¿Qué es un nivel semántico?

Al simplificar el acceso y el análisis de datos, el nivel semántico estandariza la lógica empresarial, ayuda a romper los silos de datos y proporciona una gestión de datos coherente en diferentes dominios. Estos analytics de autoservicio permiten a los usuarios, incluidos los analistas de datos, convertirse en responsables de la toma de decisiones con base en los datos que generan informes e insights con confianza y precisión, promoviendo una cultura basada en datos dentro de la organización.

Las organizaciones generan y almacenan grandes cantidades de datos complejos de múltiples fuentes en varios formatos, lo que dificulta la extracción de insights claros y aplicables en la práctica. Los ingenieros de datos crean procesos ETL (extracción, transformación y carga) para organizar estos datos en esquemas y tablas complejos.

La capa semántica oculta las complejidades de estas diversas fuentes de datos, que incluyen bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos y lakehouses de datos, representándolas como objetos de negocio. En lugar de lidiar con consultas SQL complejas o necesitar comprender el esquema de múltiples bases de datos, los usuarios pueden interactuar con una plataforma de datos más sencilla y centrada en el negocio a través de herramientas de BI. Al consolidar los datos de fuentes dispares en una vista unificada, el nivel semántico garantiza la coherencia en la interpretación de los datos.

Esta unificación es crucial para mantener la integridad de los datos y proporcionar una única fuente de información para análisis e informes precisos del negocio.

Imagine un minorista que emplea una gran base de datos para almacenar información sobre ventas, clientes, productos y ubicaciones. Los datos sin procesar pueden almacenarse en diferentes tablas, como sales_transactions, customer_info, product_catalog y store_locations.

Sin un nivel semántico, un analista que quiera crear un informe debe comprender el esquema de la base de datos, desarrollar SQL Queries para extraer los datos necesarios de las distintas tablas, transformar, exportar y visualizar los datos; es un proceso complicado que requiere mucho tiempo.

Los metadatos son la columna vertebral del nivel semántico. Los metadatos proporcionan información sobre otros datos; ofrecen referencias estructuradas para ayudar a clasificar e identificar los atributos de los datos que describen. El repositorio de metadatos almacena definiciones que asignan elementos de datos técnicos a términos de fácil uso empresarial. Este repositorio incluye información sobre fuentes de datos, estructuras de datos, relaciones entre productos de datos y definiciones empresariales para métricas y dimensiones.

La lógica empresarial y los cálculos son fundamentales para el nivel semántico, lo que significa que las métricas predefinidas y los indicadores clave de rendimiento (KPI) se integran directamente en el modelo semántico. El modelo de datos lógicos, que forma el nivel semántico, se asienta sobre los datos físicos y define las relaciones entre entidades de datos, atributos y otros objetos. Este modelo permite combinar lógicamente datos de diferentes fuentes en función de casos de uso empresariales específicos.

Los procesos de transformación y enriquecimiento de datos dentro del nivel semántico, a menudo con herramientas como la herramienta de creación de datos (DBT) y los cubos OLAP, limpian, normalizan y aumentan los datos sin procesarse para que se relacionen con los conceptos comerciales y sean útiles para el análisis. Estos procesos suelen incluir la integración de datos de múltiples fuentes y la aplicación de reglas de negocio para crear conjuntos de datos enriquecidos. Los datos transformados se presentan a través del nivel semántico de una manera que se alinea con las necesidades y la terminología del negocio.

La seguridad es un componente esencial en todas las unidades de negocio. Dentro del nivel semántico, los controles de acceso protegen los datos para que sólo los usuarios autorizados puedan acceder a ellos y emplearlos. Entre los métodos más populares se encuentran la implantación de controles de acceso basados en funciones, el enmascaramiento de datos y el cifrado para mantener la privacidad de los datos y el cumplimiento de los requisitos normativos. La gestión del acceso a nivel semántico ayuda a las organizaciones a aplicar políticas de seguridad coherentes en todas las interacciones de datos.

El nivel semántico incluye capacidades de optimización de consultas y gestión del rendimiento para ofrecer un acceso rápido a los datos. Aquí, los equipos de datos, arquitectos, ingenieros y desarrolladores de business intelligence predefinen consultas y agregaciones comunes. Almacenan en caché los datos a los que se accede con frecuencia y optimizan la ejecución de las consultas de los usuarios. Estas mejoras de rendimiento certifican que los usuarios reciben respuestas oportunas a las consultas de datos, lo que facilita una experiencia analítica fluida y productiva.

Estos componentes crean una interfaz de datos simplificada para los usuarios. Esta interfaz puede incluir herramientas para la visualización de datos, informes y consultas ad hoc, todo diseñado para presentar los datos de una manera intuitiva y accesible. Al ofrecer una experiencia fluida y coherente, el nivel semántico permite a los usuarios explorar y analizar datos de forma independiente, promoviendo el analytics de autoservicio y reduciendo la dependencia del soporte de TI.

Con el big data en crecimiento, las organizaciones están implementando formas de mejorar sus capacidades de analytics de datos. Un nivel semántico es esencial para proporcionar un acceso simplificado a datos precisos, confirmar datos coherentes y mucho más.

El beneficio principal del nivel semántico es que simplifica el acceso a los datos para usuarios no técnicos. Al abstraer las complejidades de las fuentes de datos subyacentes, la presencia de un nivel semántico significa que los usuarios no necesitan escribir SQL Query complejas ni comprender las complejidades de los esquemas de datos para recuperar y analizar datos.

Al centralizar la lógica empresarial, las definiciones y los cálculos, los líderes de TI pueden estar seguros de que todos los usuarios trabajan con las mismas interpretaciones de datos. Trabajar de esta manera significa menos discrepancias y errores cuando diferentes departamentos emplean definiciones y métricas diferentes. Un nivel semántico mejora la precisión del análisis y conduce a una mejor toma de decisiones.

Dar a los usuarios la capacidad de realizar analytics de autoservicio les permite crear rápidamente reportes y paneles, acelerando su capacidad para obtener insights sin involucrar a los equipos de datos y de TI.

El nivel semántico integra datos de fuentes dispares en una vista unificada, lo que permite el análisis multifuncional. Esta visión holística de los datos ayuda a los equipos de toda la organización a tomar decisiones estratégicas que requieren entradas de múltiples fuentes de datos.

Un nivel semántico admite una gobernanza de datos estable al proporcionar un punto centralizado para gestionar el acceso a los datos, la seguridad y el cumplimiento. Los controles de acceso basados en roles, el enmascaramiento de datos y el cifrado se pueden aplicar en el nivel semántico, certificando que los usuarios solo acceden a los datos que están autorizados a ver. Esto protege la información confidencial y ayuda a las organizaciones a cumplir con los requisitos normativos.

A medida que las organizaciones crecen y sus entornos de datos se vuelven más complejos, el nivel semántico puede escalar para adaptarse a los crecientes volúmenes y complejidad de los datos. Ya sea que se trate de integrar nuevas fuentes de datos, dar soporte a más usuarios o manejar análisis más sofisticados, un nivel semántico bien diseñado puede adaptarse a las necesidades comerciales cambiantes sin comprometer el rendimiento o la usabilidad.

Varias implementaciones del nivel semántico responden a diferentes necesidades y entornos tecnológicos dentro de las organizaciones. He aquí algunas aplicaciones típicas:

Las plataformas de BI suelen incluir capacidades del nivel semántico integradas. Estas herramientas permiten a las organizaciones definir la lógica empresarial, las métricas y las relaciones de datos para que los usuarios no técnicos puedan realizar análisis complejos sin una gran experiencia técnica.

Las herramientas de virtualización proporcionan un nivel semántico al abstraer datos de múltiples fuentes en una vista lógica unificada. Estas herramientas permiten el acceso y la integración de datos en tiempo real sin moverlos físicamente.

La pila de datos moderna requiere soluciones de almacenamiento de datos: un lugar para que los datos vivan y se analicen. Los almacenes, lagos y lagos de datos apoyan la creación de un nivel semántico a través de sus capacidades de modelado y transformación de datos.

A veces, las organizaciones pueden optar por implementaciones personalizadas de un nivel semántico, particularmente cuando tienen requerimientos únicos o necesitan integrarse con sistemas especializados. Las soluciones personalizadas a menudo involucran procesos ETL para preparar y transformar datos, middleware para administrar la integración de datos e interfaces personalizadas o API para dar acceso fácil para el negocio a los datos.

Los niveles semánticos son fundamentales para cerrar la brecha entre los sistemas de datos complejos y los usuarios. Convierten los datos técnicos en términos comerciales significativos, lo que facilita el acceso y el análisis de los datos. Los niveles semánticos están diseñados para satisfacer diversas necesidades y entornos tecnológicos.

Un nivel semántico lógico abstrae las complejidades del almacenamiento físico de datos y presenta una vista lógica de los datos. Define cómo se estructuran y relacionan los datos, mediante el uso de términos y conceptos amigables para el negocio. Los niveles semánticos lógicos pueden integrar datos de múltiples fuentes, creando una vista unificada, y confirman que las definiciones de datos y business rules se aplican de manera coherente en diferentes fuentes de datos e informes.

Un nivel semántico lógico se emplea comúnmente en herramientas de Business Intelligence (BI) y plataformas de visualización de datos, donde los usuarios crean informes y paneles. Por ejemplo, una compañía minorista con fuentes de datos como transacciones de ventas, inventario y ventas en línea puede implementar un nivel semántico lógico para abstraer las complejidades en términos comerciales como "cliente", "producto", "venta" e "inventario". Para generar un reporte sobre las ventas por cliente, los usuarios consultan la entidad lógica "venta" y la unen con "cliente" empleando los términos definidos en el nivel semántico.

Un nivel semántico físico implica la creación de vistas materializadas o mercado de datos físicos que agregan y transforman los datos de acuerdo con business rules predefinidas. Este tipo de nivel semántico materializa las transformaciones y agregaciones de datos para mejorar el rendimiento. Al precomputar consultas y agregaciones complejas, se reduce la carga de las bases de datos subyacentes y se mejora el rendimiento de las consultas. Requiere más almacenamiento para vistas materializadas o mercados de datos, que pueden gestionarse dentro de la infraestructura de datos existente y optimizarse para consultas frecuentes y necesidades de elaboración de informes, reduciendo la necesidad de cálculo en tiempo real. Es ideal para situaciones en las que el rendimiento es crítico, como los entornos de análisis de datos e informes a gran escala con grandes volúmenes de consultas.

Un nivel semántico híbrido combina elementos de los niveles semánticos lógico y físico. Proporciona la flexibilidad de la abstracción lógica al tiempo que emplea los beneficios de rendimiento de las vistas materializadas y los mercados de datos físicos cuando sea necesario. Este enfoque es adecuado para grandes compañías con diversas necesidades de datos, donde algunas consultas de datos requieren acceso en tiempo real, mientras que otras se benefician de resultados precalculados.

Los niveles de virtualización de datos crean una vista virtual unificada de los datos de múltiples fuentes dispares sin mover físicamente los datos. Este enfoque permite el acceso en tiempo real a los datos en varios sistemas. Este enfoque integra datos de varias fuentes, incluidas bases de datos on-premises, espacio en la nube y sistemas de terceros, en un único nivel virtual. Es ideal para que las organizaciones accedan y analicen datos de múltiples fuentes heterogéneas en tiempo real, como en servicios financieros o gestión de la cadena de suministro.

Un nivel semántico universal es una capa completa y estandarizada que proporciona una interfaz unificada para el acceso y análisis de datos en toda la organización. Está diseñado para ser independiente de la herramienta y la tecnología, lo que permite una integración perfecta con varias plataformas de BI, herramientas de visualización de datos y aplicaciones analíticas. El objetivo de un nivel semántico universal es proporcionar definiciones de datos, métricas y lógica empresarial coherentes y precisas, independientemente de las fuentes de datos subyacentes o las herramientas empleadas para acceder a ellas.

Una capa semántica ayuda a las organizaciones de todas las industrias a integrar fuentes de datos dispares, estandarizar las métricas y proporcionar una visión unificada de los datos empresariales para permitir una mejor eficiencia operativa.

La unidad de gestión de riesgos de un banco emplea un nivel semántico para consolidar datos de sistemas de transacciones, bases de datos de clientes y fuentes de datos de mercado. Al proporcionar una vista unificada de las métricas de riesgo, el nivel semántico permite a los analistas y científicos de datos realizar evaluaciones de riesgo en tiempo real y modelos predictivos.

Los equipos de cumplimiento emplean el nivel semántico para garantizar reportes coherentes a los organismos reguladores. El nivel semántico ayuda a generar reportes de cumplimiento precisos mediante el uso de herramientas de analytics mediante la estandarización de las definiciones de métricas empresariales en todos los almacenes de datos.

En la atención médica, los niveles semánticos admiten la integración de diversas fuentes de datos para mejorar la atención al paciente y agilizar las operaciones.

La unidad de operaciones clínicas de un hospital emplea una capa semántica para integrar datos de registros médicos electrónicos, resultados de laboratorio y sistemas de imágenes. Esto permite a los profesionales sanitarios acceder a una visión completa de los datos del paciente, lo que facilita un mejor diagnóstico y planes de tratamiento personalizados.

Los administradores de hospitales emplean el nivel semántico para analizar datos operativos, como el flujo de pacientes y los niveles de personal, a través de canales de datos que alimentan herramientas de business intelligence. Esto ayuda a optimizar la asignación de recursos y mejorar la capacidad de servicios.

El departamento de marketing de una cadena minorista emplea un nivel semántico para integrar datos de sistemas de punto de venta, plataformas de comercio electrónico y programas de lealtad de clientes. Los científicos de datos emplean estos datos integrados para realizar segmentación de clientes y analytics predictivos, mejorando las campañas de marketing y la interacción del cliente.

Los gerentes de tienda emplean el nivel semántico para monitorear los niveles de inventario y las tendencias de ventas. Al integrar datos de los sistemas de la cadena de suministro y emplear algoritmos de machine learning, pueden tomar decisiones basadas en datos sobre la reposición de existencias y reducir el exceso de inventario.

La unidad de administración de producción de una empresa de fabricación utiliza un nivel semántico para consolidar datos de líneas de producción, sistemas de cadena de suministro y registros de mantenimiento. Esto permite a los gerentes de operaciones analizar el performance de producción e identificar cuellos de botella mediante el uso de herramientas de analytics avanzado.

Los equipos de control de calidad emplean el nivel semántico para analizar las comprobaciones de control de calidad y los datos de los sensores de IoT. Al aplicar modelos de machine learning, pueden detectar defectos de manera temprana y mantener altos estándares de calidad del producto.

El centro de operaciones de red de un operador de telecomunicaciones emplea un nivel semántico para integrar datos de la infraestructura de red, los sistemas de monitoreo y los patrones de uso de los clientes. Los ingenieros emplean estos datos para optimizar el rendimiento de la red y planear actualizaciones de capacidad.

Los equipos de atención al cliente emplean el nivel semántico para acceder a los datos de los clientes, incluidos los registros de llamadas y las solicitudes de servicio. Esta visión integral, respaldada por herramientas de business intelligence, ayuda a resolver los problemas de los clientes de manera eficiente y a mejorar la calidad del servicio.

La unidad de gestión de recursos de una compañía energética emplea un nivel semántico para integrar los datos de las unidades de generación de energía, las redes de distribución y los contadores de consumo. Esta integración permite a los operadores equilibrar la oferta y la demanda y optimizar la asignación de recursos mediante analytics predictivo.

Los equipos de sustentabilidad emplean el nivel semántico para controlar los patrones de consumo energético y las métricas de impacto ambiental. Integrando datos de diversas fuentes y aplicando modelos de machine learning, pueden seguir y mejorar las iniciativas de sustentabilidad, como la reducción de las emisiones de carbono.

Varias tendencias emergentes en niveles semánticos son particularmente relevantes a medida que las organizaciones continúan avanzando en sus capacidades de gestión y análisis de datos.

La IA y el ML automatizan la creación y el mantenimiento de los niveles semánticos. Estas tecnologías pueden ayudar a identificar y mapear relaciones entre elementos de datos, reduciendo el esfuerzo manual requerido y dando lugar a modelos de datos más precisos y completos.

Los algoritmos de machine learning enriquecen los datos mediante la identificación de patrones y correlaciones que no son evidentes a través de los métodos tradicionales. Esto ayuda a crear insights empresariales más significativos.

Un tejido de datos implica entrelazar varios procesos de gestión de datos, incluido el nivel semántico, para proporcionar una experiencia de datos unificada y coherente. Este enfoque admite la integración y el acceso a datos en tiempo real en entornos híbridos y multinube.

La malla de datos enfatiza la descentralización de la propiedad de los datos a equipos específicos de dominio, al tiempo que mantiene la gobernanza global de datos y los estándares de calidad. Los niveles semánticos desempeñan un papel crucial para garantizar que los datos de diferentes dominios se armonicen y empleen en toda la organización.

A medida que más organizaciones se mueven a plataformas en la nube, los niveles semánticos nativos de la nube ofrecen escalabilidad y flexibilidad. Estas soluciones utilizan las capacidades de la nube, como recursos informáticos elásticos y almacenamiento de información distribuido, para manejar de manera eficiente conjuntos de datos grandes y complejos.

Los niveles semánticos nativos de la nube se integran perfectamente con otros servicios en la nube, como lagos de datos, almacenes y herramientas de analytics, lo que brinda un entorno cohesivo de procesamiento y análisis de datos.

Los niveles semánticos están evolucionando para soportar la integración y el procesamiento de datos en tiempo real. Esto permite a las organizaciones analizar datos de transmisión de fuentes como dispositivos IoT, redes sociales y sistemas transaccionales, proporcionando información actualizada al minuto y permitiendo la toma de decisiones oportuna.

Las técnicas avanzadas de optimización de consultas y las capacidades de procesamiento en memoria se incorporan a los niveles semánticos para admitir el rendimiento de consultas de baja latencia, lo cual es crucial para el analytics en tiempo real.

Con los crecientes requisitos normativos y las preocupaciones por la privacidad de los datos, los niveles semánticos incorporan características de seguridad más sofisticadas, como el enmascaramiento dinámico de datos, la tokenización y técnicas de cifrado mejoradas.

Las herramientas de informes y monitoreo de cumplimiento de normas impulsadas por IA se integran en niveles semánticos para ayudar a las organizaciones a cumplir los requisitos reglamentarios y mantener los estándares de gobernanza de datos.

Las capacidades de NLP están integradas en niveles semánticos, lo que permite a los usuarios consultar datos empleando lenguaje natural. Esto hace que el acceso y el análisis de datos sean más intuitivos y accesibles para usuarios sin conocimientos técnicos.

Los niveles semánticos incorporan funciones de analytics aumentadas que emplean IA para ayudar a los usuarios en la exploración de datos, sugiriendo insights relevantes, identificando tendencias e incluso generando informes automáticamente.

Las organizaciones crean mercados de datos y participan en ellos, donde los datos y la información pueden compartir y monetizarse. Los niveles semánticos lo facilitan al proporcionar una forma estandarizada de representar y comprender los datos compartidos.

Las herramientas y plataformas que promueven la colaboración entre ingenieros de datos, analistas y usuarios empresariales están integrando niveles semánticos para preservar una comprensión coherente de los datos entre todos los stakeholders.