تاريخ النشر: 7 أغسطس 2024
المساهمون: Tim Mucci
الطبقة الدلالية هي جزء من بنية بيانات المؤسسة المصممة لتبسيط التفاعلات بين أنظمة تخزين البيانات المعقدة ومستخدمي الأعمال. يفهم مهندسو البيانات ذوو المهارات العالية البيانات غير المنسقة، لكن معظم مستخدمي الأعمال ليس لديهم الخبرة الفنية العميقة اللازمة لاستخراج الرؤى بسهولة من البيانات غير المنسقة. توفر الطبقة الدلالية واجهة سهلة الاستخدام تحول تلك البيانات إلى مصطلحات عمل ذات معنى. تسمح للمستخدمين بالتركيز على تحليل البيانات بدلًا من التركيز على الجوانب الفنية لاسترجاع البيانات.
في تبسيط الوصول إلى البيانات وتحليلها، تعمل الطبقة الدلالية على توحيد منطق الأعمال، وتساعد على كسر صوامع البيانات وتوفر إدارة بيانات متسقة عبر المجالات المختلفة. تُمكِّن تحليلات الخدمة الذاتية هذه المستخدمين، بما في ذلك محللي البيانات، من أن يصبحوا صانعي قرار يعتمدون على البيانات ويصدرون التقارير والرؤى بثقة ودقة، مما يعزز ثقافة قائمة على البيانات داخل المؤسسة.
تقوم المؤسسات بإنشاء وتخزين كميات هائلة من البيانات المعقدة من مصادر متعددة بتنسيقات مختلفة، مما يجعل استخراج الرؤى الواضحة والقابلة للتنفيذ أمرًا صعبًا. يقوم مهندسو البيانات بإنشاء مسارات ETL (استخراج، تحويل، تحميل) لتنظيم هذه البيانات في مخططات وجداول معقدة.
تخفي الطبقة الدلالية تعقيدات مصادر البيانات المختلفة هذه، والتي تشمل قواعد البيانات ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات وبحيرات مستودع البيانات، من خلال تمثيلها ككائنات تجارية. بدلا من التعامل مع استعلامات SQL المعقدة أو الحاجة إلى فهم مخطط قواعد البيانات المتعددة، يمكن للمستخدمين التفاعل مع منصة بيانات أكثر وضوحًا تتمحور حول الأعمال من خلال أدوات ذكاء الأعمال. من خلال دمج البيانات من مصادر متباينة في عرض موحد، تضمن الطبقة الدلالية الاتساق في تفسير البيانات.
يعد هذا التوحيد أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على سلامة البيانات وتوفير مصدر واحد للحقيقة لتحليل الأعمال وإعداد التقارير بدقة.
تخيل بائع تجزئة يستخدم قاعدة بيانات كبيرة لتخزين معلومات حول المبيعات والعملاء والمنتجات والمواقع. قد يتم تخزين البيانات غير المنسقة في جداول مختلفة مثل sales_transactions و customer_info و product_catalog و store_locations.
من دون طبقة دلالية، يجب على المحلل الذي يريد إنشاء تقرير أن يفهم مخطط قاعدة البيانات، وتطوير استعلامات SQL لاستخراج البيانات اللازمة من الجداول المختلفة، وتحويل البيانات وتصديرها وتصورها؛ إنها عملية معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً.
البيانات الوصفية هي العمود الفقري للطبقة الدلالية. توفر البيانات الوصفية معلومات حول البيانات الأخرى؛ فهي تقدم مراجع منظمة للمساعدة في فرز وتحديد سمات البيانات التي تصفها. يقوم مستودع البيانات الوصفية بتخزين التعريفات التي تربط عناصر البيانات التقنية بمصطلحات ملائمة للأعمال. يتضمن هذا المستودع معلومات حول مصادر البيانات وهياكل البيانات والعلاقات بين منتجات البيانات وتعريفات الأعمال للمقاييس والأبعاد.
يعد منطق الأعمال والحسابات محورياً في الطبقة الدلالية، مما يعني أن المقاييس المحددة مسبقاً ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مدمجة مباشرةً في النموذج الدلالي. يقع نموذج البيانات المنطقية، الذي يشكل الطبقة الدلالية، على رأس البيانات المادية ويحدد العلاقات بين كيانات البيانات والسمات والكائنات الأخرى. يسمح هذا النموذج بدمج البيانات من مصادر مختلفة بشكل منطقي استناداً إلى حالات استخدام محددة للأعمال.
تستخدم عمليات تحويل البيانات وإثرائها داخل الطبقة الدلالية، غالبًا أدوات مثل أداة بناء البيانات (DBT) ومكعبات OLAP، لتنظيف البيانات غير المنسقة وتطبيعها وتعزيزها بحيث تتعلق بمفاهيم الأعمال وتصبح مفيدة للتحليل. غالبا ما تتضمن هذه العمليات تكامل البيانات من مصادر متعددة وتطبيق business rules لإنشاء مجموعات بيانات غنية. يتم تقديم البيانات المحولة من خلال الطبقة الدلالية بطريقة تتماشى مع احتياجات العمل والمصطلحات.
يعد الأمان مكونًا أساسيًا في جميع وحدات الأعمال. وضمن الطبقة الدلالية، تحمي عناصر التحكم في الوصول البيانات بحيث يمكن للمستخدمين المصرح لهم فقط الوصول إلى البيانات واستخدامها. تتضمن الطرق الشائعة تنفيذ عناصر التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار وإخفاء البيانات والتشفير للحفاظ على خصوصية البيانات والامتثال للمتطلبات التنظيمية. وتساعد إدارة الوصول على مستوى الطبقة الدلالية المؤسسات على فرض سياسات أمان متسقة عبر تفاعلات البيانات.
تتضمن الطبقة الدلالية إمكانات تحسين الاستعلام وإدارة الأداء لتوفير وصول سريع للبيانات. هنا، تقوم فرق البيانات ومهندسو البيانات والمهندسون ومطورو ذكاء الأعمال بتحديد الاستعلامات والتجميعات المشتركة مسبقاً. فهي تقوم بتخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر مؤقتًا وتحسين تنفيذ استعلامات المستخدم. تؤكد تحسينات الأداء هذه أن المستخدمين يتلقون الردود على استفسارات البيانات في الوقت المناسب، مما يسهل تجربة تحليلية سلسة ومثمرة.
تنشئ هذه العناصر واجهة بيانات مبسطة للمستخدمين. يمكن أن تتضمن هذه الواجهة أدوات العرض المصور للبيانات وإعداد التقارير والاستعلام المخصص، وكلها مصممة لتقديم البيانات بطريقة بديهية ويمكن الوصول إليها. من خلال تقديم تجربة سلسة ومتسقة، تمكّن الطبقة الدلالية المستخدمين من استكشاف البيانات وتحليلها بشكل مستقل، مما يعزز تحليلات الخدمة الذاتية ويقلل الاعتماد على دعم تكنولوجيا المعلومات.
مع نمو البيانات الكبيرة، تعمل المؤسسات على تنفيذ طرق لتعزيز قدراتها في تحليل البيانات. تُعد الطبقة الدلالية ضرورية لتوفير وصول مبسط إلى البيانات الدقيقة، وتأكيد اتساق البيانات، والمزيد.
تتمثل الفائدة الأساسية للطبقة الدلالية في أنها تبسّط الوصول إلى البيانات للمستخدمين غير الفنيين. من خلال استخلاص تعقيدات مصادر البيانات الأساسية، فإن وجود طبقة دلالية يعني أن المستخدمين لا يحتاجون إلى كتابة SQL Query معقدة أو فهم تعقيدات مخططات البيانات لاسترداد البيانات وتحليلها.
من خلال مركزية منطق الأعمال والتعاريف والحسابات، يمكن لقادة تكنولوجيا المعلومات التأكد من أن جميع المستخدمين يعملون بنفس تفسيرات البيانات. يعني العمل بهذه الطريقة تقليل التناقضات والأخطاء عندما تستخدم الأقسام المختلفة تعريفات ومقاييس مختلفة. تعزز الطبقة الدلالية دقة التحليل وتؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل.
إن منح المستخدمين القدرة على إجراء تحليلات الخدمة الذاتية يتيح لهم إنشاء التقارير ولوحات المعلومات بسرعة، مما يسرع من قدرتهم على استخلاص الرؤى دون إشراك فرق البيانات وتكنولوجيا المعلومات.
تدمج الطبقة الدلالية البيانات من مصادر متباينة في عرض موحد، مما يتيح التحليل متعدد الوظائف. تساعد هذه النظرة الشاملة للبيانات الفرق عبر المؤسسة في اتخاذ قرارات استراتيجية تتطلب مدخلات من مصادر بيانات متعددة.
تدعم الطبقة الدلالية الإدارة القوية للبيانات من خلال توفير نقطة مركزية لإدارة الوصول إلى البيانات والأمان والامتثال. يمكن فرض عناصر التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار وإخفاء البيانات وتشفيرها في الطبقة الدلالية، مما يضمن وصول المستخدمين إلى البيانات المصرح لهم بالاطلاع عليها فقط. هذا يحمي المعلومات الحساسة ويساعد المؤسسات على الامتثال للمتطلبات التنظيمية.
مع نمو المؤسسات وازدياد تعقيد بيئات البيانات الخاصة بها، يمكن للطبقة الدلالية أن تتوسع لاستيعاب أحجام البيانات المتزايدة وتعقيدها. وسواء كان الأمر يتعلق بدمج مصادر بيانات جديدة أو دعم المزيد من المستخدمين أو التعامل مع تحليلات أكثر تطوراً، يمكن للطبقة الدلالية المصممة جيداً أن تتكيف مع احتياجات العمل المتغيرة دون المساس بالأداء أو سهولة الاستخدام.
تلبي التطبيقات المختلفة للطبقة الدلالية الاحتياجات والبيئات التكنولوجية المختلفة داخل المؤسسات. فيما يلي بعض التطبيقات النموذجية:
غالبًا ما تتضمن منصات ذكاء الأعمال قدرات الطبقة الدلالية المضمنة. تتيح هذه الأدوات للمؤسسات تحديد منطق الأعمال والمقاييس وعلاقات البيانات حتى يتمكن المستخدمون غير الفنيين من إجراء تحليلات معقدة دون الحاجة إلى خبرة فنية عميقة.
توفر أدوات المحاكاة الافتراضية طبقة دلالية عن طريق استخراج البيانات من مصادر متعددة في عرض منطقي موحد. تتيح هذه الأدوات الوصول إلى البيانات وتكاملها في الوقت الفعلي دون نقل البيانات فعليًا.
تتطلب مجموعة البيانات الحديثة حلول تخزين البيانات—مكانًا لتعيش فيه البيانات ويتم تحليلها. تدعم مستودعات البيانات وبحيرات البيانات والبحيرات إنشاء طبقة دلالية من خلال قدرات نمذجة البيانات وتحويلها.
في بعض الأحيان، يمكن للمؤسسات أن تختار تطبيقات مخصصة للطبقة الدلالية، خاصةً عندما يكون لديها متطلبات فريدة أو تحتاج إلى التكامل مع أنظمة متخصصة. غالبًا ما تتضمن الحلول المخصصة عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) لإعداد البيانات وتحويلها، وبرامج وسيطة لإدارة تكامل البيانات والواجهات أو واجهات برمجة التطبيقات المخصصة لتوفير الوصول إلى البيانات بشكل ملائم للأعمال.
تعتبر الطبقات الدلالية محورية في سد الفجوة بين أنظمة البيانات المعقدة والمستخدمين. إنها تحول البيانات الفنية إلى مصطلحات تجارية ذات مغزى، مما يتيح سهولة الوصول إلى البيانات وتحليلها. تم تصميم الطبقات الدلالية لتلبية الاحتياجات والبيئات التكنولوجية المختلفة.
الطبقة المنطقية
تلخص الطبقة الدلالية المنطقية تعقيدات تخزين البيانات المادية وتقدم رؤية منطقية للبيانات. فهي تحدد كيفية تنظيم البيانات وارتباطها، باستخدام مصطلحات ومفاهيم سهلة الاستخدام. يمكن للطبقات الدلالية المنطقية أن تدمج البيانات من مصادر متعددة، مما يؤدي إلى إنشاء عرض موحد، والتأكيد على تطبيق تعريفات البيانات وقواعد الأعمال بشكل متسق عبر مصادر البيانات والتقارير المختلفة.
يتم استخدام الطبقة الدلالية المنطقية بشكل شائع في أدوات ذكاء الأعمال (BI) ومنصات تصور البيانات، حيث يقوم المستخدمون بإنشاء التقارير ولوحات المعلومات. على سبيل المثال، يمكن لشركة بيع بالتجزئة لديها مصادر بيانات مثل معاملات المبيعات والمخزون والمبيعات عبر الإنترنت تنفيذ طبقة دلالية منطقية لتجريد التعقيدات إلى مصطلحات ملائمة للأعمال مثل "عميل،" " منتج،" " بيع" و "مخزون". لإنشاء تقرير عن المبيعات حسب العميل، يقوم المستخدمون بالاستعلام عن الكيان المنطقي "المبيعات" وضمه مع "العميل" باستخدام المصطلحات المحددة في الطبقة الدلالية.
الطبقة المادية
تتضمن الطبقة الدلالية المادية إنشاء طرق عرض مادية أو متاجر بيانات مادية تقوم بتجميع البيانات وتحويلها وفقًا لقواعد الأعمال المحددة مسبقًا. يقوم هذا النوع من الطبقة الدلالية بتجسيد تحويلات البيانات وتجميعاتها لتحسين الأداء. من خلال الحوسبة المسبقة للاستعلامات والتجميعات المعقدة، يتم تقليل الحمل على قواعد البيانات الأساسية، وتحسين أداء الاستعلام. يتطلب المزيد من التخزين لطرق العرض المادية أو متاجر البيانات، والتي يمكن إدارتها داخل البنية التحتية للبيانات الحالية وتحسينها للاستعلامات المتكررة واحتياجات إعداد التقارير، مما يقلل من الحاجة إلى الحوسبة في الوقت الفعلي. وهو مثالي للسيناريوهات التي يكون فيها الأداء أمرًا بالغ الأهمية، مثل تحليل البيانات على نطاق واسع وبيئات إعداد التقارير مع أحجام استعلامات عالية.
الطبقة الهجينة
تجمع الطبقة الدلالية الهجينة بين عناصر الطبقات الدلالية المنطقية والمادية. فهي توفر مرونة التجريد المنطقي مع استخدام مزايا الأداء للعروض المادية ومتاجر البيانات المادية عند الضرورة. هذا النهج مناسب للمؤسسات الكبيرة ذات الاحتياجات المتنوعة من البيانات، حيث تتطلب بعض استعلامات البيانات الوصول في الوقت الفعلي بينما يستفيد البعض الآخر من النتائج المحسوبة مسبقًا.
طبقة المحاكاة الافتراضية للبيانات
تنشئ طبقات المحاكاة الافتراضية للبيانات عرضًا افتراضيًا موحدًا للبيانات من مصادر متعددة ومتباينة دون نقل البيانات فعليًا. يتيح هذا النهج الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي عبر مختلف الأنظمة. يدمج هذا النهج البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك قواعد البيانات المحلية والتخزين السحابي وأنظمة الجهات الخارجية، في طبقة افتراضية واحدة. وهو مثالي للمؤسسات للوصول إلى البيانات وتحليلها من مصادر متعددة وغير متجانسة في الوقت الفعلي، كما هو الحال في الخدمات المالية أو إدارة سلسلة التوريد.
الطبقة الدلالية العالمية
الطبقة الدلالية العالمية هي طبقة شاملة وموحدة توفر واجهة موحدة للوصول إلى البيانات وتحليلها عبر المؤسسة بأكملها. وهي مصممة لتكون محايدة من حيث الأدوات والتكنولوجيا، مما يتيح التكامل السلس مع مختلف منصات ذكاء الأعمال وأدوات تصور البيانات والتطبيقات التحليلية. الهدف من الطبقة الدلالية العالمية هو توفير تعريفات بيانات ومقاييس ومنطق عمل متسقة ودقيقة، بغض النظر عن مصادر البيانات الأساسية أو الأدوات المستخدمة للوصول إليها.
تساعد الطبقة الدلالية المؤسسات عبر الصناعات على دمج مصادر البيانات المتباينة وتوحيد المقاييس وتوفير رؤية موحدة لبيانات الأعمال لتمكين كفاءة تشغيلية أفضل.
تستخدم وحدة إدارة المخاطر في البنك طبقة دلالية لدمج البيانات من أنظمة المعاملات وقواعد بيانات العملاء وموجزات بيانات السوق. من خلال توفير رؤية موحدة لمقاييس المخاطر، تسمح الطبقة الدلالية للمحللين وعلماء البيانات بإجراء تقييمات المخاطر في الوقت الفعلي والنمذجة التنبؤية.
تستخدم فرق الامتثال الطبقة الدلالية لتأمين تقارير متسقة للهيئات التنظيمية. تساعد الطبقة الدلالية في إنشاء تقارير امتثال دقيقة باستخدام أدوات التحليلات من خلال توحيد تعريفات مقاييس الأعمال عبر مخازن البيانات.
في مجال الرعاية الصحية، تدعم الطبقات الدلالية تكامل مصادر البيانات المتنوعة لتعزيز رعاية المرضى وتبسيط العمليات.
تستخدم وحدة العمليات السريرية في المستشفى طبقة دلالية لدمج البيانات من السجلات الصحية الإلكترونية ونتائج المختبر وأنظمة التصوير. يُمكّن ذلك أخصائيي الرعاية الصحية من الوصول إلى رؤية شاملة لبيانات المريض، مما يسهل التشخيص الأفضل وخطط العلاج الشخصية.
يستخدم مسؤولو المستشفيات الطبقة الدلالية لتحليل البيانات التشغيلية، مثل تدفق المرضى ومستويات التوظيف، من خلال مسارات البيانات التي تغذي أدوات ذكاء الأعمال. يساعد ذلك على تعزيز تخصيص الموارد وتحسين تقديم الخدمة.
يستخدم قسم التسويق في سلسلة البيع بالتجزئة طبقة دلالية لدمج البيانات من أنظمة نقاط البيع ومنصات التجارة الإلكترونية وبرامج ولاء العملاء. يستخدم علماء البيانات هذه البيانات المتكاملة لإجراء تقسيم العملاء والتحليلات التنبؤية، مما يعزز حملات التسويق ومشاركة العملاء.
يستخدم مديرو المتاجر الطبقة الدلالية لمراقبة مستويات المخزون واتجاهات المبيعات. من خلال دمج البيانات من أنظمة سلسلة التوريد واستخدام خوارزميات التعلم الآلي، يمكنهم اتخاذ قرارات قائمة على البيانات بشأن تجديد المخزون وتقليل المخزون الزائد.
تستخدم وحدة إدارة الإنتاج في إحدى شركات التصنيع طبقة دلالية لدمج البيانات من خطوط الإنتاج وأنظمة سلسلة التوريد وسجلات الصيانة. يتيح ذلك لمديري العمليات تحليل أداء الإنتاج وتحديد أوجه القصور باستخدام أدوات التحليلات المتقدمة.
تستخدم فرق ضمان الجودة الطبقة الدلالية لتحليل عمليات فحص مراقبة الجودة وبيانات أجهزة مستشعر إنترنت الأشياء. من خلال تطبيق نماذج التعلم الآلي، يمكنهم اكتشاف العيوب في وقت مبكر والحفاظ على معايير جودة المنتج العالية.
يستخدم مركز عمليات الشبكة التابع لمشغل الاتصالات طبقة دلالية لدمج البيانات من البنية التحتية للشبكة وأنظمة المراقبة وأنماط استخدام العملاء. يستخدم المهندسون هذه البيانات لتحسين أداء الشبكة وتخطيط ترقيات السعة.
تستخدم فرق خدمة العملاء الطبقة الدلالية للوصول إلى بيانات العملاء، بما في ذلك سجلات المكالمات وطلبات الخدمة. تساعد هذه النظرة الشاملة، المدعومة بأدوات ذكاء الأعمال، على حل مشكلات العملاء بكفاءة وتعزيز جودة الخدمة.
تستخدم وحدة إدارة الموارد في إحدى شركات الطاقة طبقة دلالية لدمج البيانات من وحدات توليد الطاقة وشبكات التوزيع وعدادات الاستهلاك. يتيح هذا التكامل للمشغلين تحقيق التوازن بين العرض والطلب وتحسين تخصيص الموارد باستخدام التحليلات التنبؤية.
تستخدم فرق الاستدامة الطبقة الدلالية لمراقبة أنماط استهلاك الطاقة ومقاييس الأثر البيئي. من خلال دمج البيانات من مصادر مختلفة وتطبيق نماذج التعلم الآلي، يمكنهم تتبع مبادرات الاستدامة وتحسينها، مثل تقليل انبعاثات الكربون.
تعتبر العديد من الاتجاهات الناشئة في الطبقات الدلالية ذات أهمية خاصة مع استمرار المؤسسات في تطوير قدراتها في إدارة البيانات والتحليلات.
يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على أتمتة إنشاء الطبقات الدلالية وصيانتها. يمكن أن تساعد هذه التقنيات في تحديد العلاقات بين عناصر البيانات وتخطيطها، مما يقلل الجهد اليدوي المطلوب ويؤدي إلى نماذج بيانات أكثر دقة وشمولية.
تعمل خوارزميات التعلم الآلي على إثراء البيانات من خلال تحديد الأنماط والارتباطات التي لا تظهر من خلال الطرق التقليدية. وهذا يساعد في إنشاء رؤى تجارية أكثر جدوى.
يتضمن نسيج البيانات نسج عمليات إدارة البيانات المختلفة معًا، بما في ذلك الطبقة الدلالية، لتوفير تجربة بيانات موحدة ومتسقة. يدعم هذا النهج تكامل البيانات في الوقت الفعلي والوصول إليها عبر البيئات الهجينة والمتعددة السحابة.
تؤكد شبكة البيانات على لامركزية ملكية البيانات للفرق الخاصة بالمجال مع الحفاظ على إدارة البيانات العالمية ومعايير الجودة. تلعب الطبقات الدلالية دورًا حاسمًا في ضمان تنسيق البيانات من مختلف المجالات واستخدامها عبر المؤسسة.
مع انتقال المزيد من المؤسسات إلى المنصات السحابية، توفر الطبقات الدلالية السحابية الأصلية قابلية التوسع والمرونة. تستخدم هذه الحلول قدرات السحابة، مثل موارد الحوسبة المرنة والتخزين الموزع، للتعامل بكفاءة مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.
تتكامل الطبقات الدلالية السحابية الأصلية بسلاسة مع الخدمات السحابية الأخرى، مثل بحيرات البيانات والمستودعات وأدوات التحليل، مما يوفر بيئة متماسكة لمعالجة البيانات وتحليلها.
تتطور الطبقات الدلالية لدعم تكامل البيانات ومعالجتها في الوقت الفعلي. يتيح ذلك للمؤسسات تحليل البيانات المتدفقة من مصادر مثل أجهزة إنترنت الأشياء ووسائل التواصل الاجتماعي وأنظمة المعاملات، مما يوفر رؤى محدّثة وتمكين اتخاذ القرارات في الوقت المناسب.
يتم دمج تقنيات تحسين الاستعلام المتقدمة وقدرات المعالجة في الذاكرة في الطبقات الدلالية لدعم أداء الاستعلام في زمن انتقال قصير، وهو أمر بالغ الأهمية للتحليلات في الوقت الفعلي.
مع زيادة المتطلبات التنظيمية والمخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات، تتضمن الطبقات الدلالية ميزات أمان أكثر تطوراً، مثل إخفاء البيانات الديناميكي والترميز وتقنيات التشفير المحسّنة.
يتم دمج أدوات مراقبة الامتثال وإعداد التقارير المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في الطبقات الدلالية لمساعدة المؤسسات على تلبية المتطلبات التنظيمية والحفاظ على معايير إدارة البيانات.
يتم تضمين إمكانات البرمجة اللغوية العصبية في الطبقات الدلالية، مما يسمح للمستخدمين بالاستعلام عن البيانات باستخدام اللغة الطبيعية. وهذا يجعل الوصول إلى البيانات وتحليلها أكثر سهولة ويسر من قِبل المستخدمين غير الفنيين.
تتضمن الطبقات الدلالية ميزات التحليلات المعززة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة المستخدمين في استكشاف البيانات، واقتراح رؤى ذات صلة، وتحديد الاتجاهات وحتى إنشاء التقارير تلقائيًا.
تقوم المؤسسات بإنشاء أسواق البيانات والمشاركة فيها حيث يمكن مشاركة البيانات والرؤى وتحقيق الدخل منها. وتعمل الطبقات الدلالية على تسهيل ذلك من خلال توفير طريقة موحدة لتمثيل البيانات المشتركة وفهمها.
تعمل الأدوات والمنصات التي تعزز التعاون بين مهندسي البيانات والمحللين ومستخدمي الأعمال على دمج الطبقات الدلالية للحفاظ على فهم متسق للبيانات بين جميع الأطراف المعنية.
صمم استراتيجية بيانات تقضي على صوامع البيانات، وتقلل من التعقيدات وتحسّن جودة البيانات للحصول على تجارب استثنائية للعملاء والموظفين.
يمكن أن يساعد IBM Cloud Pak® for Data في تحسين جودة البيانات والخصوصية والامتثال. يمكن أن يساعد المستخدمين أيضًا في العثور على البيانات وفهمها بشكل أسهل.
IBM Manta Data Lineage هي منصة مصممة لزيادة شفافية ودقة مسار البيانات. فهي تعمل على أتمتة عملية مسح تدفقات البيانات وتخطيطها، مما يوفر رؤية شاملة للبيانات من المنشأ إلى الاستهلاك. تتضمن الميزات الرئيسية الدقة على مستوى الأعمدة، وتخفيف المخاطر، وقابلية التوسع، والتعاون المحسّن، ودعم أكثر من 50 تقنية.
قم بإجراء التحليلات باستخدام خيارات نشر التطبيقات المحلية والسحابية والمتكاملة.
تعرّف على عملية وأنواع وأهمية مسارات البيانات في دمج البيانات وتحويلها وتخزينها للتحليل واتخاذ القرار.
تعرّف على كيفية تحسين بنية مستودع البيانات لتحسين العيوب داخل مستودعات البيانات وبحيرات البيانات لتشكيل نظام أفضل لإدارة البيانات.