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Was ist ein Semantic Layer?
Veröffentlicht: 7. August 2024
Mitwirkende: Tim Mucci
Ein Semantic Layer ist ein Teil der Unternehmensdatenarchitektur, mit dem die Interaktion zwischen komplexen Datenspeichersystemen und Geschäftsanwendern vereinfacht werden soll. Hochqualifizierte Datenspezialisten haben das nötige Verständnis für Rohdaten. Die meisten Geschäftsanwender verfügen jedoch nicht über das nötige technische Fachwissen, um aus Rohdaten einfach Erkenntnisse zu gewinnen. Der Semantic Layer bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die diese Daten in aussagekräftige geschäftsbezogene Begrifflichkeiten verwandelt. So können sich die Anwender auf die Datenanalyse konzentrieren, statt sich mit den technischen Details der Datenabfrage befassen zu müssen.
Durch die Vereinfachung des Datenzugriffs und der Datenanalyse standardisiert die semantische Schicht die Geschäftslogik, hilft bei der Auflösung von Datensilos und ermöglicht eine einheitliche Datenverwaltung über verschiedene Bereiche hinweg. Diese Self-Service-Analysen machen Benutzer, einschließlich Datenanalysten, zu datengesteuerten Entscheidungsträgern, die Berichte und Erkenntnisse sicher und präzise erstellen und so eine datengestützte Kultur innerhalb des Unternehmens fördern.
Unternehmen generieren und speichern riesige Mengen komplexer Daten aus verschiedenen Quellen in unterschiedlichen Formaten, was die Gewinnung klarer, umsetzbarer Erkenntnisse erschwert. Datenspezialisten erstellen ETL-Pipelines (Extract, Transform, Load), um diese Daten in komplexen Schemata und Tabellen zu organisieren.
Der Semantic Layer verbirgt die Komplexitäten dieser verschiedenen Datenquellen, zu denen Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes und Data Lakehouses gehören, indem sie diese als Betriebsobjekte darstellt. Anstatt sich mit komplexen SQL Querys befassen oder das Schema mehrerer Datenbanken verstehen zu müssen, können Benutzer über BI-Tools mit einer einfacheren, geschäftsorientierten Datenplattform interagieren. Durch die Konsolidierung von Daten aus verteilten Quellen in einer einheitlichen Ansicht stellt die semantische Schicht die Einheitlichkeit der Dateninterpretation sicher.
Diese Vereinheitlichung ist für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität und die Bereitstellung einer Single-Source-of-Truth (SSOT) für genaue Geschäftsanalysen und -berichte von entscheidender Bedeutung.
Stellen Sie sich einen Einzelhändler vor, der eine große Datenbank verwendet, um Informationen über Umsätze, Kunden, Produkte und Standorte zu speichern. Die Rohdaten könnten in verschiedenen Tabellen wie „verkauf_transaktionen“, „kunden_info“, „produkt_katalog“ und „filial_standorte“ gespeichert werden.
Ohne einen Semantic Layer muss ein Analyst, der einen Bericht erstellen möchte, das Datenbankschema verstehen, SQL Querys entwickeln, um die erforderlichen Daten aus den verschiedenen Tabellen zu extrahieren, die Daten umwandeln, exportieren und abschließend visualisieren. Dies ist ein zeitaufwändiger und komplizierter Prozess.
Der Leitfaden für Datenverantwortliche veranschaulicht, wie sich einzelne Datenbanktypen für die Anforderungen eines Unternehmens eignen, je nachdem, ob es den Schwerpunkt auf Analysen, KI oder Anwendungsleistung legt.
Metadaten bilden das Rückgrat des Semantic Layers. Metadaten liefern Informationen über andere Daten und strukturierte Referenzen, die dabei helfen, die Attribute der beschriebenen Daten zu sortieren und zu identifizieren. Das Metadaten-Repository speichert Definitionen, die technische Datenelemente in praxisorientierte Begriffe umwandeln. Dieses Repository enthält Informationen über Datenquellen, Datenstrukturen, Beziehungen zwischen Datenprodukten und Geschäftsdefinitionen für Metriken und Dimensionen.
Geschäftslogik und Berechnungen sind für die semantische Schicht von zentraler Bedeutung. Das bedeutet, dass vordefinierte Metriken und Leistungskennzahlen (KPIs) direkt in das semantische Modell eingebettet sind. Das logische Datenmodell, das die semantische Schicht bildet, setzt auf den physischen Daten auf und definiert Beziehungen zwischen Datenentitäten, Attributen und anderen Objekten. Dieses Modell ermöglicht die logische Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen auf der Grundlage spezifischer Geschäftsanwendungsfälle.
Prozesse zur Datentransformation und -anreicherung innerhalb der semantischen Schicht, die häufig Tools wie das Data Build Tool (DBT) und OLAP-Würfel (Online Analytical Processing) verwenden, sorgen für die Bereinigung, Normalisierung und Erweiterung von Rohdaten. Dadurch werden diese mit Geschäftskonzepten verknüpft und für Analysen nutzbar. Diese Prozesse umfassen häufig die Datenintegration aus mehreren Quellen und die Anwendung von Geschäftsregeln zur Erstellung angereicherter Datensätze. Die transformierten Daten werden über die semantische Schicht so dargestellt, dass sie den Geschäftsanforderungen und der Terminologie entsprechen.
Sicherheit ist ein wesentlicher Bestandteil in allen Geschäftsbereichen. Innerhalb der semantischen Schicht schützen Zugriffskontrollen Daten, sodass nur autorisierte Benutzer auf diese zugreifen und sie verwenden können. Zu den gängigen Methoden gehören die Implementierung rollenbasierter Zugriffskontrollen, Datenmaskierung und Verschlüsselung, um den Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten. Die Zugriffsverwaltung auf der Ebene der semantischen Schicht hilft Unternehmen bei der Durchsetzung einheitlicher Sicherheitsrichtlinien für alle Dateninteraktionen.
Ein Semantic Layer umfasst Funktionen zur Abfrageoptimierung und zum Leistungsmanagement, um einen schnellen Datenzugriff zu ermöglichen. Hier definieren Datenteams, Architekten, Techniker und BI-Entwickler allgemeine Abfragen und Aggregationen. Sie speichern häufig aufgerufene Daten im Cache und optimieren die Ausführung von Benutzerabfragen. Diese Leistungsverbesserungen stellen sicher, dass Benutzer zeitnah Antworten auf Datenanfragen erhalten, was wiederum reibungslose und produktive Analysen ermöglicht.
Diese Komponenten schaffen eine vereinfachte Datenoberfläche für die Anwender. Diese Oberfläche kann Tools zur Datenvisualisierung, Berichterstellung und Ad-hoc-Abfrage enthalten, die alle darauf ausgelegt sind, Daten auf intuitive und zugängliche Weise darzustellen. Durch das Angebot einer nahtlosen und einheitlichen Erfahrung ermöglicht der Semantic Layer den Anwendern, Daten selbstständig zu erkunden und zu analysieren, wodurch Self-Service-Analysen unterstützt und die Abhängigkeit vom IT-Support verringert werden.
Mit der zunehmenden Menge an Big Data implementieren Unternehmen neue Methoden zur Verbesserung ihrer Datenanalysefähigkeiten. Ein Semantic Layer ist unerlässlich, um einen vereinfachten Zugriff auf genaue Daten zu ermöglichen, einheitliche Daten zu gewährleisten und vieles mehr.
Vereinfachter Datenzugriff
Ein Hauptvorteil eines Semantic Layers besteht darin, dass sie den Datenzugriff für nichttechnische Benutzer vereinfacht. Durch die Abstraktion der Komplexität der zugrunde liegenden Datenquellen bedeutet das Vorhandensein eines Semantic Layers, dass Benutzer keine komplexen SQL Querys schreiben oder die Feinheiten von Datenschemata verstehen müssen, um Daten abzurufen und zu analysieren.
Einheitlichkeit und Genauigkeit
Durch die Zentralisierung von Geschäftslogik, Definitionen und Berechnungen können IT-Führungskräfte sicherstellen, dass alle Benutzer mit den gleichen Dateninterpretationen arbeiten. Diese Arbeitsweise bedeutet weniger Diskrepanzen und Fehler, wenn verschiedene Abteilungen unterschiedliche Definitionen und Metriken verwenden. Ein Semantic Layer erhöht die Genauigkeit der Analyse und führt zu einer besseren Entscheidungsfindung.
Verbesserte Self-Service-Analysen
Durch die Bereitstellung von Self-Service-Analysen können Benutzer schnell Berichte und Dashboards erstellen und so Erkenntnisse gewinnen, ohne Daten- und IT-Teams in Anspruch nehmen zu müssen.
Beseitigung von Datensilos
Der Semantic Layer integriert Daten aus unterschiedlichen Quellen in einer einheitlichen Ansicht und ermöglicht so eine funktionsübergreifende Analyse. Diese ganzheitliche Sicht auf die Daten hilft Teams im gesamten Unternehmen beim Treffen strategischer Entscheidungen, die Informationen aus mehreren Datenquellen erfordern.
Datengovernance und Datensicherheit
Ein Semantic Layer unterstützt eine zuverlässige Datenverwaltung, indem sie einen zentralen Punkt für die Verwaltung des Datenzugriffs, der Sicherheit und der Compliance bereitstellt. Rollenbasierte Zugriffskontrollen, Datenmaskierung und Verschlüsselung können auf dem Semantic Layer durchgesetzt werden, wodurch sichergestellt wird, dass Benutzer nur auf für sie bestimmte Daten zugreifen können. Dies schützt sensible Informationen und unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Skalierbarkeit
Wenn Unternehmen wachsen und ihre Datenumgebungen komplexer werden, kann der Semantic Layer skaliert werden, um mit zunehmenden Datenmengen und Komplexität Schritt zu halten. Ob es um die Integration neuer Datenquellen, die Unterstützung von mehr Benutzern oder die Durchführung anspruchsvollerer Analysen geht – ein gut konzipierter Semantic Layer kann sich an wechselnde Geschäftsanforderungen anpassen, ohne dabei die Leistung oder Benutzerfreundlichkeit zu beeinträchtigen.
Verschiedene Implementierungen des Semantic Layers sind auf unterschiedliche Bedürfnisse und technologische Umgebungen innerhalb von Organisationen ausgerichtet. Nachfolgend einige typische Implementierungen:
Business-Intelligence-Plattformen (BI)
BI-Plattformen enthalten oft integrierte Funktionen für Semantic Layers. Mit diesen Tools können Unternehmen ihre Geschäftslogik, Kennzahlen und Datenbeziehungen definieren, sodass auch technisch weniger versierte Benutzer komplexe Analysen ohne tiefgreifende technische Kenntnisse durchführen können.
Tools zur Datenvirtualisierung
Virtualisierungstools bieten ein Semantic Layer, indem sie Daten aus mehreren Quellen in eine einheitliche logische Darstellung abstrahieren. Diese Tools ermöglichen den Echtzeit-Datenzugriff und die Integration, ohne die Daten physisch übertragen zu müssen.
Data-Warehouse-Lösungen
Der moderne Daten-Stack erfordert Data-Warehousing-Lösungen – einen Ort, an dem die Daten gespeichert und analysiert werden können. Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouses unterstützen die Erstellung eines Semantic Layers durch ihre Funktionen zur Datenmodellierung und -transformation.
Individuelle Lösungen
Manchmal entscheiden sich Unternehmen für benutzerdefinierte Implementierungen einer semantischen Schicht, insbesondere wenn sie spezielle Anforderungen haben oder eine Integration in spezialisierte Systeme benötigen. Benutzerdefinierte Lösungen umfassen häufig ETL-Prozesse zur Vorbereitung und Umwandlung von Daten, Middleware zur Verwaltung der Datenintegration und maßgeschneiderte Benutzeroberflächen oder APIs, um einen benutzerfreundlichen Zugriff auf Daten zu ermöglichen.
Mit Semantic Layers kann die Kluft zwischen komplexen Datensystemen und Anwendern überbrückt werden. Sie wandeln technische Daten in aussagekräftige geschäftliche Begriffe um und ermöglichen so einen einfacheren Datenzugriff und eine einfachere Datenanalyse. Semantic Layers sind auf unterschiedliche Bedürfnisse und technologische Umgebungen ausgelegt.
Logical Layer
Ein Logical Semantic Layer abstrahiert die Komplexität der physischen Datenspeicherung und präsentiert eine logische Darstellung der Daten. Sie definiert, wie Daten strukturiert und miteinander verknüpft sind, und verwendet dabei praxisorientierte Begriffe und Konzepte. Logical Semantic Layers können Daten aus mehreren Quellen integrieren und so eine einheitliche Darstellung schaffen. Sie stellen sicher, dass Datendefinitionen und Business Rules über verschiedene Datenquellen und Berichte hinweg einheitlich angewendet werden.
Ein Logical Semantic Layer wird häufig in Business-Intelligence-Tools (BI) und Datenvisualisierungsplattformen verwendet, in denen Benutzer bestimmte Berichte und Dashboards erstellen. Ein Einzelhandelsunternehmen mit Datenquellen wie Verkaufstransaktionen, Lagerbestand und Online-Verkäufen kann beispielsweise ein Logical Semantic Layer implementieren, um die Komplexität in betriebswirtschaftlich relevante Begriffe wie „Kunde“, „Produkt“, „Verkauf“ und „Lagerbestand“ zu abstrahieren. Um einen Bericht über den Umsatz nach Kunden zu erstellen, fragen Anwender die logische Entität „Verkauf“ ab und verknüpfen sie mit „Kunde“ unter Verwendung der in der semantischen Schicht definierten Begriffe.
Physical Layer
Ein Physical Semantic Layer umfasst die Erstellung von materialisierten Darstellungen oder physischen Data Marts, die Daten gemäß vordefinierter Geschäftsregeln aggregieren und transformieren. Diese Art von Semantic Layer materialisiert Datentransformationen und -aggregationen zur Verbesserung der Leistung. Durch die im Voraus berechneten komplexen Abfragen und Aggregationen wird die Belastung der zugrunde liegenden Datenbanken reduziert und die Abfrageleistung verbessert. Es wird mehr Speicherplatz für materialisierte Ansichten oder Data Marts benötigt, die innerhalb der vorhandenen Dateninfrastruktur verwaltet und für häufige Abfragen und Berichtsanforderungen optimiert werden können, wodurch wiederum der Bedarf an Echtzeitberechnungen reduziert wird. Sie eignet sich ideal für Szenarien, in denen die Leistung entscheidend ist, wie z. B. bei groß angelegten Datenanalyse- und Berichtsumgebungen mit hohem Abfragevolumen.
Hybrid Layer
Ein Hybrid Semantic Layer kombiniert Elemente sowohl Logical als auch Physical Semantic Layer. Sie bietet die Flexibilität logischer Abstraktion und nutzt bei Bedarf die Leistungsvorteile materialisierter Ansichten und physischer Data-Marts. Dieser Ansatz eignet sich für große Unternehmen mit unterschiedlichen Datenanforderungen, bei denen einige Datenabfragen Echtzeitzugriff erfordern, während andere von vorab berechneten Ergebnissen profitieren.
Data Virtualization Layer
Data Virtualization Layers schaffen eine einheitliche, virtuelle Darstellung von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen, ohne die Daten physisch zu verschieben. Dieser Ansatz ermöglicht den Echtzeitzugriff auf Daten über verschiedene Systeme hinweg. Bei diesem Ansatz werden Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich lokaler Datenbanken, Cloud-Speicher und Systemen von Drittanbietern, in einer einzigen virtuellen Schicht integriert. Er eignet sich ideal für Unternehmen, die in Echtzeit auf Daten aus mehreren, heterogenen Quellen zugreifen und diese analysieren möchten, z. B. im Bereich Finanzdienstleistungen oder Lieferkettenmanagement.
Universal Semantic Layer
Ein Universal Semantic Layer ist eine umfassende und standardisierte Schicht, die eine einheitliche Schnittstelle für den Datenzugriff und die Datenanalyse im gesamten Unternehmen bietet. Sie ist so konzipiert, dass sie unabhängig von Tools und Technologien ist und eine nahtlose Integration mit verschiedenen BI-Plattformen, Datenvisualisierungstools und Analyseanwendungen ermöglicht. Das Ziel eines Universal Semantic Layers ist es, einheitliche und genaue Datendefinitionen, Metriken und Geschäftslogik bereitzustellen, und zwar unabhängig von den zugrunde liegenden Datenquellen oder den Tools, die für den Zugriff auf diese Daten verwendet werden.
Ein Semantic Layer hilft Unternehmen verschiedenster Branchen dabei, unterschiedliche Datenquellen zu integrieren, Kennzahlen zu standardisieren und eine einheitliche Darstellung von Geschäftsdaten für eine bessere betriebliche Effizienz zu bieten.
Finanzdienstleistungen
Die Risikomanagementabteilung einer Bank verwendet einen Semantic Layer, um Daten aus Transaktionssystemen, Kundendatenbanken und Marktdatenfeeds zu konsolidieren. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Darstellung von Risikometriken ermöglicht der Semantic Layer Analysten und Data Scientists die Durchführung von Risikobewertungen und Vorhersagemodellen in Echtzeit.
Compliance-Teams nutzen den Semantic Layer, um eine einheitliche Berichterstattung an die Aufsichtsbehörden sicherzustellen. Die semantische Schicht hilft bei der Erstellung genauer Compliance-Berichte, indem sie Analysetools verwendet und die Definitionen von Geschäftskennzahlen in allen Datenspeichern standardisiert.
Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen unterstützen Semantic Layers die Integration verschiedener Datenquellen, um die Patientenversorgung zu verbessern und Abläufe zu optimieren.
Die Abteilung für klinische Abläufe in einem Krankenhaus verwendet eine semantische Schicht, um Daten aus elektronischen Patientenakten, Laborergebnissen und Bildgebungssystemen zu integrieren. Dadurch erhalten medizinische Fachkräfte einen umfassenden Überblick über die Patientendaten, was eine bessere Diagnose und personalisierte Behandlungspläne ermöglicht.
Die Krankenhausverwaltung nutzt den Semantic Layer, um Betriebsdaten wie die Patientenströme und den Personalbestand über Datenpipelines zu analysieren, die wiederum in Business-Intelligence-Tools einfließen. Dies trägt zur Optimierung der Ressourcenzuweisung und zur Verbesserung der Leistungserbringung bei.
Einzelhandel
Die Marketingabteilung einer Einzelhandelskette verwendet einen Semantic Layer, um Daten aus Kassensystemen, E-Commerce-Plattformen und Treueprogrammen zu integrieren. Data Scientists nutzen diese integrierten Daten, um Kundensegmentierungen und vorausschauende Analysen durchzuführen und so Marketingkampagnen und die Kundenbindung zu verbessern.
Filialleiter nutzen den Semantic Layer, um Lagerbestände und Verkaufstrends zu überwachen. Durch die Integration von Daten aus Lieferkettensystemen und den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen können sie datengestützte Entscheidungen über die Auffüllung von Lagerbeständen treffen und überschüssige Lagerbestände reduzieren.
Herstellung
Das Produktionsmanagement eines Fertigungsunternehmens verwendet einen Semantic Layer, um Daten aus Produktionslinien, Lieferkettensystemen und Wartungsprotokollen zu konsolidieren. Dadurch können Betriebsleiter die Produktionsleistung analysieren und Engpässe mithilfe fortschrittlicher Analysetools identifizieren.
Teams für Qualitätssicherung nutzen den Semantic Layer, um Qualitätskontrollen und IoT-Sensordaten zu analysieren. Durch die Anwendung von Modellen für Machine Learning können sie Fehler frühzeitig erkennen und hohe Produktqualitätsstandards aufrechterhalten.
Telekommunikation
Das Netzwerkbetriebszentrum eines Telekommunikationsanbieters verwendet einen Semantic Layer, um Daten aus der Netzwerkinfrastruktur, Überwachungssystemen und Kundennutzungsmustern zu integrieren. Anhand dieser Daten können Techniker die Netzwerkleistung optimieren und Kapazitätserweiterungen planen.
Teams im Kundenservice nutzen die semantische Ebene für den Zugriff auf Kundendaten, einschließlich Anrufprotokollen und Serviceanfragen. Diese ganzheitliche Betrachtung, unterstützt durch Business-Intelligence-Tools, ermöglicht eine effiziente Lösung von Kundenproblemen und eine Verbesserung der Servicequalität.
Energie- und Versorgungswirtschaft
Die Abteilung für Ressourcenmanagement eines Energieunternehmens verwendet einen Semantic Layer, um Daten von Stromerzeugungseinheiten, Verteilernetzen und Verbrauchszählern zu integrieren. Dank dieser Integration können die Betreiber Angebot und Nachfrage aufeinander abstimmen und die Ressourcenzuweisung mithilfe von vorausschauenden Analysen optimieren.
Nachhaltigkeitsteams nutzen den Semantic Layer, um Muster im Energieverbrauch und Kennzahlen zur Umweltbelastung zu überwachen. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und die Anwendung von Modellen des Machine Learnings können sie Nachhaltigkeitsinitiativen, wie z. B. die Reduzierung von Kohlenstoffemissionen, verfolgen und verbessern.
Im Zuge der Weiterentwicklung der Datenverwaltungs- und Analysefähigkeiten von Unternehmen sind mehrere aufkommende Trends in Semantic Layers besonders relevant.
Integration mit künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML)
KI und ML automatisieren die Erstellung und Pflege von Semantic Layers. Diese Technologien können dabei helfen, Beziehungen zwischen Datenelementen zu identifizieren und abzubilden, wodurch der manuelle Aufwand reduziert wird und genauere und umfassendere Datenmodelle entstehen.
Algorithmen für Machine Learning reichern Daten an, indem sie Muster und Korrelationen identifizieren, die mit herkömmlichen Methoden nicht erkennbar sind. So lassen sich aussagekräftigere Geschäftseinblicke gewinnen.
Data-Fabric- und Data-Mesh-Architekturen
Ein Data Fabric umfasst das Verknüpfen verschiedener Datenverwaltungsprozesse, einschließlich des Semantic Layers, um eine einheitliche und durchgängige Datenerfahrung zu ermöglichen. Dieser Ansatz unterstützt die Echtzeit-Datenintegration und den Echtzeit-Datenzugriff in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen.
Data Mesh legt den Schwerpunkt auf die Dezentralisierung des Dateneigentums an bereichsspezifische Teams, während globale Datenverwaltungs- und Qualitätsstandards beibehalten werden. Semantische Schichten spielen eine entscheidende Rolle bei der Harmonisierung und unternehmensweiten Nutzung von Daten aus verschiedenen Bereichen.
Cloudnative Semantic Layers
Da immer mehr Unternehmen auf Cloud-Plattformen umsteigen, bieten cloudnative Semantic Layers eine hohe Skalierbarkeit und Flexibilität. Diese Lösungen nutzen die Möglichkeiten der Cloud, wie z. B. elastische Rechenressourcen und verteilte Speicher, um große und komplexe Datensätze effizient zu verarbeiten.
Cloudnative Semantic Layers lassen sich nahtlos in andere Cloud-Dienste wie Data Lakes, Warehouses und Analysetools integrieren und bieten so eine durchgängige Datenverarbeitungs- und Analyseumgebung.
Datenverarbeitung und Analysen in Echtzeit
Semantic Layers werden zur Unterstützung der Echtzeit-Datenintegration und -verarbeitung weiterentwickelt. Dadurch können Unternehmen Streaming-Daten aus Quellen wie IoT-Geräten, Social Media und Transaktionssystemen analysieren, um aktuelle Einblicke zu erhalten und zeitnahe Entscheidungen zu treffen.
Fortgeschrittene Techniken zur Abfrageoptimierung und In-Memory-Verarbeitungsfunktionen sind in Semantic Layers integriert, um eine Abfrageleistung mit geringer Latenz zu unterstützen, was für Echtzeitanalysen von entscheidender Bedeutung ist.
Verbesserte Data Governance und Datenschutz
Angesichts zunehmender regulatorischer Anforderungen und Datenschutzbedenken enthalten Semantic Layers ausgefeiltere Sicherheitsfunktionen wie dynamische Datenmaskierung, Tokenisierung und verbesserte Verschlüsselungstechniken.
KI-gestützte Tools für die Compliance-Überwachung und Berichterstattung sind in semantische Ebenen integriert, um Organisationen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Wahrung von Datenverwaltungsstandards zu unterstützen.
Self-Service- und erweiterte Analysen
In semantische Ebenen eingebettete NLP-Funktionen ermöglichen es Benutzern, Daten in natürlicher Sprache abzufragen. Dadurch werden Datenzugriff und -analyse intuitiver und auch für technisch weniger versierte Benutzer zugänglich.
Semantische Ebenen enthalten erweiterte Analysefunktionen, die KI nutzen, um Benutzer bei der Datenexploration zu unterstützen, relevante Erkenntnisse vorzuschlagen, Trends zu identifizieren und sogar automatisch Berichte zu erstellen.
Kollaborative Datenökosysteme
Unternehmen erstellen und beteiligen sich an Datenmarktplätzen, auf denen Daten und Erkenntnisse ausgetauscht und monetarisiert werden können. Semantic Layers erleichtern dies, indem sie eine standardisierte Möglichkeit bieten, gemeinsam genutzte Daten darzustellen und zu verstehen.
Tools und Plattformen, die die Zusammenarbeit zwischen Datentechnikern, Analysten und Geschäftsanwendern fördern, integrieren semantische Ebenen, um ein einheitliches Verständnis der Daten bei allen Beteiligten zu gewährleisten.
Zugehörige Ressourcen
Entwerfen Sie eine Datenstrategie, die Datensilos beseitigt, die Komplexität reduziert und die Datenqualität verbessert, um außergewöhnliche Kunden- und Mitarbeitererfahrungen zu schaffen.
IBM® Cloud Pak for Data kann helfen, Datenqualität, Datenschutz und Compliance zu verbessern. Es kann auch dazu beitragen, dass Nutzer Daten leichter finden und verstehen.
IBM Manta Data Lineage ist eine Plattform, die zur Erhöhung der Transparenz und Genauigkeit von Datenpipelines entwickelt wurde. Sie automatisiert das Scannen und Zuordnen von Datenflüssen und bietet einen umfassenden Überblick über die Daten vom Ursprung bis zur Nutzung. Zu den wichtigsten Funktionen gehören Granularität auf Spaltenebene, Risikominderung, Skalierbarkeit, verbesserte Zusammenarbeit und Unterstützung für über 50 Technologien.
Zugehörige Ressourcen
Führen Sie Analysen mit lokalen, cloudbasierten und integrierten Optionen für die Anwendungsbereitstellung durch.
Erfahren Sie mehr über den Prozess, die Arten und die Bedeutung von Datenpipelines bei der Integration, Umwandlung und Speicherung von Daten für Analysen und die Entscheidungsfindung.
Erfahren Sie, wie die Data-Lakehouse-Architektur die Schwachstellen von Data Warehouses und Data Lakes optimiert, um ein besseres Datenmanagementsystem zu schaffen.
