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O que é uma camada semântica?
Publicado: 7 de agosto de 2024
Contribuidores: Tim Mucci
Uma camada semântica (semantic layer) é uma parte da arquitetura de dados empresarial projetada para simplificar as interações entre sistemas complexos de armazenamento de dados e usuários corporativos.
Engenheiros de dados altamente qualificados entendem dados brutos, mas a maioria dos usuários de negócios não possui a experiência técnica profunda necessária para extrair insights facilmente dos dados brutos. A camada semântica fornece uma interface amigável que converte esses dados em termos de negócios significativos. Ela permite que os usuários se concentrem na análise de dados em vez das tecnicalidades da recuperação de dados.
Ao simplificar o acesso e a análise de dados, a camada semântica padroniza a lógica de negócios, ajuda a quebrar silos de dados e fornece gerenciamento de dados consistente em diferentes domínios. Essas análises de autoatendimento empoderam os usuários, incluindo analistas de dados, a se tornarem tomadores de decisão orientados por dados que geram relatórios e insights com confiança e precisão, promovendo uma cultura orientada por dados dentro da organização.
As organizações geram e armazenam vastas quantidades de dados complexos de múltiplas fontes em vários formatos, o que torna desafiadora a extração de insights claros e acionáveis. Os engenheiros de dados criam pipelines de ETL (extrair, transformar, carregar) para organizar esses dados em esquemas e tabelas complexas.
A camada semântica oculta as complexidades dessas várias fontes de dados, que incluem bancos de dados, data warehouses, data lakes e data lakehouses, representando-os como objetos de negócios. Em vez de lidar com consultas SQL complexas ou precisar entender o esquema de múltiplos bancos de dados, os usuários podem interagir com uma plataforma de dados mais simples e centrada nos negócios através de ferramentas de BI. Ao consolidar dados de fontes díspares em uma visão unificada, a camada semântica garante consistência na interpretação dos dados.
Essa unificação é crucial para manter a integridade dos dados e fornecer uma única fonte da verdade para análises e relatórios empresariais precisos.
Imagine um varejista que usa um grande banco de dados para armazenar informações sobre vendas, clientes, produtos e locais. Os dados brutos podem estar armazenados em diferentes tabelas como sales_transactions, customer_info, product_catalog e store_locations.
Sem uma camada semântica, um analista que deseja criar um relatório deve entender o esquema do banco de dados, desenvolver consultas SQL para extrair os dados necessários das várias tabelas, transformar, exportar e visualizar os dados. É um processo demorado e complicado.
O guia do líder de dados ilustra como cada tipo de banco de dados atende às necessidades de um negócio, dependendo se a organização prioriza análise, IA ou desempenho de aplicações.
Os metadados são a espinha dorsal da camada semântica.
Os metadados fornecem informações sobre outros dados; entregam referências estruturadas para ajudar a classificar e identificar atributos dos dados que está descrevendo. O repositório de metadados armazena definições que mapeiam itens de dados técnicos para termos amigáveis de negócios. Este repositório inclui informações sobre fontes de dados, estruturas de dados, relacionamentos entre produtos de dados e definições de negócios para métricas e dimensões.
A lógica de negócios e os cálculos são centrais para a camada semântica, o que significa que métricas predefinidas e indicadores-chave de desempenho (KPIs) são incorporados diretamente no modelo semântico. O modelo de dados lógico, que forma a camada semântica, fica sobre os dados físicos e define relacionamentos entre entidades de dados, atributos e outros objetos. Esse modelo permite que dados de diferentes fontes sejam combinados logicamente com base em casos de uso de negócios específicos.
Processos de transformação e enriquecimento de dados dentro da camada semântica, frequentemente utilizando ferramentas como data build tool (DBT) e cubos OLAP, limpam, normalizam e aumentam os dados brutos para que se relacionem com conceitos de negócios e se tornem úteis para análise. Esses processos geralmente incluem a integração de dados de múltiplas fontes e a aplicação de regras de negócios para criar conjuntos de dados enriquecidos. Os dados transformados são apresentados através da camada semântica de uma maneira que alinha com as necessidades e terminologia de negócios.
A segurança é um componente essencial em todas as unidades de negócios. Dentro da camada semântica, os controles de acesso protegem os dados para que apenas usuários autorizados possam acessar e utilizar os dados. Métodos populares incluem a implementação de controles de acesso baseados em funções, mascaramento de dados e criptografia para manter a privacidade dos dados e conformidade com os requisitos regulatórios. Gerenciar o acesso no nível da camada semântica ajuda as organizações a aplicar políticas de segurança consistentes em todas as interações de dados.
A camada semântica inclui otimização de consultas e recursos de gerenciamento de desempenho para fornecer acesso rápido aos dados. Aqui, equipes de dados, arquitetos, engenheiros e desenvolvedores de business intelligence predefinem consultas e agregações comuns. Eles armazenam em cache dados frequentemente acessados e otimizam a execução das consultas dos usuários. Essas melhorias de desempenho certificam que os usuários recebam respostas oportunas às consultas de dados, facilitando uma experiência analítica suave e produtiva.
Esses componentes criam uma interface de dados simplificada para os usuários. Essa interface pode incluir ferramentas para visualização de dados, geração de relatórios e consultas ad hoc, todas projetadas para apresentar os dados de maneira intuitiva e acessível. Ao oferecer uma experiência sem dificuldades e consistente, a camada semântica capacita os usuários a explorar e analisar dados de forma independente, promovendo análises de autoatendimento e reduzindo a dependência do suporte de TI.
Com o big data apenas crescendo, as organizações estão implementando maneiras de aprimorar seus recursos de análise de dados. Uma camada semântica é essencial para fornecer acesso simplificado a dados precisos, confirmar dados consistentes e muito mais.
Acesso simplificado aos dados
Um benefício principal de uma camada semântica é que ela simplifica o acesso a dados para usuários não técnicos. Ao abstrair as complexidades das fontes de dados subjacentes, a presença de uma camada semântica significa que os usuários não precisam escrever consultas SQL complexas ou entender as complexidades dos esquemas para recuperar e analisar dados.
Consistência e precisão
Ao centralizar a lógica de negócios, definições e cálculos, os líderes de TI podem ter a certeza de que todos os usuários estão trabalhando com as mesmas interpretações dos dados. Trabalhar dessa maneira significa menos discrepâncias e erros quando diferentes departamentos usam definições e métricas variadas. Uma camada semântica aumenta a precisão da análise e leva a uma melhor tomada de decisão.
Análise aprimorada de autoatendimento
Dar aos usuários a capacidade de realizar análises de autoatendimento permite que eles criem rapidamente relatórios e dashboards, acelerando sua habilidade de obter insights sem envolver as equipes de dados e de TI.
Quebra dos silos de dados
A camada semântica integra dados de fontes díspares em uma visão unificada, permitindo análises interfuncionais. Essa visão abrangente dos dados auxilia equipes em toda a organização a tomar decisões estratégicas que exigem inputs de múltiplas fontes de dados.
Governança e segurança de dados
Uma camada semântica suporta uma governança de dados robusta ao fornecer um ponto centralizado para o gerenciamento de acesso a dados, segurança e conformidade. Controles de acesso baseados em funções, mascaramento de dados e criptografia podem ser aplicados na camada semântica, certificando que os usuários acessem apenas os dados aos quais estão autorizados. Isso protege informações sensíveis e ajuda as organizações a cumprirem os requisitos regulatórios.
Escalabilidade
À medida que as organizações crescem e seus ambientes de dados se tornam mais complexos, a camada semântica pode escalar para acomodar o aumento dos volumes de dados e da complexidade. Seja integrando novas fontes de dados, suportando mais usuários ou lidando com análises mais sofisticadas, uma camada semântica bem projetada pode se adaptar às necessidades de negócios em mudança sem comprometer o desempenho ou a usabilidade.
Várias implementações da camada semântica atendem a diferentes necessidades e ambientes tecnológicos dentro das organizações. Aqui estão algumas implementações típicas:
Plataformas de business intelligence (BI)
Plataformas de BI frequentemente incluem recursos de camada semântica integrados. Essas ferramentas permitem que as organizações definam lógica de negócios, métricas e relacionamentos de dados para que usuários não técnicos possam realizar análises complexas sem experiência técnica aprofundada.
Ferramentas de virtualização de dados
Ferramentas de virtualização fornecem uma camada semântica ao abstrair dados de múltiplas fontes em uma visão lógica unificada. Essas ferramentas permitem o acesso e a integração de dados em tempo real sem mover fisicamente os dados.
Soluções de data warehouse
O stack de dados moderno requer soluções de data warehousing, um lugar para os dados residirem e serem analisados. Data warehouses, data lakes e lakehouses suportam a criação de uma camada semântica através de seus recursos de modelagem e transformação de dados.
Soluções customizadas
Às vezes, as organizações podem optar por implementações personalizadas de uma camada semântica, especialmente quando possuem requisitos únicos ou precisam integrar com sistemas especializados. Soluções personalizadas frequentemente envolvem processos ETL para preparar e transformar dados, middleware para gerenciar a integração de dados e interfaces ou APIs sob medida para fornecer acesso aos dados de forma amigável para os negócios.
Camadas semânticas são fundamentais para reduzir a lacuna entre sistemas de dados complexos e usuários. Elas convertem dados técnicos em termos de negócios significativos, permitindo um acesso e análise de dados mais fácil. As camadas semânticas são projetadas para atender a necessidades e ambientes tecnológicos variados.
Camada lógica
Uma camada semântica lógica abstrai as complexidades do armazenamento físico de dados e apresenta uma visão lógica dos dados. Ela define como os dados são estruturados e relacionados, utilizando termos e conceitos amigáveis para negócios. Camadas semânticas lógicas podem integrar dados de múltiplas fontes, criando uma visão unificada, e confirmam que definições de dados e regras de negócios são aplicadas de forma consistente em diferentes fontes de dados e relatórios.
Uma camada semântica lógica é comumente usada em ferramentas de business intelligence (BI) e plataformas de visualização de dados, onde usuários criam relatórios e dashboards. Por exemplo, uma empresa de varejo com fontes de dados como transações de vendas, inventário e vendas on-line pode implementar uma camada semântica lógica para abstrair as complexidades em termos amigáveis para negócios como "cliente", "produto", "venda" e "inventário". Para gerar um relatório de vendas por cliente, os usuários consultam a entidade lógica "venda" e a unem com "cliente" usando os termos definidos na camada semântica.
Camada física
Uma camada semântica física envolve a criação de visualizações materializadas ou data marts físicos que agregam e transformam dados de acordo com regras de negócios predefinidas. Esse tipo de camada semântica materializa transformações e agregações de dados para aprimorar o desempenho. Ao pré-calcular consultas e agregações complexas, a carga sobre os bancos de dados subjacentes é reduzida, e o desempenho das consultas é melhorado. Exige mais armazenamento para visualizações materializadas ou data marts, que podem ser gerenciados dentro da infraestrutura de dados existente e otimizados para consultas frequentes e necessidades de relatórios, reduzindo a necessidade de computação em tempo real. É ideal para cenários onde o desempenho é crítico, como ambientes de análise de dados em grande escala e relatórios com alto volume de consultas.
Camada híbrida
Uma camada semântica híbrida combina elementos das camadas semânticas lógica e física. Ele fornece a flexibilidade da abstração lógica enquanto usa os benefícios de desempenho de visualizações materializadas e data marts físicos, quando necessário. Essa abordagem é adequada para grandes empresas com necessidades de dados diversificadas, onde algumas consultas de dados requerem acesso em tempo real enquanto outras se beneficiam de resultados pré-calculados.
Camada de virtualização de dados
Camadas de virtualização de dados criam uma visão virtual unificada dos dados de múltiplas fontes díspares sem migrar fisicamente os dados. Essa abordagem permite o acesso em tempo real aos dados em diversos sistemas. Ela integra dados de várias fontes, incluindo bancos de dados locais, armazenamento em nuvem e sistemas de terceiros, em uma única camada virtual. É ideal para organizações que precisam acessar e analisar dados de múltiplas fontes heterogêneas em tempo real, como em serviços financeiros ou gerenciamento da cadeia de suprimentos.
Camada semântica universal
Uma camada semântica universal é uma camada abrangente e padronizada que fornece uma interface unificada para acesso e análise de dados em toda a organização. Ela é projetada para ser neutra em relação a ferramentas e tecnologias, permitindo integração sem dificuldades com várias plataformas de BI, ferramentas de visualização de dados e aplicações analíticas. O objetivo de uma camada semântica universal é fornecer definições de dados, métricas e lógica de negócios consistentes e precisas, independentemente das fontes de dados subjacentes ou das ferramentas usadas para acessá-las.
Uma camada semântica ajuda organizações em diversos setores a integrar fontes de dados díspares, padronizar métricas e fornecer uma visão unificada dos dados de negócios para permitir uma melhor eficiência operacional.
Serviços financeiros
A unidade de gerenciamento de risco de um banco usa uma camada semântica para consolidar dados de sistemas de transações, bancos de dados de clientes e feeds de dados de mercado. Ao fornecer uma visão unificada de métricas de risco, a camada semântica permite que analistas e cientistas de dados realizem avaliações de risco em tempo real e modelagem preditiva.
As equipes de compliance usam a camada semântica para garantir relatórios consistentes para órgãos reguladores. A camada semântica ajuda a gerar relatórios de conformidade precisos utilizando ferramentas de análise ao padronizar definições de métricas de negócios em todos os repositórios de dados.
Setor de saúde
No setor de saúde, camadas semânticas suportam a integração de diversas fontes de dados para aprimorar o atendimento ao paciente e otimizar operações.
A unidade de operações clínicas de um hospital emprega uma camada semântica para integrar dados de registros eletrônicos de saúde, resultados de laboratório e sistemas de imagem. Isso permite que profissionais de saúde acessem uma visão abrangente dos dados dos pacientes, facilitando diagnósticos melhores e planos de tratamento personalizados.
Administradores hospitalares usam a camada semântica para analisar dados operacionais, como fluxo de pacientes e níveis de pessoal, através de pipelines de dados que alimentam ferramentas de business intelligence. Isso ajuda a otimizar a alocação de recursos e melhorar a prestação de serviços.
Varejo
O departamento de marketing de uma rede de varejo usa uma camada semântica para integrar dados de sistemas de ponto de venda, plataformas de e-commerce e programas de fidelidade de clientes. Cientistas de dados usam esses dados integrados para realizar segmentação de clientes e análises preditivas, aprimorando campanhas de marketing e o engajamento dos clientes.
Gerentes de loja usam a camada semântica para monitorar níveis de inventário e tendências de vendas. Ao integrar dados de sistemas de cadeia de suprimentos e utilizar algoritmos de aprendizado de máquina, eles podem tomar decisões baseadas em dados sobre reposição de estoque e reduzir o excesso de inventário.
Manufatura (IIoT - Industrial IoT)
A unidade de gerenciamento de produção de uma empresa de manufatura usa uma camada semântica para consolidar dados de linhas de produção, sistemas de cadeia de suprimentos e registros de manutenção. Isso permite que gerentes de operações analisem o desempenho da produção e identifiquem gargalos usando ferramentas avançadas de análise de dados.
Equipes de garantia de qualidade usam a camada semântica para analisar verificações de controle de qualidade e dados de sensores IoT. Ao aplicar modelos de aprendizado de máquina, elas podem detectar defeitos precocemente e manter altos padrões de qualidade de produto.
Telecomunicações
O centro de operações de rede de um operador de telecomunicações emprega uma camada semântica para integrar dados da infraestrutura de rede, sistemas de monitoramento e padrões de uso dos clientes. Engenheiros usam esses dados para otimizar o desempenho da rede e planejar upgrades de capacidade.
Equipes de atendimento ao cliente usam a camada semântica para acessar dados de clientes, incluindo registros de chamadas e solicitações de serviço. Essa visão abrangente, apoiada por ferramentas de business intelligence, ajuda a resolver questões dos clientes de forma eficiente e aprimorar a qualidade do serviço.
Energia e utilidade pública
A unidade de gerenciamento de recursos de uma empresa de energia usa uma camada semântica para integrar dados de unidades de geração de energia, redes de distribuição e medidores de consumo. Essa integração permite que operadores equilibrem oferta e demanda e otimizem a alocação de recursos utilizando análises preditivas.
Equipes de sustentabilidade usam a camada semântica para monitorar padrões de consumo de energia e métricas de impacto ambiental. Ao integrar dados de diversas fontes e aplicar modelos de aprendizado de máquina, elas podem rastrear e aprimorar iniciativas de sustentabilidade, como a redução de emissões de carbono.
Várias tendências emergentes em camadas semânticas são particularmente relevantes à medida que as organizações continuam melhorando seus recursos de gerenciamento e análise de dados.
Integração com inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML)
IA e ML automatizam a criação e manutenção de camadas semânticas. Essas tecnologias podem ajudar a identificar e mapear relacionamentos entre elementos de dados, reduzindo o esforço manual necessário e levando a modelos de dados mais precisos e abrangentes.
Algoritmos de aprendizado de máquina enriquecem os dados ao identificar padrões e correlações que não são aparentes através de métodos tradicionais. Isso ajuda na criação de insights de negócios mais significativos.
Arquiteturas de malha de dados e data mesh
Uma malha de dados envolve a integração de vários processos de gerenciamento de dados, incluindo a camada semântica, para proporcionar uma experiência de dados unificada e consistente. Essa abordagem suporta a integração e o acesso a dados em tempo real em ambientes híbridos e multinuvem.
Data mesh enfatiza a descentralização da propriedade de dados para equipes específicas de domínio, mantendo padrões globais de governança e qualidade de dados. Camadas semânticas desempenham um papel crucial em garantir que dados de diferentes domínios sejam harmonizados e utilizados em toda a organização.
Camadas semânticas nativas da nuvem
À medida que mais organizações migram para plataformas em nuvem, camadas semânticas nativas da nuvem oferecem escalabilidade e flexibilidade. Essas soluções utilizam os recursos da nuvem, como recursos de computação elástica e armazenamento distribuído, para lidar eficientemente com conjuntos de dados grandes e complexos.
Camadas semânticas nativas da nuvem integram-se perfeitamente com outros serviços em nuvem, como data lakes, warehouses e ferramentas de análise, proporcionando um ambiente coeso de processamento e análise de dados.
Processamento e análise de dados em tempo real
Camadas semânticas estão evoluindo para suportar a integração e o processamento de dados em tempo real. Isso permite que as organizações analisem dados de streaming de fontes como dispositivos IoT, mídias sociais e sistemas transacionais, fornecendo insights atualizados e permitindo a tomada de decisões oportuna.
Técnicas avançadas de otimização de consultas e recursos de processamento em memória são incorporados às camadas semânticas para suportar desempenho de consultas de baixa latência, o que é crucial para análises em tempo real.
Governança e privacidade de dados aprimoradas
Com o aumento das exigências regulatórias e das preocupações com a privacidade dos dados, camadas semânticas incorporam recursos de segurança mais sofisticados, como mascaramento dinâmico de dados, tokenização e técnicas de criptografia aprimoradas.
Ferramentas de monitoramento e geração de relatórios de compliance impulsionadas por IA são integradas às camadas semânticas para ajudar as organizações a atender aos requisitos regulatórios e manter os padrões de governança de dados.
Autoatendimento e análise de dados aumentada
Recursos de NLP estão incorporados às camadas semânticas, permitindo que os usuários consultem dados utilizando linguagem natural. Isso torna o acesso e a análise de dados mais intuitivos e acessíveis para usuários não técnicos.
Camadas semânticas incorporam recursos de análises aumentadas que utilizam IA para auxiliar os usuários na exploração de dados, sugerindo insights relevantes, identificando tendências e até mesmo gerando relatórios automaticamente.
Ecossistemas de dados colaborativos
Organizações criam e participam de marketplaces de dados onde dados e insights podem ser compartilhados e monetizados. Camadas semânticas facilitam isso ao fornecer uma maneira padronizada de representar e compreender dados compartilhados.
Ferramentas e plataformas que promovem a colaboração entre engenheiros de dados, analistas e usuários de negócios estão integrando camadas semânticas para preservar uma compreensão consistente dos dados entre todos os stakeholders.
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