Universelle Semantik ist der Schlüssel zur Selbstbedienung von Daten

Daten brauchen Kontext. Ohne ihn sind Daten nur Wörter und Zahlen. Damit Daten einen Wert haben, müssen die Menschen verstehen, was sie darstellen. Menschen brauchen Kontext. Um Daten besser zu verstehen, müssen Analysten auch Details darüber kennen, wann, wo und wie sie erfasst wurden. In vielen Fällen kann dies nuanciert und widersprüchlich sein. Wurden die Daten in Massachusetts oder in den Vereinigten Staaten erfasst? Wurden sie im ersten Kalenderquartal oder im ersten Geschäftsquartal erfasst?

Die Datensemantik stellt diesen Kontext bereit und ist ein wesentlicher Bestandteil Ihres Datenstapels. Die Semantikebene bietet eine logische Ansicht der Daten und erleichtert Geschäftsleuten die Arbeit damit. Sie übersetzt die technische Datenstruktur in eine Terminologie, die Geschäftsbenutzer verstehen können.

Die Schlüsselkomponenten der Semantikebene sind:

Datenkatalog

Der Datenkatalog ist ein Inventar der Datenbestände einer Organisation und beschreibt diese, sodass Datenexperten leicht finden können, was sie benötigen.

Datenwörterbuch

Das Datenwörterbuch definiert die Datenstruktur, Bedeutung und Verwendung von Datenelementen der Organisation.

Business-Glossar

Das Geschäftsglossar definiert häufig verwendete Geschäftsbegriffe, Konzepte und Regeln.

Fragmentierte Semantik

Weil Semantik so wichtig ist, ist sie überall in der Organisation vorhanden. Semantische Ebenen haben sich im Laufe der Jahre weiterentwickelt und wurden an verschiedenen Stellen implementiert, jeweils mit eigenen Standards. Dieser Mangel an einheitlichen Definitionen und Kontexten erschwert es Datenkonsumenten, auf standardisierte Weise auf die benötigten Daten zuzugreifen, wodurch Mauern und Datensilos entstehen.

Die Semantikschicht wird normalerweise für die Umgebung erstellt, in der sie bereitgestellt wird. Sie kann zwar den Zweck, für den sie erstellt wurde, hervorragend erfüllen, doch die Semantikfragmentierung stellt eine wachsende Kluft dar, die den Datenaustausch beeinträchtigt.

Beispielsweise haben BI-Tools einzigartige Semantikebenen, jede mit ihren eigenen Datendefinitionen. Eine typische Organisation verwendet fast vier verschiedene BI-Tools, was die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit ziemlich schwierig macht.

Semantische Ebenen sind außerdem in sehr starre Datenpipelines programmiert, sodass alle Änderungen von einem Entwickler vorgenommen werden müssen. Wenn sich die Anforderungen an die Pipeline ändern, müssen Programmierer, die den Kontext der Daten normalerweise nicht vollständig verstehen, Aktualisierungen implementieren. Der Datenkontext wird bei diesem Prozess häufig verzerrt, wodurch er zunehmend inkonsistent mit anderen Pipelines und Tools wird.

Data Warehouses verfügen außerdem über eigene Semantikebenen, die in die darauf basierenden Datamarts integriert sind. Diese sind in der Regel für jedes Data Warehouse oder die Gruppe, die das Datamart verwaltet, eindeutig. Diese Fragmentierung macht es schwierig, Daten mit Kollegen in anderen Abteilungen zu teilen, die die Nuancen des Datenmodells möglicherweise nicht verstehen.

Unternehmen nutzen Data Lakes, um Daten an einem Ort zusammenzuführen und so den Zugriff zu erleichtern. Dennoch bleibt die Ungleichheit zwischen den Datenmodellen ein Hindernis für die Integration und gemeinsame Nutzung von Daten. Auch wenn sich die Daten in einem Data Lake an derselben Stelle befinden, ist es ohne dieselben Datendefinitionen nicht einfach, Äpfel mit Äpfeln zu vergleichen. Beispielsweise betrachten einige Datensätze einen Kunden als Einzelperson, während andere einen Kunden als Unternehmen kategorisieren. Es hängt wirklich vom Kontext ab, wie und warum die Daten erfasst wurden. Die Semantik jedes Datensatzes muss normalisiert werden, um gemeinsam genutzte Daten richtig analysieren zu können.

Die Herausforderung, ein fragmentiertes Semantik-Ökosystem zu verwalten, wird nur noch größer, da Daten immer wichtiger werden und die Welt weiterhin so viele davon wie möglich sammelt.

Zähmen Sie die Fragmentierung mit Datenvirtualisierung und einer universellen Semantikebene

Datenvirtualisierung und eine universelle Semantikebene können die semantische Fragmentierung eindämmen und eine bessere gemeinsame Nutzung und Selbstbedienung von Daten ermöglichen.

Eine universelle Semantikschicht ist eine einzige Quelle der Wahrheit, die Daten einheitlich in Geschäftsbegriffe übersetzt. Sie ist plattformunabhängig und nicht an eine Pipeline, ein Tool oder ein Lager gebunden, sondern soll zwischen Rohdatenbeständen und Analysetools sitzen. Damit universelle Semantik funktioniert, müssen Datenvirtualisierungstools die Metadaten und Semantik von der Datenebene trennen. Dieser Ansatz ermöglicht es Analysten, mit einer Darstellung der Daten zu arbeiten, während die Originaldaten im Quellsystem verbleiben und Analysten über ein einheitliches Datenmodell mit ihnen interagieren. Während die Daten an Ort und Stelle bleiben, werden Metadaten in einer einzigen Quelle konsolidiert und in einem einzigen Satz von Semantiken organisiert. Wenn eine universelle Semantikschicht durch Datenvirtualisierung aktiviert wird, haben Analysten plötzlich eine einzige Ansicht leicht verständlicher Geschäftsdaten, die sie abfragen können, egal wo sie sich befinden. Diese Einheitlichkeit ermöglicht es einer einzigen Datenabfrage, gleichzeitig auf mehrere Datenspeicher zuzugreifen, was die Datenermittlung auf die nächste Ebene hebt. Durch die Abstrahierung der Komplexität der Datenspeicherung und der Inkonsistenz der Datensyntax können auch technisch weniger versierte Benutzer auf die benötigten Daten zugreifen, ohne sich bei der Suche nach den Daten und deren Erklärung auf Experten verlassen zu müssen.

Durch die Datenvirtualisierung werden auch viele Technologien eliminiert, die zu einer semantischen Fragmentierung führen. Daten können direkt von der Quelle abgefragt werden, sodass weniger auf Datenpipelines mit integrierter Semantik angewiesen ist. Durch die Nutzung von Virtualisierung und eines einheitlichen Datenmodells können BI-Plattformen auf Daten von der Quelle zugreifen und dabei die native Semantik umgehen. Datamarts sind ebenfalls nicht mehr erforderlich.

Wenn Datenkataloge, Datenwörterbücher und Geschäftsglossare auf einer einzigen Plattform konsolidiert werden, können Datenkonsumenten Datensätze aus der gesamten Organisation finden und darauf zugreifen. Diese Fähigkeit schafft viele neue Möglichkeiten zur Verbesserung datengesteuerter Entscheidungsfindung.

Semantik und die Zukunft des Datenmanagements

Einheitliche Semantik und virtualisierte Daten sind wichtige Komponenten neuer moderner Datenmanagementstrategien wie Data Mesh und Data Fabrics. Diese Strategien und Technologien verbinden die letzte Meile, indem sie Daten für Datenkonsumenten deutlich zugänglicher machen. Sie ermöglichen neue Konsum- und Entdeckungskanäle wie Datenprodukte oder Wissensgraphen.

Mit einer konsolidierten Semantikebene können nicht nur Menschen alle Daten in und um ihre Organisation besser verstehen, sondern auch Maschinen wird es leichter. Semantische Suchfunktionen ermöglichen Ihnen die Suche nach Datenprodukten basierend auf Geschäftssprache und -begriffen. Wenn Gen AI ein einzelnes zugängliches Metadaten-Repository analysieren kann, kann es lernen, Daten mit einfachen Sprachbefehlen abzurufen. Kombiniert man dies mit KI, die automatisch Visualisierungen erstellen kann, ist die Möglichkeit, mühsame Analysearbeit zu reduzieren, revolutionär.