公開日：2024年8月7日
寄稿者：Tim Mucci
セマンティック・レイヤーは、複雑なデータ・ストレージ・システムとビジネス・ユーザー間のやり取りを簡素化するために設計されたエンタープライズ・データ・アーキテクチャーの一部です。
高度なスキルを持つデータ・エンジニアは生データを理解しますが、ほとんどのビジネス・ユーザーは生データから簡単に洞察を引き出すために必要な深い技術的専門知識を持っていません。セマンティック・レイヤーは、そのデータを意味のあるビジネス用語に変換するユーザー・フレンドリーなインターフェースを提供します。これにより、ユーザーはデータ取得の技術的な部分ではなく、データの分析に集中できるようになります。
セマンティック・レイヤーは、データ・アクセスと分析を簡素化することで、ビジネス・ロジックを標準化し、データのサイロ化を解消し、さまざまな領域にわたって一貫したデータ管理を提供します。これらのセルフサービス分析により、データ・アナリストを含むユーザーは、データ主導の意思決定者となり、自信を持って正確にレポートや分析情報を生成できるようになり、組織内でデータ主導の文化が促進されます。
組織は、さまざまな形式で複数のソースから膨大な量の複雑なデータを生成して保存するため、明確で実用的な洞察を抽出することが困難になっています。データ・エンジニアは、このデータを複雑なスキーマとテーブルに整理するためのETL（抽出、変換、ロード）パイプラインを構築します。
セマンティック・レイヤーは、データベース、データウェアハウス、データレイク、データレイクハウスなどのさまざまなデータ・ソースをビジネス・オブジェクトとして表現することで、その複雑さが目立ちません。ユーザーは、複雑なSQL照会の処理や、複数のデータベースのスキーマの理解不要で、BIツールを通じて、よりシンプルでビジネス中心のデータ・プラットフォームを操作できます。セマンティック・レイヤーは、さまざまなソースからのデータを統合して統一されたビューにまとめ、データ解釈の一貫性を保証します。
この統合は、データの整合性を維持し、正確なビジネス分析とレポート作成のための唯一の真実のソースを提供するために不可欠です。
大規模なデータベースを使用して、売上、顧客、製品、場所に関する情報を保存する小売業者を想像してください。生データは、sales_transactions、customer_info、product_catalog、store_locationsなどのさまざまなテーブルに保存される可能性があります。
セマンティック・レイヤーがない場合、レポートを作成するアナリストは、データベース・スキーマを理解し、さまざまなテーブルから必要なデータを抽出するためのSQL照会を作成し、データを変換、エクスポート、視覚化する必要があります。これは、時間がかかり、複雑なプロセスです。
メタデータはセマンティック・レイヤーに欠かせません。メタデータは他のデータに関する情報を提供します。メタデータは、記述するデータの属性を分類および識別するのに役立つ構造化された参照を提供します。メタデータ・リポジトリーには、技術データ項目をビジネスに適した用語にマッピングする定義が保存されます。このリポジトリーには、データ・ソース、データ構造、データ製品間の関係、メトリクスと次元のビジネス定義に関する情報が含まれています。
ビジネス・ロジックと計算はセマンティック・レイヤーの中心であり、事前定義されたメトリックと主要業績評価指標（KPI）がセマンティック・モデルに直接埋め込まれます。セマンティック・レイヤーを形成する論理データ・モデルは物理データの上に配置され、データ・エンティティ、属性、およびその他のオブジェクト間の関係を定義します。このモデルにより、特定のビジネス・ユースケースに基づいて、さまざまなソースからのデータを論理的に組み合わせることができます。
セマンティック・レイヤー内のデータ変換およびエンリッチメント・プロセスでは、多くの場合、データ構築ツール（DBT）やOLAPキューブなどのツールが使用され、生のデータをクリーンアップ、正規化、拡張して、ビジネス・コンセプトに関連付け、分析に役立つようにします。これらのプロセスには、多くの場合、複数のソースからのデータ連携と、強化されたデータセットを作成するためのビジネス・ルールの適用が含まれます。変換されたデータは、ビジネス・ニーズと用語に適した方法でセマンティック・レイヤーを通じて提示されます。
セキュリティーは事業単位全体にわたって不可欠な要素です。セマンティック・レイヤー内では、アクセス管理によってデータが保護され、許可されたユーザーだけがデータにアクセスして使用できるようになります。一般的な方法には、データのプライバシーと規制要件への準拠を維持するためのロールベースのアクセス管理、データ・マスキング、暗号化の導入が含まれます。セマンティック・レイヤー・レベルでアクセスを管理することで、組織はデータのやり取り全体にわたって一貫したセキュリティー・ポリシーを適用できるようになります。
セマンティック・レイヤーには、高速なデータ・アクセスを実現するための照会最適化およびパフォーマンス管理機能が含まれています。ここでは、データ・チーム、アーキテクト、エンジニア、ビジネス・インテリジェンス開発者が、一般的な照会と集計を事前定義します。頻繁にアクセスされるデータをキャッシュし、ユーザー・クエリーの実行を最適化します。これらのパフォーマンス強化により、ユーザーはデータ照会に対してタイムリーな応答を受け取ることができるようになり、スムーズで生産性の高い分析エクスペリエンスが促進されます。
これらのコンポーネントは、ユーザー向けに簡素化されたデータ・インターフェースを作成します。このインターフェースには、データの視覚化、レポート、アドホック照会用のツールを含めることができ、これらはすべてデータを直感的でアクセスしやすい方法で提示するように設計されています。セマンティック・レイヤーは、シームレスで一貫したエクスペリエンスを提供することで、ユーザーが独自にデータを探索および分析できるようにし、セルフサービス分析を促進してITサポートへの依存を軽減します。
ビッグデータは増加する一方で、組織はデータ分析機能を強化する方法を導入しています。セマンティック・レイヤーは、正確なデータへの簡単なアクセスの提供、データの一貫性の確認などに不可欠です。
セマンティック・レイヤーの主なメリットは、技術者以外のユーザーによるデータ・アクセスが簡素化されることです。セマンティック・レイヤーの存在により、基礎となるデータ・ソースの複雑さが抽象化され、ユーザーは複雑なSQL照会を記述したり、データを取得して分析するために複雑なデータ・スキーマを理解したりする必要がなくなります。
ビジネス・ロジック、定義、計算を一元化することで、ITリーダーはすべてのユーザーが同じデータ解釈で作業していることを確信できます。このように作業することで、異なる部門が異なる定義や指標を使用する場合でも、矛盾やエラーが少なくなります。セマンティック・レイヤーにより分析の精度が向上し、より適切な意思決定が可能になります。
ユーザーにセルフサービス分析の実行機能を提供することで、レポートやダッシュボードを素早く作成できるようになり、データ・チームやITチームの関与なしに洞察を引き出す能力が向上します。
セマンティック・レイヤーは、さまざまなソースからのデータを統一されたビューに統合し、機能横断的な分析を可能にします。このデータの総合的なビューは、組織全体のチームが複数のデータ・ソースからの入力を必要とする戦略的な意思決定を行うのに役立ちます。
セマンティック・レイヤーは、データ・アクセス、セキュリティー、コンプライアンスを管理するための集中ポイントを提供することで、堅牢なデータ・ガバナンスを支援します。セマンティック・レイヤーでロールベースのアクセス管理、データ・マスキング、暗号化を適用することで、ユーザーが表示を許可されているデータにのみアクセスできるようにすることができます。これにより機密情報が保護され、組織が規制要件に準拠しやすくなります。
組織が成長し、データ環境がより複雑になるにつれて、セマンティック・レイヤーは、増大するデータ量と複雑さに対応するために拡張できます。新しいデータ・ソースを統合する場合でも、より多くのユーザーをサポートする場合でも、より高度な分析を処理する場合でも、適切に設計されたセマンティック・レイヤーは、パフォーマンスや使いやすさを損なうことなく、変化するビジネス・ニーズに適応できます。
セマンティック・レイヤーは、組織内のさまざまなニーズや技術的環境に合わせて導入できます。ここでは、一般的な導入例をいくつかご紹介します。
BIプラットフォームには、多くの場合セマンティック・レイヤー機能が組み込まれています。これらのツールを使用すると、組織はビジネス・ロジック、メトリクス、およびデータ関係を定義できるため、技術者以外のユーザーが深い技術的専門知識がなくても複雑な分析を実行できるようになります。
仮想化ツールは、複数のソースからのデータを統一された論理ビューに抽象化することで、セマンティック・レイヤーを提供します。これらのツールにより、データを物理的に移動せずに、リアルタイムのデータへのアクセスと連携が可能になります。
最新のデータ・スタックには、データを保管し分析する場所であるデータ・ウェアハウジング・ソリューションが必要です。データウェアハウス、データレイク、レイクハウスは、データ・モデリングと変換機能を通じてセマンティック・レイヤーの作成をサポートします。
組織は、特に独自の要件がある場合や特殊なシステムと統合する必要がある場合に、セマンティック・レイヤーのカスタム導入を選択できる場合があります。カスタム・ソリューションには、多くの場合、データの準備と変換を行うETLプロセス、データ連携を管理するミドルウェア、ビジネスに適したデータ・アクセスを実現する特注のインターフェースまたは API が含まれます。
セマンティック・レイヤーは、複雑なデータ・システムとユーザーとの間のギャップを埋める上で極めて重要です。技術データを意味のあるビジネス用語に変換し、データへのアクセスと分析を容易にします。セマンティック・レイヤーは、さまざまなニーズや技術的環境に対応するように設計されています。
- 論理レイヤー
- 物理レイヤー
- ハイブリッド・レイヤー
- データ仮想化レイヤー
- ユニバーサル・セマンティック・レイヤー
論理レイヤー
論理セマンティック・レイヤーは、物理データ・ストレージの複雑さを抽象化し、データの論理ビューを表示します。ビジネスに適した用語と概念を使用して、データの構造と関連付けを定義します。論理セマンティック・レイヤーは、複数のソースからのデータを統合して統一されたビューを作成し、各種データ・ソースとレポートにわたって、データ定義とビジネス・ルールが一貫して適用されていることを確認できます。
論理セマンティック・レイヤーは、ユーザーがレポートやダッシュボードを作成するビジネス・インテリジェンス（BI）ツールやデータ視覚化プラットフォームでよく使用されます。例えば、販売取引、在庫、オンライン販売などのデータ・ソースを持つ小売企業は、論理セマンティック・レイヤーを導入して、複雑さを「顧客」、「製品」、「販売」、「在庫」などのビジネスに適した用語に抽象化できます。顧客ごとに売上レポートを生成するには、論理エンティティー「売上」を照会し、セマンティック・レイヤーで定義された用語を使用して「顧客」と結合します。
物理レイヤー
物理セマンティック・レイヤーでは、事前定義されたビジネス・ルールに従ってデータを集約および変換するマテリアライズド・ビューまたは物理データ・マートを作成します。このタイプのセマンティック・レイヤーは、データ変換と集約を実現してパフォーマンスを向上させます。複雑な照会と集計を事前に計算することで、基盤となるデータベースの負荷が軽減され、照会のパフォーマンスが向上します。マテリアライズド・ビューまたはデータ・マートには、より多くのストレージが必要ですが、これらは既存のデータ・インフラストラクチャー内で管理でき、頻繁な照会やレポートのニーズに合わせて最適化できるため、リアルタイム計算の必要性が軽減されます。照会量が多い大規模なデータ分析やレポート環境など、パフォーマンスが重要なシナリオに最適です。
ハイブリッド・レイヤー
ハイブリッド・セマンティック・レイヤーは、論理セマンティック・レイヤーと物理セマンティック・レイヤーの両方の要素を兼ね合わせていませす。必要に応じてマテリアライズド・ビューと物理データ・マートのパフォーマンス上のメリットを活用しながら、論理抽象化の柔軟性を実現します。このアプローチは、多様なデータ・ニーズを持つ大規模な企業に適しています。一部のデータ照会ではリアルタイム・アクセスが必要であり、他の照会では事前に計算された結果が役立ちます。
データ仮想化レイヤー
データ仮想化レイヤーは、データを物理的に移動することなく、複数の異なるソースからのデータの統合された仮想ビューを作成します。このアプローチにより、さまざまなシステムにわたるデータへのリアルタイムでのアクセスが可能になります。このアプローチでは、オンプレミスのデータベース、クラウド・ストレージ、サード・パーティー・システムなど、さまざまなソースからのデータを単一の仮想レイヤーに統合します。金融サービスやサプライチェーン管理など、組織が複数の異種ソースからのデータにリアルタイムでアクセスして分析するのに最適です。
ユニバーサル・セマンティック・レイヤー
ユニバーサル・セマンティック・レイヤーは、組織全体のデータ・アクセスと分析のための統一されたインターフェースを提供する包括的かつ標準化されたレイヤーです。ツールやテクノロジーに依存しないように設計されており、さまざまなBIプラットフォーム、データ視覚化ツール、分析アプリケーションとのシームレスな統合を可能にします。ユニバーサル・セマンティック・レイヤーの目標は、基盤となるデータ・ソースやそれらにアクセスするために使用されるツールに関係なく、一貫性のある正確なデータ定義、メトリック、およびビジネス・ロジックを提供することです。
セマンティック・レイヤーは、さまざまな業界の組織がさまざまなデータ・ソースを統合してメトリクスを標準化し、ビジネス・データの統一されたビューを提供して、運用効率を向上させるのに役立ちます。
銀行のリスク管理部門は、セマンティック・レイヤーを使用して、取引システム、顧客データベース、市場データ・フィードからのデータを統合します。セマンティック・レイヤーは、リスク・メトリクスの統一されたビューを提供することで、アナリストとデータサイエンティストがリアルタイムのリスク評価と予測モデリングを実行できるようにします。
コンプライアンス・チームは、セマンティック・レイヤーを使用して、規制機関への一貫したレポートを保証します。セマンティック・レイヤーは、データ・ストア全体でビジネス・メトリクスの定義を標準化することにより、分析ツールを使用して正確なコンプライアンス・レポートの生成を促進します。
ヘルスケア業界では、セマンティック・レイヤーがさまざまなデータ・ソースの統合をサポートし、患者ケアを強化して業務を効率化します。
病院の臨床業務部門では、セマンティック・レイヤーを使用して、電子健康記録、検査結果、画像システムからのデータを統合します。これにより、医療専門家は患者データの包括的なビューにアクセスできるようになり、より適切な診断と個別の治療計画が可能になります。
病院の管理者は、ビジネス・インテリジェンス・ツールに送られるデータ・パイプラインを通じて、セマンティック・レイヤーを使用して患者の流れやスタッフ配置レベルなどの運用データを分析します。これにより、リソースの割り当てが最適化され、サービスの提供が改善されます。
小売チェーンのマーケティング部門は、セマンティック・レイヤーを使用して、POSシステム、電子商取引プラットフォーム、顧客ロイヤルティー・プログラムからのデータを統合します。データサイエンティストは、この統合データを活用して顧客のセグメンテーションと予測分析を実行し、マーケティング・キャンペーンと顧客エンゲージメントを強化します。
店舗マネージャーはセマンティック・レイヤーを使用して在庫レベルと販売傾向を監視します。サプライチェーン・システムからのデータを統合し、機械学習アルゴリズムを使用することで、在庫補充に関するデータ主導の意思決定を行い、過剰在庫を削減できます。
製造会社の生産管理部門は、セマンティック・レイヤーを使用して、生産ライン、サプライチェーン・システム、保守ログからのデータを統合します。これにより、運用管理者は高度な分析ツールを使用して生産パフォーマンスを分析し、ボトルネックを特定できます。
品質保証チームは、セマンティック・レイヤーを使用して品質管理チェックとIoTセンサー・データを分析します。機械学習モデルを適用することで、欠陥を早期に検出し、高い製品品質基準を維持することができるでしょう。
通信事業者のネットワーク運用センターは、セマンティック・レイヤーを使用して、ネットワーク・インフラストラクチャー、監視システム、顧客の使用パターンからのデータを統合します。エンジニアはこのデータを活用してネットワーク・パフォーマンスを最適化し、容量のアップグレードを計画できます。
カスタマー・サービス・チームは、セマンティック・レイヤーを使用して、通話ログやサービス・リクエストなどの顧客データにアクセスします。ビジネス・インテリジェンス・ツールによってサポートされるこの総合的なビューは、顧客の問題を効率的に解決し、サービスの品質を向上させるのに役立ちます。
エネルギー会社のリソース管理部門は、セマンティック・レイヤーを使用して、発電ユニット、配電ネットワーク、消費メーターからのデータを統合します。この統合により、オペレーターは予測分析を使用して需要と供給のバランスを取り、リソースの割り当てを最適化できます。
持続可能性チームは、セマンティック・レイヤーを使用して、エネルギー消費パターンと環境影響指標を監視します。さまざまなソースからのデータを統合し、機械学習モデルを適用することで、炭素排出量の削減などの持続可能性の取り組みを追跡し、改善することができます。
組織がデータ管理および分析機能を継続的に進化させていく中で、セマンティック・レイヤーにおけるいくつかの新たなトレンドが特に重要になります。
AIとMLは、セマンティック・レイヤーの作成と保守を自動化します。これらのテクノロジーは、データ要素間の関係を識別してマッピングするのに役立ち、必要な手作業の労力を削減し、より正確で包括的なデータ・モデルを実現します。
機械学習アルゴリズムは、従来の方法では明らかではないパターンや相関関係を識別することでデータを充実させます。これは、より有意義なビジネス洞察を生み出すのに役立ちます。
データ・ファブリック では、セマンティック・レイヤーを含むさまざまなデータ管理プロセスを統合して、統一された一貫性のあるデータ・エクスペリエンスを提供します。このアプローチは、ハイブリッドクラウドおよびマルチクラウド環境全体でのリアルタイムのデータ統合とアクセスをサポートします。
データ・メッシュ は、グローバルなデータ・ガバナンスと品質基準を維持しながら、データ所有権をドメイン固有のチームに分散することに重点を置いています。セマンティック・レイヤーは、さまざまなドメインのデータが組織全体で調和され、使用されるようにする上で重要な役割を果たします。
クラウド・プラットフォームに移行する組織が増える中、クラウドネイティブのセマンティック・レイヤーは拡張性と柔軟性を提供します。これらのソリューションは、弾力性のあるコンピューティング・リソースや分散型ストレージなどのクラウドの機能を活用して、大規模で複雑なデータセットを効率的に処理します。
クラウドネイティブのセマンティック・レイヤーは、データレイク、ウェアハウス、分析ツールなどの他のクラウド・サービスとシームレスに統合され、統合されたデータ処理および分析環境を提供します。
セマンティック・レイヤーは、リアルタイムのデータ統合と処理をサポートするために進化しています。これにより、組織はIoTデバイス、SNS、トランザクション・システムなどのソースからのストリーミング・データを分析し、最新の洞察を得て、タイムリーな意思決定が可能になります。
高度な照会最適化手法とメモリー内処理機能がセマンティック・レイヤーに組み込まれ、リアルタイム分析に不可欠な低レイテンシーの照会パフォーマンスをサポートします。
規制要件とデータ・プライバシーに関する懸念が高まるにつれて、セマンティック・レイヤーには、動的データ・マスキング、トークン化、強化された暗号化技術など、より高度なセキュリティー機能が組み込まれています。
AI駆動型のコンプライアンス監視およびレポート・ツールがセマンティック・レイヤーに統合されることで、組織が規制要件を満たし、データ・ガバナンス標準を維持できるようになります。
NLP機能はセマンティック・レイヤーに埋め込まれており、ユーザーは自然言語を使用してデータを照会できます。これにより、データへのアクセスと分析がより直感的になり、技術者以外のユーザーにとってもアクセスしやすくなります。
セマンティック・レイヤーには、AIを使用してユーザーのデータ探索を支援し、関連する洞察を提案し、傾向を特定し、レポートを自動的に生成する拡張分析機能が組み込まれています。
組織は、データと洞察を共有し、収益化できるデータ・マーケットプレイスを構築し、参加できます。セマンティック・レイヤーは、共有データを表現および理解するための標準化された方法を提供することで、これを容易にします。
データ・エンジニア、アナリスト、ビジネス・ユーザー間のコラボレーションを促進するツールとプラットフォームは、セマンティック・レイヤーを統合して、すべての関係者間でデータの一貫した理解を維持します。
データ・サイロを排除し、複雑さを軽減し、データ品質を向上させることで、卓越した顧客体験と従業員体験を実現するデータ・ストラテジーを設計します。
IBM® Cloud Pak for Dataは、データ品質、プライバシー、コンプライアンスの向上に役立ちます。また、ユーザーがデータを簡単に検索して理解できるよう支援します。
IBM Manta Data Lineageは、データ・パイプラインの透明性と精度を高めるために設計されたプラットフォームです。データ・フローのスキャンとマッピングを自動化し、発生元から消費までのデータの包括的なビューを提供します。これによる主なメリットには、列レベルでの粒度、リスク軽減、拡張性、コラボレーションの強化、50種類を超えるテクノロジーに対するサポートなどがあります。