理它们。这就是语义层的作用所在。
语义层是数据基础设施和业务用户之间的桥梁。语义层确保数据一致性并建立数据实体之间的关系以简化数据处理。这反过来又为业务用户提供了自助式商业智能 (BI)，使他们无需依赖 IT 团队即可做出明智的决策。
自助式 BI 的需求正在快速增长。事实上，2023 年全球自助式 BI 市场价值为57.1 亿美元，预计到 2032 年将扩大到 273.2 亿美元。
本文将解释什么是语义层，为什么企业需要语义层，以及它如何实现自助式商业智能。
什么是语义层？
语义层是数据管理基础架构中的关键组件。它充当数据仓库或 Lakehouse 的“顶层”或抽象层，旨在简化复杂性。与传统数据模型不同，语义层提供面向业务的数据视图。它支持业务用户自主开发报告、分析和仪表板。
语义层使企业能够：
获得更深入的见解
做出明智的决定
提高运营效率
改善客户体验
用户可以使用语义层轻松访问数据，而无需担心技术领域。语义层有很多种，每种都是针对特定用例量身定制的。语义层还通过提供数据字典、实现数据关系和确保数据合规性来促进数据治理。
现在我们了解了语义层，让我们看看它们是如何成为自助式商业智能的基础的。
语义层在自助式 BI 中的作用
语义层简化了数据访问，并在维护数据完整性和治理方面发挥着关键作用。语义层是跨组织自助式商业智能的关键推动因素。让我们讨论一下自助式 BI 中语义层的一些主要优势。
简化数据访问
语义层将技术数据结构转换为业务友好的术语。这使非技术用户更容易独立浏览和分析数据。语义模型通过提供直观的界面，使业务用户能够快速发现见解并做出数据驱动的决策，而无需依赖 IT 团队。
为商业用户提供助力
借助组织良好且易于访问的数据，业务用户可以创建自己的报告和仪表板，从而减少对 IT 的依赖。这种自助服务方法有助于做出明智的决策，并促进更敏捷的业务环境。
提高数据质量和一致性
语义层有助于维护数据的准确性，从而导致以下结果：
实时数据验证
标准化指标
精确计算
这种数据可靠性增强了决策能力并改善了协作。它还确保所有利益相关者都使用相同的数据集。
加快洞察时间
将语义层集成到基础架构中可以提高数据准确性并加快分析速度。组织可以使用可靠的数据快速响应市场变化，从而缩短上市时间和决策时间。这种敏捷性使企业能够根据不断变化的市场条件做出更快、数据驱动的调整，从而保持竞争力。
促进合作和知识共享
快速获取一致的见解和标准化指标有助于打破数据孤岛并促进跨职能协作。团队可以快速共享报告，从而增强整个组织的知识共享。这种协作可以带来更统一的解决问题的方法，不同的团队可以共同提供对数据的整体看法。
为什么现代企业需要语义层
如前所述，语义层有助于实现数据民主化并消除歧义，从而在整个组织内建立信任。希望保持竞争力的企业已经将语义层作为核心推动因素。由语义层支持的可靠数据管理策略可简化运营并支持可持续增长。
如果没有语义层，企业在有效使用数据时可能会面临一些挑战，包括：
数据一致性和质量问题：数据定义不一致和不准确会导致数据质量问题。这对于可靠的洞察力来说可能是一场噩梦。企业可以通过在其数据操作中集成强大的语义层来避免数据质量问题。
数据孤岛：数据孤岛是一个常见问题，数据存储在孤立的存储库中，导致数据无效。根据标普全球的一份报告，受数据孤岛影响的组织百分比各不相同。估计范围从 39% 到 82%。这会导致收入损失和时间浪费。
耗时流程：手动提取数据需要大量劳动力，因为它涉及广泛的跨职能协作。这会导致收入损失和时间浪费。语义层可以通过对数据进行分类并确保访问数据的所有必要手段来节省宝贵的时间。
语义层和自助式商业智能的未来
语义层对于提高生产力至关重要。它们使数据更易于访问和理解，并帮助组织快速获得一致、可操作的见解。
随着自助式 BI 的采用率不断提高，语义层也在不断发展。未来，它们将直接集成到数据仓库中，而不是绑定到特定的 BI 工具。这一变化将使数据更易于访问，并使系统能够更顺畅地协同工作。
语义层将简化数据访问并支持更快、更明智的决策。语义层的发展将帮助组织保持敏捷并高效扩展。
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