Buy Database

如今，各种来源产生的数据量巨大，需要采用更先进的方法来管理和分析可用数据。为什么？因为传统方法无法处理如此大量的数据。我们需要先进的工具来高效地存储和检索信息。

这就是语义层充当数据库和用户应用程序之 投资者数据库 间的中介的原因。它通过定义通用的业务词汇、规则和数据元素之间的关系来提供独立的数据视图。

在本文中，我们将更详细地探讨语义层的重要性和好处。

什么是语义层？
语义层弥合了底层数据源（如数据仓库和数据湖）的技术结构与用户需求之间的差距。

数据库通常具有技术表名称和隐秘字段定义。语义层使用组织中每个人都能理解的清晰业务术语创建新的独立数据视图。

这一层还定义了一个通用的业务词汇，因为不同的部门可能对同一概念使用不同的术语。例如，销售团队的“销售额”可能是财务部门的“收入”。因此，语义层可确保每个人都在同一页面上，并避免在分析数据时产生混淆。


语义层结构

语义层的结构。来源：Dimodelo

为什么组织需要语义层？
大多数组织都面临数据孤岛、数据定义不一致和数据访问流程复杂等问题。实现语义层可确保数据访问相对容易，组织运行顺畅。

让我们了解一下语义层的需求：

消除数据孤岛和不一致性
组织的数据分散在多个数据库、电子表格和云应用程序中。这造成了数据孤岛，使得难以获得整体视图，进而导致定义和术语不一致。

为了解决这个问题，语义层将数据统一在一致的业务词汇下。这确保了数据在各个部门之间保持一致并遵循明确的规则。因此，数据团队可以纠正来自不同数据源的不一致问题，并使用更干净、更可靠的数据进行分析。

提高数据可访问性
处理复杂的数据结构需要技术专业知识，这限制了业务分析师和高管等非技术用户获取有价值见解的途径。

语义层通过呈现用户友好的信息并让更多用户能够独立探索和分析数据，使数据访问变得民主化。您可以称之为自助服务方法，但它减少了对 IT 团队进行基本数据任务的依赖。

更快的洞察和更好的决策
由于数据从业者可以使用明确定义的语义层更快地查找和分析数据，因此他们可以更快地产生洞察力并做出更好的数据驱动决策，以更灵活地抓住机遇。



语义层的类型
语义层有不同的用途，您的业务所需的语义层类型取决于数据的来源和预期。让我们来看看最常见的语义层类型：

通用语义层
通用语义层是一个独立于数据仓库或 BI 工具的独立层。它是数据定义和业务逻辑的单一事实来源，可为您提供集中管理、更好的治理和灵活性等优势：

集中管理：更容易在不同的 BI 工具和应用程序之间保持一致性。
改进的治理：它提供了单一的数据安全和访问控制点。
灵活性：它可以适应数据源或 BI 工具的变化，而不会影响现有报告。
通用语义层虽然需要额外的投入，但它更适合复杂的数据环境。

数据仓库语义层
数据仓库中的语义层位于数据仓库本身内。它通过提高数据仓库内数据的可维护性来帮助数据工程师组织和管理数据模型。它侧重于以下方面：

命名约定：确保数据仓库中表和属性