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Che cos'è un livello semantico?
Data di pubblicazione: 7 agosto 2024
Autore: Tim Mucci
Un livello semantico è una parte di architettura dei dati aziendali progettata per semplificare le interazioni tra sistemi di data storage complessi e utenti business. Gli ingegneri di dati altamente qualificati conoscono i dati non elaborati, ma la maggior parte degli utenti business non ha le competenze tecniche approfondite necessarie per estrarre facilmente insight da dati non elaborati. Il livello semantico offre un'interfaccia intuitiva che converte i dati in termini aziendali significativi. Consente agli utenti di concentrarsi sull'analisi dei dati piuttosto che sugli aspetti tecnici del recupero dei dati.
Nel semplificare l'analisi e l'accesso ai dati, il livello semantico standardizza la logica aziendale, aiuta a infrangere i silo di dati e offre una gestione dei dati coerente in diversi domini. Queste analisi self-service consentono agli utenti, compresi gli analisti di dati, di diventare responsabili delle decisioni basate sui dati che generano report e insight in modo sicuro e accurato, promuovendo una cultura basata sui dati all'interno dell'organizzazione.
Le organizzazioni generano e memorizzano grandi quantità di dati complessi da più fonti in vari formati, il che rende difficile l'estrazione di insight chiari e fruibili. Gli ingegneri dei dati creano pipeline ETL (Extract, Transform, Load) per organizzare questi dati in schemi e tabelle complessi.
Il livello semantico nasconde le complessità di queste varie fonti di dati, che includono database, data warehouse, data lake e data lakehouse, rappresentandole come oggetti aziendali. Invece di occuparsi di query SQL complesse o dover comprendere lo schema di più database, gli utenti possono interagire con una piattaforma di dati più semplice e incentrata sul business attraverso strumenti di BI. Consolidando i dati provenienti da fonti eterogenee in una visione unificata, il livello semantico garantisce la coerenza nell'interpretazione dei dati.
Questa unificazione è fondamentale per mantenere l'integrità dei dati e offrire una singola fonte affidabile per un'analisi e report aziendali accurati.
Immagina un rivenditore che utilizza un database di grandi dimensioni per memorizzare informazioni su vendite, clienti, prodotti e posizioni. I dati non elaborati possono essere memorizzati in tabelle diverse come sales_transactions, customer_info, product_catalog e store_locations.
In assenza di un livello semantico, un analista che desidera creare un report deve conoscere lo schema del database, sviluppare query SQL per estrarre i dati necessari dalle varie tabelle, trasformare, esportare e visualizzare i dati; si tratta di un processo lungo e complicato.
La guida per i leader dei dati illustra come ogni tipo di database soddisfi le esigenze di un’azienda, a seconda che l’organizzazione assegni priorità all’analisi, all’AI o alle prestazioni delle applicazioni.
I metadati sono la spina dorsale del livello semantico. I metadati forniscono informazioni su altri dati; forniscono riferimenti strutturati per aiutare a ordinare e individuare gli attributi dei dati che descrivono. Il repository di metadati memorizza le definizioni che mappano gli elementi di dati tecnici in termini di tipo business-friendly. Questo repository include informazioni su origini di dati, strutture di dati, relazioni tra prodotti di dati e definizioni aziendali per metriche e dimensioni.
La logica aziendale e i calcoli sono fondamentali per il livello semantico, il che significa che le metriche predefinite e gli indicatori chiave di prestazione (KPI) sono incorporati direttamente nel modello semantico. Il modello logico di dati, che forma il livello semantico, si trova sopra i dati fisici e definisce le relazioni tra entità di dati, attributi e altri oggetti. Questo modello consente di combinare in modo logico i dati provenienti da diverse fonti in base a specifici casi d'uso aziendali.
I processi di arricchimento e trasformazione dei dati all'interno del livello semantico, spesso utilizzando strumenti come il Data Build Tool (DBT) e i cubi OLAP, puliscono, normalizzano e aumentano i dati non elaborati in modo che si riferiscano a concetti aziendali e diventino utili per l'analisi. Questi processi spesso includono l'integrazione dei dati da più fonti e l'applicazione di business rule per creare set di dati arricchiti. I dati trasformati vengono presentati attraverso il livello semantico in modo da essere in linea con la terminologia e le esigenze aziendali.
La sicurezza è una componente fondamentale in tutte le unità di business. All'interno del livello semantico, i controlli di accesso proteggono i dati in modo che solo gli utenti autorizzati possano accedere e utilizzare i dati. I metodi più diffusi includono l'implementazione di controlli degli accessi basati sui ruoli, il mascheramento dei dati e la crittografia per mantenere la privacy dei dati e la conformità ai requisiti normativi. La gestione dell'accesso a livello semantico aiuta le organizzazioni ad applicare politiche di sicurezza coerenti nelle interazioni con i dati.
Il livello semantico include funzionalità di ottimizzazione delle query e di gestione delle prestazioni per offrire un accesso ai dati rapido. In questo caso, team di dati, architetti, ingegneri e sviluppatori di business intelligence predefiniscono query e aggregazioni comuni. Memorizzano nella cache i dati a cui si accede di frequente e ottimizzano l'esecuzione delle query degli utenti. Questi miglioramenti nelle prestazioni certificano che gli utenti ricevono risposte tempestive alle richieste di dati, facilitando un'esperienza analitica fluida e produttiva.
Questi componenti creano un'interfaccia dati semplificata per gli utenti. Questa interfaccia può includere strumenti per la visualizzazione dei dati, il reporting e le domande ad hoc, tutti progettati per presentare i dati in modo intuitivo e accessibile. Offrendo un'esperienza coerente e senza interruzioni, il livello semantico consente agli utenti di esplorare e analizzare i dati in modo indipendente, promuovendo l'analisi self-service e riducendo la dipendenza dal supporto IT.
Con i big data in crescita, le organizzazioni stanno implementando dei modi per migliorare le proprie funzionalità di analisi dei dati. Un livello semantico è fondamentale per fornire un accesso semplificato a dati accurati, confermare dati coerenti e altro ancora.
Accesso ai dati semplificato
Uno dei principali vantaggi di un livello semantico è che semplifica l'accesso ai dati per gli utenti non tecnici. Riassumendo la complessità delle fonti di dati sottostanti, la presenza di un livello semantico comporta che gli utenti non devono scrivere query SQL complesse o comprendere la complessità degli schemi di dati per recuperare e analizzare i dati.
Coerenza e precisione
Centralizzando le definizioni, i calcoli e la logica di business, i leader IT possono essere certi che tutti gli utenti lavorino con le stesse interpretazioni dei dati. Lavorare in questo modo significa ridurre le discrepanze e gli errori quando i diversi reparti utilizzano definizioni e parametri differenti. Un livello semantico migliora l'accuratezza dell'analisi e comporta un migliore processo decisionale.
Analisi self-service migliorata
Offrire agli utenti la possibilità di eseguire analisi self-service consente loro di creare rapidamente report e dashboard, accelerando la propria capacità di ricavare insight dettagliati senza coinvolgere i team di dati e IT.
Infrangere i silo di dati
Il livello semantico integra i dati provenienti da fonti diverse in una visione unificata, consentendo l'analisi interfunzionale. Questa visione olistica dei dati aiuta i team di tutta l'organizzazione a prendere decisioni strategiche che richiedono input da più fonti di dati.
Sicurezza e governance dei dati
Un livello semantico supporta una governance dei dati affidabile fornendo un punto centralizzato per la gestione della conformità, della sicurezza e di accesso ai dati. I controlli di accesso basati sui ruoli, il mascheramento dei dati e la crittografia possono essere applicati al livello semantico, certificando che gli utenti accedono esclusivamente ai dati che sono autorizzati a visualizzare. Questo protegge le informazioni sensibili e aiuta le organizzazioni a rispettare i requisiti normativi.
Scalabilità
Man mano che le organizzazioni crescono e i loro ambienti di dati diventano più complessi, il livello semantico può essere scalato per adattarsi all'aumento dei volumi e della complessità dei dati. Che si tratti di integrare nuove fonti di dati, supportare più utenti o gestire analisi più sofisticate, un livello semantico ben progettato può adattarsi alle mutevoli esigenze aziendali senza compromettere le prestazioni o l'usabilità.
Varie implementazioni del livello semantico soddisfano diverse esigenze e ambienti tecnologici all'interno delle organizzazioni. Ecco alcune implementazioni tipiche:
Piattaforme di business intelligence (BI)
Le piattaforme di BI spesso includono funzionalità di livello semantico integrate. Questi strumenti consentono alle organizzazioni di definire la logica aziendale, le metriche e le relazioni tra i dati in modo che gli utenti non tecnici possano eseguire analisi complesse senza una profonda competenza tecnica.
Strumenti per la virtualizzazione dei dati
Gli strumenti di virtualizzazione forniscono un livello semantico astraendo i dati da più fonti in una visione logica unificata. Questi strumenti consentono l'integrazione e l'accesso ai dati in tempo reale senza spostare fisicamente i dati.
Soluzioni di data warehouse
Il moderno stack di dati richiede soluzioni di data warehousing, un luogo in cui i dati possano essere presenti ed essere analizzati. I data warehouse, i data lake e i lakehouse supportano la creazione di un livello semantico attraverso le loro funzionalità di data modeling e trasformazione dei dati.
Soluzioni personalizzate
A volte, le organizzazioni possono optare per implementazioni personalizzate di un livello semantico, in particolare quando hanno requisiti unici o devono integrarsi con sistemi specializzati. Le soluzioni personalizzate spesso coinvolgono processi ETL per preparare e trasformare i dati, middleware per gestire l'integrazione dei dati oppure API e interfacce personalizzate per offrire un accesso ai dati di facile utilizzo per le aziende.
I livelli semantici sono fondamentali per colmare il divario tra sistemi di dati complessi e utenti. Convertono i dati tecnici in termini aziendali significativi, consentendo l'analisi e l'accesso ai dati. I livelli semantici sono progettati per soddisfare esigenze e ambienti tecnologici differenti.
Livello logico
Un livello semantico logico astrae le complessità del data storage fisico e presenta una visione logica dei dati. Definisce il modo in cui i dati sono strutturati e correlati, utilizzando termini e concetti adatti al business. I livelli semantici logici possono integrare dati provenienti da più fonti, creando una visione unificata e confermano che le definizioni dei dati e le business rule vengono applicate in modo coerente su report e fonti di dati differenti.
Un livello semantico logico viene utilizzato comunemente negli strumenti di Business Intelligence (BI) e nelle piattaforme di visualizzazione dei dati, in cui gli utenti creano report e dashboard. Ad esempio, un'azienda di vendita al dettaglio con fonti di dati quali transazioni di vendita, inventario e vendite online può implementare un livello semantico logico per astrarre le complessità in termini business-friendly quali "cliente", "prodotto", "vendita" e "inventario". Per generare un report sulle vendite per cliente, gli utenti interrogano l'entità logica "vendita" e la uniscono a "cliente" utilizzando i termini definiti nel livello semantico.
Livello fisico
Un livello semantico fisico implica la creazione di viste materializzate o data mart fisici che aggregano e trasformano i dati secondo business rule predefinite. Questo tipo di livello semantico materializza le trasformazioni e le aggregazioni dei dati per migliorare le prestazioni. Precalcolando query e aggregazioni complesse, il carico sui database sottostanti si riduce e le prestazioni delle query migliorano. Richiede più storage per le viste materializzate o i data mart, che possono essere gestiti all'interno dell'infrastruttura dati esistente e ottimizzati per query frequenti ed esigenze di reporting, riducendo la necessità di elaborazione in tempo reale. È ideale per gli scenari in cui le prestazioni sono fondamentali, ad esempio l'analisi dei dati su larga scala e gli ambienti di creazione di report con volumi di query elevati.
Livello ibrido
Un livello semantico ibrido combina elementi di entrambi i livelli semantico, logico e fisico. Fornisce la flessibilità dell'astrazione logica utilizzando al contempo i vantaggi delle prestazioni delle viste materializzate e dei data mart fisici, ove necessario. Questo approccio è adatto per le aziende di grandi dimensioni con esigenze di dati diverse, in cui alcune query di dati richiedono l'accesso in tempo reale, mentre altre traggono vantaggio da risultati elaborati in precedenza.
Livello di virtualizzazione dei dati
I livelli di virtualizzazione dei dati creano una visione virtuale unificata dei dati provenienti da più fonti eterogenee senza spostare fisicamente i dati. Questo approccio consente l'accesso in tempo reale ai dati su vari sistemi. Questo approccio integra i dati provenienti da varie fonti, tra cui database on-premise, storage su cloud e sistemi di terze parti, in un unico livello virtuale. È ideale per le organizzazioni per accedere e analizzare i dati provenienti da più fonti eterogenee in tempo reale, ad esempio nei servizi finanziari o nella gestione della supply chain.
Livello semantico universale
Un livello semantico universale è un livello completo e standardizzato che fornisce un'interfaccia unificata per l'analisi e l'accesso ai dati in tutta l'organizzazione. È progettato per essere indipendente dagli strumenti e dalla tecnologia e consente una perfetta integrazione con varie piattaforme di BI, strumenti di visualizzazione dei dati e applicazioni analitiche. L'obiettivo di un livello semantico universale è fornire definizioni di dati, metriche e logiche aziendali coerenti e accurate, indipendentemente dalle fonti di dati sottostanti o dagli strumenti utilizzati per accedervi.
Un livello semantico aiuta le organizzazioni di tutti i settori a integrare fonti di dati eterogenee, standardizzare le metriche e fornire una visione unificata dei dati aziendali per consentire una migliore efficienza operativa.
Servizi finanziari
Un'unità di gestione del rischio di una banca utilizza un livello semantico per consolidare i dati provenienti dai sistemi di transazione, dai database dei clienti e dai feed di dati di mercato. Fornendo una visione unificata delle metriche di rischio, il livello semantico consente ad analisti e data scientist di eseguire la modellazione predittiva e valutazioni del rischio in tempo reale.
I team addetti alla conformità utilizzano il livello semantico per garantire un reporting coerente agli enti normativi. Il livello semantico aiuta a generare report di conformità accurati utilizzando strumenti di analisi standardizzando le definizioni delle metriche aziendali negli storage dei dati.
Assistenza sanitaria
Nel settore sanitario, i livelli semantici supportano l'integrazione di diverse fonti di dati per migliorare l'assistenza ai pazienti e semplificare le operazioni.
L'unità operativa clinica di un ospedale utilizza un livello semantico per integrare i dati provenienti dalle cartelle cliniche elettroniche, dai risultati di laboratorio e dai sistemi di imaging. Questo consente agli operatori sanitari di accedere a una visione completa dei dati dei pazienti, facilitando una diagnosi migliore e piani di trattamento personalizzati.
Gli amministratori degli ospedali utilizzano il livello semantico per analizzare i dati operativi, come il flusso dei pazienti e i livelli di personale, attraverso pipeline di dati che alimentano gli strumenti di business intelligence. Questo consente di ottimizzare l'allocazione delle risorse e migliorare l'erogazione dei servizi.
Retail
Il reparto marketing di una catena di vendita al dettaglio utilizza un livello semantico per integrare i dati provenienti dai sistemi dei punti vendita, dalle piattaforme di e-commerce e dai programmi di fidelizzazione dei clienti. I data scientist utilizzano questi dati integrati per eseguire la segmentazione dei clienti e l'analisi predittiva, migliorando le campagne di marketing e il coinvolgimento del cliente.
I responsabili dei negozi utilizzano il livello semantico per monitorare i livelli di inventario e le tendenze delle vendite. Integrando i dati provenienti dai sistemi della supply chain e utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, possono prendere decisioni basate sui dati relative al rifornimento delle scorte e ridurre l'inventario in eccesso.
Produzione industriale
L'unità di gestione della produzione di un'azienda manifatturiera utilizza un livello semantico per consolidare i dati provenienti dalle linee di produzione, dai sistemi della supply chain e dai registri della manutenzione. Questo consente ai responsabili delle operazioni di analizzare le prestazioni di produzione e individuare i colli di bottiglia utilizzando strumenti di analisi avanzati.
I team addetti alla garanzia della qualità utilizzano il livello semantico per analizzare i controlli di qualità e i dati dei sensori IoT. Applicando modelli di apprendimento automatico, possono rilevare precocemente i difetti e mantenere elevati standard di qualità del prodotto.
Telecomunicazioni
Il centro operativo di rete di un operatore di telecomunicazioni utilizza un livello semantico per integrare i dati provenienti dall'infrastruttura di rete, dai sistemi di monitoraggio e dai modelli di utilizzo dei clienti. Gli ingegneri utilizzano questi dati per ottimizzare le prestazioni della rete e pianificare gli aggiornamenti della capacità.
I team del servizio clienti utilizzano il livello semantico per accedere ai dati dei clienti, inclusi i registri delle chiamate e le richieste di servizio. Questa visione olistica, supportata da strumenti di business intelligence, aiuta a risolvere i problemi dei clienti in modo efficiente e a migliorare la qualità del servizio.
Energia e servizi di pubblica utilità
L'unità di gestione delle risorse di un'azienda che si occupa di energia utilizza un livello semantico per integrare i dati provenienti dalle unità di generazione di energia, dalle reti di distribuzione e dai contatori di consumo. Questa integrazione consente agli operatori di bilanciare domanda e offerta e di ottimizzare l'allocazione delle risorse utilizzando l'analytics predittiva.
I team che si occupano di sostenibilità utilizzano il livello semantico per monitorare i modelli di consumo energetico e le metriche di impatto ambientale. Integrando i dati provenienti da varie fonti e applicando modelli di apprendimento automatico, possono monitorare e migliorare le iniziative di sostenibilità, come la riduzione delle emissioni di carbonio.
Diverse tendenze emergenti nei livelli semantici sono particolarmente pertinenti in quanto le organizzazioni continuano a migliorare le loro funzionalità di analisi e gestione dei dati.
Integrazione con l'AI e l'apprendimento automatico (ML)
L'AI e l'apprendimento automatico (ML) automatizzano la creazione e la manutenzione di livelli semantici. Queste tecnologie possono aiutare a individuare e mappare le relazioni tra gli elementi di dati, riducendo lo sforzo manuale richiesto e portando a modelli di dati più accurati e completi.
Gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) arricchiscono i dati individuando modelli e correlazioni che non sono evidenti con i metodi tradizionali. Questo aiuta a creare insight aziendali più significativi.
Architetture di data fabrice e data mesh
Un Data Fabric implica l'unione di vari processi di gestione dei dati, incluso il livello semantico, per offrire un'esperienza di dati unificata e coerente. Questo approccio supporta l'integrazione e l'accesso ai dati in tempo reale in ambienti multi-cloud e hybrid cloud.
Il data mesh pone l'accento sulla decentralizzazione della proprietà dei dati per i team specifici del dominio, mantenendo al contempo gli standard globali di governance e qualità dei dati. I livelli semantici svolgono un ruolo fondamentale nel garantire che i dati provenienti da domini diversi siano armonizzati e utilizzati in tutta l'organizzazione.
Livelli semantici cloud-native
Man mano che sempre più organizzazioni passano alle piattaforme cloud-native, i livelli semantici nativi offrono scalabilità e flessibilità. Queste soluzioni utilizzano le funzionalità del cloud, come ad esempio le risorse di elaborazione elastiche e lo storage distribuito, per gestire in modo efficiente set di dati complessi e di grandi dimensioni.
I livelli semantici cloud-native si integrano perfettamente con altri servizi cloud, come data lake, warehouse e strumenti di analisi, fornendo un ambiente coeso di analisi e trattamento dei dati.
Analisi e trattamento dei dati in tempo reale
I livelli semantici si stanno evolvendo per supportare l'elaborazione e l'integrazione dei dati in tempo reale. Questo consente alle organizzazioni di analizzare i dati in streaming provenienti da fonti come dispositivi IoT, social e sistemi transazionali, fornendo insight aggiornati e consentendo un processo decisionale tempestivo.
Le tecniche avanzate di ottimizzazione delle query e le funzionalità di elaborazione in memoria sono incorporate nei livelli semantici per supportare le prestazioni delle query a bassa latenza, fondamentali per l'analisi in tempo reale.
Privacy e governance dei dati migliorate
Con l'aumento dei requisiti normativi e dei problemi di privacy dei dati, i livelli semantici incorporano funzionalità di sicurezza sempre più sofisticate, come il mascheramento dinamico dei dati, la tokenizzazione e le tecniche di crittografia avanzate.
Gli strumenti di reporting e monitoraggio della conformità basati sull'AI sono integrati nei livelli semantici per aiutare le organizzazioni a soddisfare i requisiti normativi e a mantenere gli standard di governance dei dati.
Analisi self-service e aumentata
Le funzionalità di NLP sono incorporate nei livelli semantici, consentendo agli utenti di interrogare i dati utilizzando il linguaggio naturale. Questo rende l'analisi e l'accesso ai dati più intuitivi e accessibili agli utenti non tecnici.
I livelli semantici incorporano funzionalità di analisi aumentate che utilizzano l'AI per assistere gli utenti nell'esplorazione dei dati, suggerendo insight pertinenti, individuando le tendenze e persino generando report automaticamente.
Ecosistemi di dati collaborativi
Le organizzazioni creano e partecipano a mercati di dati in cui i dati e gli insight possono essere condivisi e monetizzati. I livelli semantici facilitano questo compito fornendo un modo standardizzato per rappresentare e comprendere i dati condivisi.
Gli strumenti e le piattaforme che promuovono la collaborazione tra ingegneri dei dati, analisti e utenti business stanno integrando livelli semantici per preservare una comprensione coerente dei dati tra tutti gli stakeholder.
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