À propos des cookies sur ce site Pour fonctionner correctement, nos sites Internet nécessitent certains cookies (requis). En outre, d'autres cookies peuvent être utilisés avec votre consentement pour analyser l'utilisation d'un site, améliorer l'expérience des utilisateurs et à des fins publicitaires. Pour plus informations, passez en revue vos options de préférences en. En visitant notre site Web, vous acceptez que nous traitions les informations comme décrit dans ladéclaration de confidentialité d’IBM. Pour faciliter la navigation, vos préférences en matière de cookie seront partagées dans les domaines Web d'IBM énumérés ici.
Qu’est-ce qu’une couche sémantique ?
Date de publication : 7 août 2024
Contributeur : Tim Mucci
Une couche sémantique est un élément de l’architecture des données d’entreprise conçu pour simplifier les interactions entre des systèmes de stockage de données complexes et les utilisateurs professionnels. Les ingénieurs de données hautement qualifiés comprennent les données brutes, mais la plupart des utilisateurs professionnels ne disposent pas de l’expertise technique nécessaire pour extraire facilement des informations à partir de données brutes. La couche sémantique fournit une interface conviviale qui convertit ces données en termes métier significatifs. Elle permet aux utilisateurs de se concentrer sur l’analyse des données plutôt que sur les techniques de leur récupération.
En simplifiant l’accès aux données et l’analyse, la couche sémantique normalise la logique métier, aide à éliminer les silos de données et assure une gestion cohérente des données dans différents domaines. Ces analyses en libre-service permettent aux utilisateurs, y compris les analystes de données, de devenir des décideurs orientés données qui génèrent des rapports et des informations précis et fiables, favorisant ainsi une culture axée sur les données au sein de l’organisation.
Les entreprises génèrent et stockent de grandes quantités de données complexes provenant de diverses sources et dans divers formats, ce qui rend difficile l’extraction d’informations claires et exploitables. Les ingénieurs de données créent des pipelines ETL (extraction, transformation, chargement) pour organiser ces données dans des schémas et des tableaux complexes.
La couche sémantique masque les complexités de ces différentes sources de données (bases de données, entrepôts de données, data lakes et data lakehouses) en les représentant comme des objets métier. Au lieu de traiter des requêtes SQL complexes ou de comprendre le schéma de plusieurs bases de données, les utilisateurs peuvent interagir avec une plateforme de données plus simple et centrée sur les opérations métier grâce aux outils de BI. En regroupant les données provenant de sources disparates dans une vue unifiée, la couche sémantique garantit la cohérence dans l’interprétation des données.
Cette unification est cruciale pour maintenir l’intégrité des données et fournir une source d’information unique pour une analyse et un reporting métier précis.
Imaginez un détaillant qui utilise une grande base de données pour stocker des informations sur les ventes, les clients, les produits et les emplacements. Les données brutes peuvent être stockées dans différentes tables telles que sales_transactions, customer_info, product_catalog et store_locations.
Sans couche sémantique, un analyste qui souhaite créer un rapport doit comprendre le schéma de la base de données, développer des requêtes SQL pour extraire les données nécessaires des différentes tables, transformer, exporter et visualiser les données. C’est un processus long et compliqué.
Le guide du leader des données illustre comment chaque type de base de données répond aux besoins d’une entreprise, selon qu’elle privilégie l’analytique, l’IA ou la performance des applications.
Les métadonnées sont l’épine dorsale de la couche sémantique. Elles fournissent des informations sur d’autres données et des références structurées pour faciliter le tri et l’identification des attributs des données qu’elles décrivent. Le référentiel de métadonnées stocke les définitions qui associent les éléments de données techniques à des termes aisément compréhensibles. Ce référentiel comprend des informations sur les sources de données, les structures de données, les relations entre les produits de données et les définitions métier pour les indicateurs et les dimensions.
La logique métier et les calculs sont au cœur de la couche sémantique, c’est-à-dire que des mesures prédéfinies et des indicateurs clés de performance (KPI) sont intégrés directement au modèle sémantique. Le modèle logique des données, qui constitue la couche sémantique, se trouve au-dessus des données physiques et définit les relations entre les entités de données, les attributs et les autres objets. Ce modèle permet de combiner de façon logique des données provenant de différentes sources en fonction de cas d’utilisation métier spécifiques.
Les processus de transformation et d’enrichissement des données au sein de la couche sémantique, souvent à l’aide d’outils comme le modèle Data Build Tool (DBT) et les cubes OLAP, nettoient, normalisent et augmentent les données brutes afin de les relier aux concepts métier et les rendre utiles pour l’analyse. Ces processus incluent souvent l’intégration de données provenant de sources multiples et l’application de business rules pour créer des ensembles de données enrichis. Les données transformées sont présentées par l’intermédiaire de la couche sémantique de manière à correspondre à la terminologie et aux besoins métier.
La sécurité est un élément essentiel dans toutes les unités commerciales. Au niveau sémantique, les contrôles d’accès protègent les données afin que seuls les utilisateurs autorisés puissent y accéder et les utiliser. Les méthodes les plus couramment employées incluent la mise en œuvre de contrôles des accès basés sur les rôles, le masquage des données et le chiffrement pour préserver la confidentialité des données et la conformité avec les exigences réglementaires. La gestion des accès au niveau de la couche sémantique aide les organisations à appliquer des stratégies de sécurité cohérentes pour toutes les interactions de données.
La couche sémantique comprend des fonctionnalités d’optimisation des requêtes et de gestion des performances afin d’offrir un accès rapide aux données. C’est ici que les équipes de données, les architectes, les ingénieurs et les développeurs de business intelligence prédéfinissent les requêtes et les agrégations courantes. Ils mettent en cache les données fréquemment consultées et optimisent l’exécution des requêtes des utilisateurs. Ces améliorations de performance garantissent que les utilisateurs reçoivent des réponses rapides aux demandes de données, facilitant ainsi une expérience analytique fluide et productive.
Ces composants créent une interface de données simplifiée pour les utilisateurs. L’interface peut inclure des outils de visualisation de données, de reporting et d’interrogation ad hoc, tous conçus pour présenter les données de manière intuitive et accessible. En offrant une expérience transparente et cohérente, la couche sémantique permet aux utilisateurs d’explorer et d’analyser les données de manière indépendante, ce qui favorise l’analyse en libre-service et réduit la dépendance à l’égard du support informatique.
Dans un contexte de croissance exponentielle du big data, les organisations mettent en œuvre des moyens d’améliorer leurs capacités d’analyse des données. Une couche sémantique est essentielle pour fournir un accès simplifié à des données précises, vérifier la cohérence des données et d’autres éléments critiques.
Accès simplifié aux données
L’un des principaux avantages d’une couche sémantique est de simplifier l’accès aux données pour les utilisateurs non techniques. En résumant les complexités des sources de données sous-jacentes, la présence d’une couche sémantique évite aux utilisateurs de devoir écrire des requêtes SQL complexes ou de comprendre les subtilités des schémas de données pour récupérer et analyser les données.
Cohérence et précision
En centralisant la logique métier, les définitions et les calculs, les responsables informatiques sont assurés que tous les utilisateurs travaillent avec les mêmes interprétations des données. Cette méthodologie permet de réduire les écarts et les erreurs lorsque différents services utilisent des définitions et des indicateurs variables. Une couche sémantique améliore la précision de l’analyse et permet de prendre de meilleures décisions.
Analyse en libre-service améliorée
En donnant aux utilisateurs la possibilité d’effectuer des analyses en libre-service, vous leur permettez de créer rapidement des rapports et des tableaux de bord, ce qui accélère leur capacité à obtenir des informations sans impliquer les équipes de données et informatique.
Casser les silos de données
La couche sémantique intègre les données provenant de sources disparates dans une vue unifiée, ce qui permet une analyse interfonctionnelle. Cette vision globale des données aide les équipes de toute l’organisation à prendre des décisions stratégiques qui nécessitent des informations provenant de plusieurs sources de données.
Gouvernance et sécurité des données
Une couche sémantique favorise une gouvernance robuste des données en fournissant un point centralisé pour gérer les accès, la sécurité et la conformité des données. Les contrôles d’accès basés sur les rôles, le masquage des données et le chiffrement peuvent être appliqués au niveau de la couche sémantique, garantissant que les utilisateurs accèdent uniquement aux données qu’ils sont autorisés à consulter. Cela permet de protéger les informations sensibles et aide les organisations à se conformer aux exigences réglementaires.
Évolutivité
À mesure que les organisations se développent et que leurs environnements de données deviennent plus complexes, la couche sémantique peut s’adapter à l’augmentation des volumes de données et à leur complexité. Qu’il s’agisse d’intégrer de nouvelles sources de données, de prendre en charge un plus grand nombre d’utilisateurs ou de traiter des analyses plus sophistiquées, une couche sémantique bien conçue peut s’adapter à l’évolution des besoins de l’entreprise sans compromettre les performances ni la simplicité d’utilisation.
Diverses implémentations de la couche sémantique répondent à différents besoins et environnements technologiques au sein des organisations. Voici quelques implémentations classiques :
Plateformes de Business intelligence (BI)
Les plateformes de BI incluent souvent des fonctionnalités de couche sémantique intégrées. Ces outils permettent aux organisations de définir la logique métier, les indicateurs et les relations entre les données afin que les utilisateurs non techniques puissent effectuer des analyses complexes sans nécessiter une expertise technique approfondie.
Outils de virtualisation des données
Les outils de virtualisation fournissent une couche sémantique par abstraction des données provenant de sources multiples dans une vue logique unifiée. Ces outils permettent d’accéder aux données et de les intégrer en temps réel sans les déplacer physiquement.
Solutions d’entrepôt de données
La pile de données moderne nécessite des solutions d’entreposage de données, un emplacement où les données résident et peuvent être analysées. Les entrepôts de données, les data lakes et les lakehouses facilitent la création d’une couche sémantique grâce à leurs capacités de modélisation et de transformation des données.
Solutions personnalisées
Les organisations optent parfois pour des implémentations personnalisées d’une couche sémantique, en particulier en cas d’exigences particulières ou liées à l’intégration à des systèmes spécialisés. Les solutions personnalisées impliquent souvent des processus ETL pour préparer et transformer les données, des middlewares pour gérer l’intégration des données et des interfaces ou des API sur mesure pour faciliter l’accès aux données.
Les couches sémantiques sont essentielles pour rapprocher les systèmes de données complexes des utilisateurs. Elles convertissent les données techniques en termes métier compréhensibles, ce qui facilite l’accès aux données et leur analyse. Les couches sémantiques sont conçues pour s’adapter à des besoins et à des environnements technologiques variés.
Couche logique
Une couche sémantique logique résume les complexités du stockage physique des données et présente une vue logique des données. Elle définit la manière dont les données sont structurées et reliées, en utilisant des termes et des concepts adaptés aux utilisateurs en entreprise. Les couches sémantiques logiques peuvent intégrer des données provenant de plusieurs sources de façon à créer une vue unifiée, et confirment que les définitions de données et les business rules sont appliquées de manière cohérente dans différentes sources de données et différents rapports.
Une couche sémantique logique est couramment utilisée dans les outils de Business Intelligence (BI) et les plateformes de visualisation de données, où les utilisateurs créent des rapports et des tableaux de bord. Par exemple, une entreprise de vente au détail qui dispose de sources de données comme les transactions de vente, les stocks et les ventes en ligne peut implémenter une couche sémantique logique pour abstraire les complexités en termes facilement compréhensibles tels que « client », « produit », « vente » et « stocks ». Pour générer un rapport de ventes par client, les utilisateurs interrogent l’entité logique « vente » et l’associent à « client » à l’aide des termes définis dans la couche sémantique.
Couche physique
Une couche sémantique physique implique la création de vues matérialisées ou de datamarts physiques qui agrègent et transforment les données selon des business rules prédéfinies. Ce type de couche sémantique matérialise les transformations et les agrégations de données pour améliorer les performances. En précalculant les requêtes et les agrégations complexes, la charge sur les bases de données sous-jacentes est réduite et les performances des requêtes sont améliorées. Cela nécessite davantage d’espace de stockage pour les vues matérialisées ou les datamarts, qui peuvent être gérés au sein de l’infrastructure de données existante et optimisés pour les requêtes fréquentes et les besoins de reporting, réduisant ainsi le besoin de calcul en temps réel. Cette méthode est idéale pour les scénarios visant essentiellement les performances, comme l’analyse de données à grande échelle et les environnements de reporting traitant des volumes de requêtes élevés.
Couche hybride
Une couche sémantique hybride combine des éléments des couches sémantiques logique et physique. Elle offre la flexibilité de l’abstraction logique et les avantages de performance des vues matérialisées et des datamarts physiques si nécessaire. Cette approche convient aux grandes entreprises aux besoins en données variés, où certaines requêtes nécessitent un accès en temps réel tandis que d’autres tirent parti de résultats précalculés.
Couche de virtualisation des données
Les couches de virtualisation des données créent une vue virtuelle unifiée des données provenant de plusieurs sources disparates sans les déplacer physiquement. Cette approche permet un accès en temps réel aux données sur différents systèmes. Elle permet d’intégrer les données provenant de diverses sources, notamment les bases de données sur site, le stockage cloud et les systèmes tiers, dans une seule couche virtuelle. Elle est idéale pour les grandes entreprises, car elle leur permet d’accéder à des données et de les analyser en temps réel, par exemple dans le domaine des services financiers ou de la gestion de la chaîne d’approvisionnement.
Couche sémantique universelle
Une couche sémantique universelle est une couche complète et normalisée qui fournit une interface unifiée pour l’accès et l’analyse des données dans l’ensemble de l’organisation. Elle est conçue pour être indépendante des outils et des technologies, ce qui permet une intégration transparente à diverses plateformes de BI, outils de visualisation des données et applications analytiques. L’objectif d’une couche sémantique universelle est de fournir des définitions de données, des indicateurs et une logique métier cohérents et précis, quels que soient les sources de données sous-jacentes ou les outils utilisés pour y accéder.
Une couche sémantique aide les organisations de tous les secteurs à intégrer des sources de données disparates, à normaliser les indicateurs et à fournir une vue unifiée des données métier pour une meilleure efficacité opérationnelle.
Services financiers
L’unité de gestion des risques d’une banque utilise une couche sémantique pour consolider les données des systèmes de transaction, des bases de données clients et des flux de données de marché. En fournissant une vue unifiée des indicateurs de risque, la couche sémantique permet aux analystes et aux data scientists d’effectuer des évaluations des risques en temps réel et une modélisation prédictive.
Les équipes de conformité utilisent la couche sémantique pour garantir la transmission d’un reporting cohérent aux organismes de réglementation. La couche sémantique permet de générer des rapports de conformité précis à l’aide d’outils d’analyse en normalisant les définitions d’indicateurs métier dans tous les entrepôts de données.
Soins de santé
Dans le secteur de la santé, les couches sémantiques favorisent l’intégration de diverses sources de données afin d’améliorer la qualité des soins et de rationaliser les opérations.
L’unité des opérations cliniques d’un hôpital utilise une couche sémantique pour intégrer les données des dossiers médicaux électroniques, des résultats de laboratoire et des systèmes d’imagerie. Les professionnels de santé peuvent accéder à une vue complète des données des patients, ce qui améliore le diagnostic et l’adaptation des protocoles de traitement.
Les administrateurs d’hôpitaux utilisent la couche sémantique pour analyser les données opérationnelles, telles que le flux des patients et le niveau des effectifs, grâce à des pipelines de données qui alimentent les outils de business intelligence. Cela permet d’optimiser la répartition des ressources et d’améliorer la prestation de services.
Distribution
Le service marketing d’une chaîne de magasins utilise une couche sémantique pour intégrer les données des systèmes de point de vente, des plateformes e-commerce et des programmes de fidélisation de la clientèle. Les data scientists utilisent ces données intégrées pour effectuer une segmentation de la clientèle et des analyses prédictives, améliorant ainsi les campagnes marketing et l’engagement des clients.
Les directeurs de magasin utilisent la couche sémantique pour surveiller les niveaux de stock et les tendances des ventes. L’intégration des données issues des systèmes de chaîne d’approvisionnement et l’utilisation des algorithmes de machine learning leur permettent de prendre des décisions de réapprovisionnement fondées sur les données et de réduire les excédents de stock.
Fabrication
L’unité de gestion de la production d’une entreprise de fabrication utilise une couche sémantique pour consolider les données issues des lignes de production, des systèmes de chaîne d’approvisionnement et des journaux de maintenance. Les responsables des opérations sont ainsi en mesure d’analyser les performances de production et d’identifier les goulots d’étranglement à l’aide d’outils d’analyse avancés.
Les équipes d’assurance qualité utilisent la couche sémantique pour analyser les contrôles qualité et les données des capteurs IdO. En appliquant des modèles de machine learning, ils peuvent détecter les défauts à un stade précoce et maintenir des normes de qualité des produits élevées.
Télécommunications
Le centre d’opérations réseau d’un opérateur de télécommunications utilise une couche sémantique pour intégrer les données provenant de l’infrastructure réseau, des systèmes de surveillance et des habitudes d’utilisation des clients. Les ingénieurs utilisent ces données pour optimiser les performances du réseau et planifier les mises à niveau de capacité.
Les équipes de service client utilisent la couche sémantique pour accéder aux données des clients, y compris les journaux d’appels et les demandes de service. Cette vision globale, soutenue par des outils de business intelligence, permet de résoudre efficacement les problèmes des clients et d’améliorer la qualité du service.
Énergie et services publics
L’unité de gestion des ressources d’une entreprise d’énergie utilise une couche sémantique pour intégrer les données des unités de production d’électricité, des réseaux de distribution et des compteurs de consommation. Cette intégration permet aux opérateurs d’équilibrer l’offre et la demande et d’optimiser la répartition des ressources grâce à l’analyse prédictive.
Les équipes de développement durable utilisent la couche sémantique pour surveiller les modèles de consommation d’énergie et les mesures d’impact environnemental. En intégrant des données provenant de diverses sources et en appliquant des modèles de machine learning, elles peuvent suivre et améliorer les initiatives de durabilité, telles que la réduction des émissions de carbone.
Alors que les organisations continuent d’améliorer leurs capacités de gestion et d’analytique, le domaine des couches sémantiques voit apparaître plusieurs tendances particulièrement pertinentes.
Intégration avec l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML)
L’IA et le ML automatisent la création et la maintenance des couches sémantiques. Ces technologies permettent d’identifier et de cartographier les relations entre les éléments de données pour réduire les tâches manuelles et obtenir des modèles de données plus précis et plus complets.
Les algorithmes de machine learning enrichissent les données en identifiant les schémas et les corrélations non détectés par les méthodes traditionnelles. Cela permet d’obtenir des informations plus riches.
Architectures data fabric et maillage de données
Une data fabric implique de tisser des liens entre divers processus de gestion de données, y compris la couche sémantique, pour fournir une expérience de données unifiée et cohérente. Cette approche prend en charge l’intégration et l’accès aux données en temps réel dans les environnements hybrides et multicloud.
Le maillage de données s’attache à décentraliser la propriété des données vers des équipes spécifiques à un domaine tout en maintenant la gouvernance et les normes de qualité mondiales des données. Les couches sémantiques jouent un rôle crucial en assurant l’harmonisation des données provenant de différents domaines et leur utilisation dans l’ensemble de l’organisation.
Couches sémantiques cloud natives
Alors que de plus en plus d’organisations optent pour des plateformes cloud, les couches sémantiques cloud natives offrent l’évolutivité et la flexibilité dont elles ont besoin. Ces solutions utilisent les capacités du cloud, telles que l’élasticité des ressources de cloud computing et le stockage distribué, pour traiter efficacement des ensembles de données volumineux et complexes.
Les couches sémantiques cloud natives s’intègrent parfaitement à d’autres services cloud, tels que les data lakes, les entrepôts et les outils analytiques, offrant ainsi un environnement de traitement et d’analyse des données cohérent.
Traitement et analyse des données en temps réel
Les couches sémantiques évoluent pour prendre en charge l’intégration et le traitement des données en temps réel. Les organisations peuvent ainsi analyser les flux de données provenant de sources comme les appareils IdO, les médias sociaux et les systèmes transactionnels, fournissant des informations à la minute près et permettant une prise de décision rapide.
Des techniques avancées d’optimisation des requêtes et des capacités de traitement en mémoire sont intégrées dans les couches sémantiques pour assurer des performances de requêtes à faible latence, indispensables pour l’analytique en temps réel.
Gouvernance des données et protection de la vie privée renforcées
Compte tenu des exigences réglementaires croissantes et des préoccupations liées à la confidentialité des données, les couches sémantiques intègrent des fonctionnalités de sécurité plus sophistiquées, telles que le masquage dynamique des données, la tokenisation et des techniques de chiffrement avancées.
Les outils de surveillance de la conformité et de reporting pilotés par l’IA sont intégrés aux couches sémantiques pour permettre aux entreprises de répondre aux exigences réglementaires, ainsi qu’aux normes en matière de gouvernance des données.
Libre-service et analytique augmentée
Les capacités NLP sont intégrées dans les couches sémantiques, ce qui permet aux utilisateurs d’interroger les données en utilisant le langage naturel. L’accès aux données et leur analyse deviennent ainsi plus intuitifs et adaptés aux utilisateurs non techniques.
Les couches sémantiques intègrent des fonctionnalités d’analyse augmentée qui utilisent l’IA pour aider les utilisateurs à explorer les données, à suggérer des informations pertinentes, à identifier les tendances et même à générer automatiquement des rapports.
Écosystèmes de données collaboratifs
Les organisations constituent et participent à des marchés de données qui permettent de partager et de monétiser les données et les analyses. Les couches sémantiques facilitent ces échanges en fournissant un moyen standardisé de représenter et de comprendre les données partagées.
Les outils et les plateformes qui favorisent la collaboration entre les ingénieurs de données, les analystes et les utilisateurs professionnels intègrent des couches sémantiques afin de préserver une compréhension cohérente des données parmi toutes les parties prenantes.
Ressources connexes
Élaborez une stratégie de gestion des données qui élimine les silos, réduit la complexité et améliore la qualité des données pour offrir une expérience client et collaborateur exceptionnelle.
IBM Cloud Pak for Data rime avec qualité, confidentialité et conformité des données. Il facilite également la découverte de ces dernières, ainsi que leur compréhension.
IBM Manta Data Lineage est une plateforme conçue pour améliorer la transparence et la précision des pipelines de données. La solution automatise la numérisation et le mappage des flux de données, offrant ainsi une vue complète des données, de l’origine à la consommation. Ses fonctionnalités principales comprennent la granularité au niveau des colonnes, l’atténuation des risques, l’évolutivité, l’amélioration de la collaboration et la prise en charge de plus de 50 technologies.
Ressources connexes
Effectuez des analyses avec des options de déploiement d’applications sur site, dans le cloud et intégrées.
Découvrez le processus, les types et le rôle des pipelines de données dans l’intégration, la transformation et le stockage des données à des fins analytiques et décisionnelles.
Découvrez comment une architecture de data lakehouse compense les faiblesses des entrepôts de données et des data lakes pour créer un meilleur système de gestion des données.
