Diterbitkan: 7 Agustus 2024
Kontributor: Tim Mucci
Lapisan semantik adalah bagian dari arsitektur data perusahaan yang dirancang untuk menyederhanakan interaksi antara sistem penyimpanan data yang kompleks dan pengguna bisnis. Insinyur data yang sangat terampil memahami data mentah, tetapi sebagian besar pengguna bisnis tidak memiliki keahlian teknis mendalam yang dibutuhkan untuk mengekstrak insight dengan mudah dari data mentah. Lapisan semantik menyediakan antarmuka yang mudah digunakan yang mengubah data tersebut menjadi istilah bisnis yang bermakna. Hal ini memungkinkan pengguna untuk fokus pada analisis data, bukan pada hal-hal teknis dalam pengambilan data.
Dalam menyederhanakan akses dan analisis data, lapisan semantik menstandarisasi logika bisnis, membantu memecahkan silo data dan menyediakan manajemen data yang konsisten di berbagai domain. Analisis layanan mandiri ini memberdayakan pengguna, termasuk analis data, untuk menjadi pengambil keputusan berbasis data yang menghasilkan laporan dan insight dengan percaya diri dan akurat, sehingga mendorong budaya berbasis data di dalam organisasi.
Organisasi menghasilkan dan menyimpan sejumlah besar data kompleks dari berbagai sumber dalam berbagai format, yang membuat ekstraksi insight yang jelas dan dapat ditindaklanjuti menjadi tantangan. Insinyur data membuat pipeline ETL (ekstrak, transformasi, muat) untuk mengatur data ini ke dalam skema dan tabel yang kompleks.
Lapisan semantik menyembunyikan seluk-beluk berbagai sumber data ini, yang meliputi basis data, gudang data, danau data, dan rumah danau data, dengan merepresentasikannya sebagai objek bisnis. Alih-alih berurusan dengan kueri SQL yang rumit atau perlu memahami skema beberapa database, pengguna dapat berinteraksi dengan platform data yang lebih mudah dan berpusat pada bisnis melalui alat BI. Dengan mengonsolidasikan data dari berbagai sumber ke dalam tampilan terpadu, lapisan semantik memastikan konsistensi dalam interpretasi data.
Penyatuan ini penting untuk menjaga integritas data dan menyediakan sumber kebenaran tunggal untuk analisis dan pelaporan bisnis yang akurat.
Bayangkan seorang pengecer yang menggunakan basis data besar untuk menyimpan informasi tentang penjualan, pelanggan, produk, dan lokasi. Data mentah mungkin disimpan dalam tabel berbeda seperti sales_transactions, customer_info, product_catalog dan store_locations.
Tanpa lapisan semantik, seorang analis yang ingin membuat laporan harus memahami skema basis data, mengembangkan SQL Query untuk mengekstrak data yang diperlukan dari berbagai tabel, mentransformasi, mengekspor, dan memvisualisasikan data; ini adalah proses yang memakan waktu dan rumit.
Panduan pemimpin data menggambarkan bagaimana setiap jenis database sesuai dengan kebutuhan bisnis, tergantung pada apakah organisasi memprioritaskan analisis, AI, atau kinerja aplikasi.
Metadata adalah tulang punggung lapisan semantik. Metadata menyediakan informasi tentang data lain; memberikan referensi terstruktur untuk membantu memilah dan mengidentifikasi atribut data yang dideskripsikannya. Repositori metadata menyimpan definisi yang memetakan item data teknis ke istilah yang ramah bisnis. Repositori ini mencakup informasi tentang sumber data, struktur data, hubungan antara produk data dan definisi bisnis untuk metrik dan dimensi.
Logika dan perhitungan bisnis adalah pusat dari lapisan semantik, yang berarti metrik yang telah ditentukan sebelumnya dan indikator kinerja utama (KPI) disematkan langsung ke dalam model semantik. Model data logis, yang membentuk lapisan semantik, berada di atas data fisik dan mendefinisikan hubungan antara entitas data, atribut, dan objek lainnya. Model ini memungkinkan data dari berbagai sumber untuk digabungkan secara logis berdasarkan contoh penggunaan bisnis tertentu.
Proses transformasi dan pengayaan data dalam lapisan semantik, sering menggunakan alat seperti alat pembuatan data (DBT) dan kubus OLAP, membersihkan, menormalkan dan menambah data mentah sehingga berhubungan dengan konsep bisnis dan menjadi berguna untuk analisis. Proses ini sering kali mencakup integrasi data dari berbagai sumber dan penerapan business rules untuk membuat kumpulan data yang diperkaya. Data yang diubah disajikan melalui lapisan semantik dengan cara yang selaras dengan kebutuhan bisnis dan terminologi.
Keamanan merupakan komponen penting di seluruh unit bisnis. Dalam lapisan semantik, kontrol akses melindungi data sehingga hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses dan menggunakan data. Metode yang populer meliputi penerapan kontrol akses berbasis peran, penyembunyian data, dan enkripsi untuk menjaga privasi data dan kepatuhan terhadap persyaratan peraturan. Mengelola akses pada tingkat lapisan semantik membantu organisasi menerapkan kebijakan keamanan yang konsisten di seluruh interaksi data.
Lapisan semantik mencakup optimasi kueri dan kemampuan manajemen kinerja untuk memberikan akses data yang cepat. Di sini, tim data, arsitek, insinyur, dan pengembang intelijen bisnis menentukan kueri dan agregasi umum. Mereka menyimpan data yang sering diakses dan mengoptimalkan eksekusi kueri pengguna. Peningkatan kinerja ini memastikan bahwa pengguna menerima tanggapan yang tepat waktu terhadap pertanyaan data, memfasilitasi pengalaman analitis yang lancar dan produktif.
Komponen-komponen ini membuat antarmuka data yang disederhanakan untuk pengguna. Antarmuka ini dapat mencakup alat untuk visualisasi data, pelaporan, dan kueri ad hoc, semua dirancang untuk menyajikan data dengan cara yang intuitif dan dapat diakses. Dengan menawarkan pengalaman yang mulus dan konsisten, lapisan semantik memberdayakan pengguna untuk mengeksplorasi dan menganalisis data secara mandiri, mempromosikan analisis layanan mandiri dan mengurangi ketergantungan pada dukungan TI.
Dengan pertumbuhan big data, organisasi menerapkan cara untuk meningkatkan kemampuan analisis data mereka. Lapisan semantik sangat penting untuk menyediakan akses yang disederhanakan ke data yang akurat, mengonfirmasi data yang konsisten dan banyak lagi.
Manfaat utama dari lapisan semantik adalah menyederhanakan akses data untuk pengguna nonteknis. Dengan mengabstraksikan kompleksitas sumber data yang mendasarinya, kehadiran lapisan semantik berarti pengguna tidak perlu menulis SQL Query yang rumit atau memahami seluk-beluk skema data untuk mengambil dan menganalisis data.
Dengan memusatkan logika bisnis, definisi, dan kalkulasi, para pemimpin TI dapat yakin bahwa semua pengguna bekerja dengan interpretasi data yang sama. Bekerja dengan cara ini berarti lebih sedikit perbedaan dan kesalahan ketika departemen yang berbeda menggunakan definisi dan metrik yang berbeda. Lapisan semantik meningkatkan akurasi analisis dan mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik.
Memberikan pengguna kemampuan untuk melakukan analisis mandiri memungkinkan mereka membuat laporan dan dasbor dengan cepat, mempercepat kemampuan mereka untuk memperoleh insight tanpa melibatkan tim data dan TI.
Lapisan semantik mengintegrasikan data dari sumber yang berbeda ke dalam tampilan terpadu, memungkinkan analisis lintas fungsi. Pandangan holistik terhadap data ini membantu tim di seluruh organisasi dalam membuat keputusan strategis yang membutuhkan input dari berbagai sumber data.
Lapisan semantik mendukung tata kelola data yang kuat dengan menyediakan titik terpusat untuk mengelola akses data, keamanan, dan kepatuhan. Kontrol akses berbasis peran, penyembunyian data, dan enkripsi dapat diberlakukan pada lapisan semantik, yang menyatakan bahwa pengguna hanya mengakses data yang diizinkan untuk mereka lihat. Ini melindungi informasi sensitif dan membantu organisasi mematuhi persyaratan peraturan.
Seiring dengan pertumbuhan organisasi dan lingkungan data mereka yang semakin kompleks, lapisan semantik dapat berkembang untuk mengakomodasi volume dan kompleksitas data yang semakin meningkat. Baik itu mengintegrasikan sumber data baru, mendukung lebih banyak pengguna, atau menangani analisis yang lebih canggih, lapisan semantik yang dirancang dengan baik dapat beradaptasi dengan kebutuhan bisnis yang berubah tanpa mengorbankan kinerja atau kegunaan.
Berbagai implementasi lapisan semantik memenuhi kebutuhan dan lingkungan teknologi yang berbeda dalam organisasi. Berikut adalah beberapa implementasi tipikal:
Platform BI sering menyertakan kemampuan lapisan semantik bawaan. Alat-alat ini memungkinkan organisasi untuk mendefinisikan logika bisnis, metrik, dan hubungan data sehingga pengguna non-teknis dapat melakukan analisis yang kompleks tanpa keahlian teknis yang mendalam.
Alat virtualisasi menyediakan lapisan semantik dengan mengabstraksi data dari berbagai sumber ke dalam tampilan logis terpadu. Alat-alat ini memungkinkan akses dan integrasi data real-time tanpa memindahkan data secara fisik.
Tumpukan data modern memerlukan solusi pergudangan data—tempat bagi data untuk disimpan dan dianalisis. Gudang data, danau data, dan rumah data mendukung terciptanya lapisan semantik melalui kemampuan pemodelan dan transformasi datanya.
Terkadang, organisasi dapat memilih implementasi khusus dari lapisan semantik, terutama ketika mereka memiliki persyaratan yang unik atau perlu berintegrasi dengan sistem khusus. Solusi khusus sering melibatkan proses ETL untuk menyiapkan dan mengubah data, middleware untuk mengelola integrasi data dan antarmuka atau API yang dipesan lebih dahulu untuk menyediakan akses bisnis ke data.
Lapisan semantik sangat penting dalam menjembatani kesenjangan antara sistem data yang kompleks dan pengguna. Mereka mengubah data teknis menjadi istilah bisnis yang berarti, memungkinkan akses dan analisis data yang lebih mudah. Lapisan semantik dirancang untuk memenuhi berbagai kebutuhan dan lingkungan teknologi.
Lapisan logis
Lapisan semantik logis mengabstraksi kompleksitas penyimpanan data fisik dan menyajikan pandangan logis data. Ini mendefinisikan bagaimana data terstruktur dan terkait, dengan menggunakan istilah dan konsep yang ramah bisnis. Lapisan semantik logis dapat mengintegrasikan data dari berbagai sumber, menciptakan tampilan terpadu, dan menegaskan bahwa definisi data dan business rules diterapkan secara konsisten di berbagai sumber data dan laporan.
Lapisan semantik logis biasanya digunakan dalam alat Business Intelligence (BI) dan platform visualisasi data, tempat pengguna membuat laporan dan dasbor. Misalnya, perusahaan ritel dengan sumber data seperti transaksi penjualan, inventaris, dan penjualan online dapat menerapkan lapisan semantik logis untuk mengabstraksikan kompleksitas ke dalam istilah yang ramah bisnis seperti "pelanggan", "produk", "penjualan", dan "persediaan". Untuk menghasilkan laporan penjualan oleh pelanggan, pengguna meminta entitas logis "penjualan" dan menggabungkannya dengan "pelanggan" menggunakan istilah yang ditentukan dalam lapisan semantik.
Lapisan fisik
Lapisan semantik fisik melibatkan pembuatan tampilan yang terwujud atau pasar data fisik yang mengumpulkan dan mengubah data sesuai dengan business rules. Jenis lapisan semantik ini mewujudkan transformasi data dan agregasi untuk meningkatkan kinerja. Dengan melakukan prakomputasi kueri dan agregasi yang kompleks, beban pada basis data yang mendasarinya berkurang, dan kinerja kueri ditingkatkan. Hal ini membutuhkan lebih banyak penyimpanan untuk tampilan yang diwujudkan atau pasar data, yang dapat dikelola dalam infrastruktur data yang ada dan dioptimalkan untuk kebutuhan kueri dan pelaporan yang sering terjadi, sehingga mengurangi kebutuhan komputasi waktu nyata. Ini sangat ideal untuk skenario di mana kinerja sangat penting, seperti analisis data berskala besar dan lingkungan pelaporan dengan volume kueri yang tinggi.
Lapisan hibrida
Lapisan semantik hibrida menggabungkan elemen lapisan semantik logis dan fisik. Ini memberikan fleksibilitas abstraksi logis sambil menggunakan manfaat kinerja dari tampilan yang diwujudkan dan pasar data fisik jika diperlukan. Pendekatan ini cocok untuk perusahaan besar dengan kebutuhan data yang beragam, di mana beberapa kueri data memerlukan akses waktu nyata, sementara yang lain mendapat manfaat dari hasil yang telah dikomputasi sebelumnya.
Lapisan virtualisasi data
Lapisan virtualisasi data menciptakan tampilan virtual data yang terpadu dari berbagai sumber yang berbeda tanpa memindahkan data secara fisik. Pendekatan ini memungkinkan akses real-time ke data di berbagai sistem. Pendekatan ini mengintegrasikan data dari berbagai sumber, termasuk basis data lokal, penyimpanan cloud, dan sistem pihak ketiga, ke dalam satu lapisan virtual. Sangat ideal bagi organisasi untuk mengakses dan menganalisis data dari berbagai sumber yang heterogen secara real-time, seperti dalam layanan keuangan atau manajemen rantai pasokan.
Lapisan semantik universal
Lapisan semantik universal adalah lapisan yang komprehensif dan terstandarisasi yang menyediakan antarmuka terpadu untuk akses dan analisis data di seluruh organisasi. Ini dirancang untuk menjadi alat dan teknologi-agnostik, memungkinkan integrasi tanpa batas dengan berbagai platform BI, alat visualisasi data, dan aplikasi analisis. Tujuan dari lapisan semantik universal adalah untuk memberikan definisi data, metrik, dan logika bisnis yang konsisten dan akurat, terlepas dari sumber data yang mendasarinya atau alat yang digunakan untuk mengaksesnya.
Lapisan semantik membantu organisasi di seluruh industri mengintegrasikan sumber data yang berbeda, menstandarkan metrik, dan memberikan pandangan terpadu atas data bisnis untuk memungkinkan efisiensi operasional yang lebih baik.
Unit manajemen risiko bank menggunakan lapisan semantik untuk mengkonsolidasikan data dari sistem transaksi, basis data nasabah, dan umpan data pasar. Dengan memberikan pandangan terpadu tentang metrik risiko, lapisan semantik memungkinkan analis dan ilmuwan data untuk melakukan penilaian risiko secara real-time dan pemodelan prediktif.
Tim kepatuhan menggunakan lapisan semantik untuk mengamankan pelaporan yang konsisten kepada badan pengatur. Lapisan semantik membantu menghasilkan laporan kepatuhan yang akurat dengan menggunakan alat analisis dengan menstandardisasi definisi metrik bisnis di seluruh penyimpanan data.
Dalam perawatan kesehatan, lapisan semantik mendukung integrasi beragam sumber data untuk meningkatkan perawatan pasien dan merampingkan operasi.
Unit operasi klinis di rumah sakit menggunakan lapisan semantik untuk mengintegrasikan data dari catatan kesehatan elektronik, hasil laboratorium, dan sistem pencitraan. Hal ini memungkinkan para profesional perawatan kesehatan untuk mengakses data pasien secara menyeluruh, sehingga memudahkan diagnosis yang lebih baik dan rencana perawatan yang dipersonalisasi.
Administrator rumah sakit menggunakan lapisan semantik untuk menganalisis data operasional, seperti aliran pasien dan tingkat staf, melalui saluran data yang dimasukkan ke dalam alat intelijen bisnis. Ini membantu mengoptimalkan alokasi sumber daya dan meningkatkan penyampaian layanan.
Departemen pemasaran dari sebuah jaringan ritel menggunakan lapisan semantik untuk mengintegrasikan data dari sistem point-of-sale, platform e-commerce, dan program loyalitas pelanggan. Ilmuwan data menggunakan data terintegrasi ini untuk melakukan segmentasi pelanggan dan analisis prediktif, meningkatkan kampanye pemasaran dan interaksi pelanggan.
Manajer toko menggunakan lapisan semantik untuk memantau tingkat inventaris dan tren penjualan. Dengan mengintegrasikan data dari sistem rantai pasokan dan dengan menggunakan algoritma machine learning, mereka dapat membuat keputusan berbasis data tentang pengisian stok dan mengurangi kelebihan persediaan.
Unit manajemen produksi perusahaan manufaktur menggunakan lapisan semantik untuk mengonsolidasikan data dari lini produksi, sistem rantai pasokan, dan log pemeliharaan. Hal ini memungkinkan manajer operasi untuk menganalisis kinerja produksi dan mengidentifikasi hambatan dengan menggunakan alat analisis canggih.
Tim jaminan kualitas menggunakan lapisan semantik untuk menganalisis pemeriksaan kontrol kualitas dan data sensor IoT. Dengan menerapkan model machine learning, mereka dapat mendeteksi cacat lebih awal dan mempertahankan standar kualitas produk yang tinggi.
Pusat operasi jaringan operator telekomunikasi menggunakan lapisan semantik untuk mengintegrasikan data dari infrastruktur jaringan, sistem pemantauan, dan pola penggunaan pelanggan. Insinyur menggunakan data ini untuk mengoptimalkan kinerja jaringan dan merencanakan peningkatan kapasitas.
Tim layanan pelanggan menggunakan lapisan semantik untuk mengakses data pelanggan, termasuk log panggilan dan permintaan layanan. Pandangan holistik ini, yang didukung oleh alat intelijen bisnis, membantu menyelesaikan masalah pelanggan secara efisien dan meningkatkan kualitas layanan.
Unit manajemen sumber daya perusahaan energi menggunakan lapisan semantik untuk mengintegrasikan data dari unit pembangkit listrik, jaringan distribusi, dan pengukur konsumsi. Integrasi ini memungkinkan operator untuk menyeimbangkan penawaran dan permintaan serta mengoptimalkan alokasi sumber daya menggunakan analisis prediktif.
Tim keberlanjutan menggunakan lapisan semantik untuk memantau pola konsumsi energi dan metrik dampak lingkungan. Dengan mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan menerapkan model machine learning, mereka dapat melacak dan meningkatkan inisiatif keberlanjutan, seperti mengurangi emisi karbon.
Beberapa tren yang muncul dalam lapisan semantik sangat relevan karena organisasi terus memajukan kemampuan manajemen data dan analisis mereka.
AI dan ML mengotomatiskan pembuatan dan pemeliharaan lapisan semantik. Teknologi ini dapat membantu mengidentifikasi dan memetakan hubungan antar elemen data, mengurangi upaya manual yang diperlukan dan menghasilkan model data yang lebih akurat dan komprehensif.
Algoritme machine learning memperkaya data dengan mengidentifikasi pola dan korelasi yang tidak terlihat melalui metode tradisional. Ini membantu dalam menciptakan insight bisnis yang lebih bermakna.
K ain data melibatkan menyatukan berbagai proses manajemen data, termasuk lapisan semantik, untuk memberikan pengalaman data yang terpadu dan konsisten. Pendekatan ini mendukung integrasi data real-time dan akses di seluruh lingkungan hybrid dan multi-cloud.
Data mesh menekankan desentralisasi kepemilikan data ke tim khusus domain sambil mempertahankan tata kelola data global dan standar kualitas. Lapisan semantik memainkan peran penting dalam memastikan bahwa data dari domain yang berbeda diselaraskan dan digunakan di seluruh organisasi.
Karena semakin banyak organisasi pindah ke platform cloud, lapisan semantik cloud-native menawarkan skalabilitas dan fleksibilitas. Solusi ini menggunakan kemampuan cloud, seperti sumber daya komputasi elastis dan penyimpanan terdistribusi, untuk menangani kumpulan data yang besar dan kompleks secara efisien.
Lapisan semantik cloud native terintegrasi dengan mulus dengan layanan cloud lainnya, seperti data lake, gudang, dan alat analisis, yang menyediakan lingkungan pemrosesan dan analisis data yang kohesif.
Lapisan semantik berkembang untuk mendukung integrasi dan pemrosesan data real-time. Hal ini memungkinkan organisasi untuk menganalisis data streaming dari berbagai sumber seperti perangkat IoT, media sosial, dan sistem transaksional, sehingga memberikan insight terkini dan memungkinkan pengambilan keputusan yang tepat waktu.
Teknik pengoptimalan kueri tingkat lanjut dan kemampuan pemrosesan dalam memori digabungkan ke dalam lapisan semantik untuk mendukung kinerja kueri latensi rendah, yang sangat penting untuk analisis waktu nyata.
Dengan meningkatnya persyaratan peraturan dan masalah privasi data, lapisan semantik menggabungkan fitur keamanan yang lebih canggih, seperti penyembunyian data dinamis, tokenisasi, dan teknik enkripsi yang disempurnakan.
Alat pemantauan dan pelaporan kepatuhan yang didorong oleh AI diintegrasikan ke dalam lapisan semantik untuk membantu organisasi memenuhi persyaratan peraturan dan mempertahankan standar tata kelola data.
Kemampuan NLP tertanam dalam lapisan semantik, memungkinkan pengguna untuk menanyakan data dengan menggunakan bahasa alami. Hal ini membuat akses dan analisis data lebih intuitif dan dapat diakses oleh pengguna nonteknis.
Lapisan semantik menggabungkan fitur analisis tambahan yang menggunakan AI untuk membantu pengguna dalam eksplorasi data, menyarankan insight yang relevan, mengidentifikasi tren, dan bahkan menghasilkan laporan secara otomatis.
Organisasi membuat dan berpartisipasi dalam pasar data di mana data dan insight dapat dibagikan dan dimonetisasi. Lapisan semantik memfasilitasi ini dengan menyediakan cara standar untuk mewakili dan memahami data bersama.
Alat dan platform yang mendorong kolaborasi antara insinyur data, analis, dan pengguna bisnis mengintegrasikan lapisan semantik untuk mempertahankan pemahaman yang konsisten tentang data di antara semua pemangku kepentingan.
Rancang strategi data yang menghilangkan silo data, mengurangi kompleksitas, dan meningkatkan kualitas data untuk pengalaman pelanggan dan karyawan yang luar biasa.
IBM Cloud Pak® for Data dapat membantu meningkatkan kualitas data, privasi, dan kepatuhan. Ini juga dapat membantu pengguna menemukan dan memahami data dengan lebih mudah.
IBM Manta Data Lineage adalah platform yang dirancang untuk meningkatkan transparansi dan akurasi pipeline data. Ini mengotomatiskan pemindaian dan pemetaan aliran data, memberikan tampilan komprehensif data dari asal hingga konsumsi. Fitur-fitur utama termasuk perincian pada tingkat kolom, mitigasi risiko, skalabilitas, kolaborasi yang ditingkatkan, dan dukungan untuk lebih dari 50 teknologi.
Lakukan analisis dengan opsi penerapan aplikasi di lokasi, berbasis cloud, dan terintegrasi.
Pelajari proses, jenis, dan pentingnya pipeline data dalam mengintegrasikan, mentransformasi, dan menyimpan data untuk analisis dan pengambilan keputusan.
Belajar bagaimana arsitektur data lakehouse mengoptimalkan kekurangan yang ada di dalam data warehouse dan data lake untuk membentuk sistem manajemen data yang lebih baik.