La semantica universale è la chiave per i dati self-service

I dati hanno bisogno di contesto; senza di esso, i dati sono solo parole e numeri. Affinché i dati abbiano valore, le persone devono capire cosa rappresentano. Le persone hanno bisogno di contesto. Per comprendere meglio i dati, gli analisti devono anche conoscere i dettagli su quando, dove e come sono stati raccolti. In molti casi, questo può essere sfumato e conflittuale. I dati sono stati raccolti nel Massachusetts o negli Stati Uniti? Sono stati raccolti nel primo trimestre del calendario o nel primo trimestre fiscale?

La semantica dei dati fornisce questo contesto ed è una componente essenziale del tuo stack di dati. Il livello semantico fornisce una vista logica dei dati, rendendo più facile per gli imprenditori lavorarci. Traduce la struttura tecnica dei dati in una terminologia che gli utenti aziendali possono comprendere.

I componenti chiave dello strato semantico sono:

Catalogo dati

Il catalogo dati è un inventario delle risorse dati di un'organizzazione, che le descrive in modo che i professionisti dei dati possano trovare facilmente ciò di cui hanno bisogno.

Dizionario dei dati

Il dizionario dati definisce la struttura dei dati dell'organizzazione, il significato e l'utilizzo degli elementi dati.

Glossario aziendale

Il glossario aziendale definisce i termini, i concetti e le regole aziendali di uso comune.

Semantica frammentata

Poiché la semantica è così importante, è presente in tutta l'organizzazione. Gli strati semantici si sono evoluti nel corso degli anni e sono stati implementati in vari luoghi, ognuno con standard unici. Questa mancanza di definizioni e contesto uniformi rende difficile per i consumatori di dati accedere ai dati di cui hanno bisogno in modo standardizzato, creando muri e silos di dati.

Il livello semantico è in genere creato per l'ambiente in cui verrà distribuito. Sebbene possa essere ottimo per servire lo scopo per cui è stato creato, la frammentazione semantica è un abisso crescente che ostacola la condivisione dei dati.

Ad esempio, gli strumenti di BI hanno livelli semantici unici, ognuno con le proprie definizioni di dati. L'organizzazione tipica utilizza quasi quattro diversi strumenti di BI, rendendo la collaborazione tra i reparti piuttosto impegnativa.

I livelli semantici sono anche programmati in pipeline di dati molto rigide, che richiedono a uno sviluppatore di eseguire qualsiasi modifica. Man mano che i requisiti della pipeline cambiano, i programmatori, che in genere non comprendono appieno il contesto dei dati, devono implementare gli aggiornamenti. Il contesto dei dati spesso viene distorto in questo processo, rendendolo sempre più incoerente con altre pipeline e strumenti.

I data warehouse hanno anche i propri livelli semantici integrati con i data mart che si trovano sopra di essi. Questi sono in genere unici per ogni data warehouse o per il gruppo che gestisce il data mart. Questa frammentazione rende difficile condividere i dati con colleghi di altri reparti che potrebbero non comprendere le sfumature del modello di dati.

Le organizzazioni hanno utilizzato i data lake per riunire i dati in un unico posto, rendendone più facile l'accesso. Tuttavia, la disparità tra i modelli di dati rimane una barriera all'integrazione e alla condivisione dei dati. Anche se i dati possono trovarsi nello stesso posto in un data lake, senza le stesse definizioni di dati, non è facile confrontare le mele con le mele. Ad esempio, alcuni set di dati possono considerare un cliente un individuo rispetto ad altri che possono categorizzare un cliente come un'azienda. Dipende davvero dal contesto di come e perché i dati sono stati raccolti. La semantica di ogni set di dati deve essere normalizzata per analizzare correttamente i dati condivisi.

La sfida di gestire un ecosistema semantico frammentato non potrà che crescere man mano che i dati diventeranno più critici e il mondo continuerà a raccoglierne quanti più possibile.

Domare la frammentazione con la virtualizzazione dei dati e il livello di semantica universale

La virtualizzazione dei dati e un livello semantico universale possono ridurre la frammentazione semantica e consentire una maggiore condivisione dei dati e un self-service.

Un livello di semantica universale è un'unica fonte di verità che traduce i dati in termini aziendali in modo uniforme. È indipendente dalla piattaforma e non è collegato a una pipeline, uno strumento o un magazzino, ma è progettato per essere inserito tra asset di dati grezzi e strumenti di analisi. Affinché la semantica universale funzioni, gli strumenti di virtualizzazione dei dati devono separare i metadati e la semantica dal piano dati. Questo approccio consente agli analisti di lavorare con una rappresentazione dei dati mentre i dati originali rimangono nel sistema di origine e gli analisti interagiscono con essi tramite un modello di dati uniforme. Mentre i dati rimangono al loro posto, i metadati vengono consolidati in un'unica fonte e organizzati in un singolo set di semantica. Quando un livello di semantica universale è abilitato dalla virtualizzazione dei dati, gli analisti hanno improvvisamente una singola vista di dati aziendali facili da comprendere che possono interrogare indipendentemente da dove si trovino. Questa uniformità consente a una singola query di dati di accedere a più archivi dati contemporaneamente, elevando la scoperta dei dati al livello successivo. Eliminando la complessità dell'archiviazione dei dati e l'incoerenza della sintassi dei dati, gli utenti meno tecnici possono accedere ai dati di cui hanno bisogno senza dover ricorrere agli esperti per reperirli e spiegarne il significato.

La virtualizzazione dei dati elimina anche molte delle tecnologie che guidano la frammentazione semantica. I dati possono essere interrogati direttamente dalla fonte, quindi c'è meno dipendenza dalle pipeline di dati con semantica integrata. Sfruttando la virtualizzazione e un modello di dati uniforme, le piattaforme di BI possono accedere ai dati dalla fonte, bypassando la semantica nativa. Inoltre, i datamart non sono più necessari.

Quando cataloghi di dati, dizionari di dati e glossari aziendali vengono consolidati in un'unica piattaforma, i consumatori di dati possono scoprire e accedere a set di dati da tutta l'organizzazione. Questa capacità crea molte nuove opportunità per migliorare il processo decisionale basato sui dati.

Semantica e il futuro della gestione dei dati

La semantica unificata e i dati virtualizzati sono componenti essenziali delle strategie di gestione dei dati moderne emergenti, come data mesh e data fabric. Queste strategie e tecnologie stanno collegando l'ultimo miglio rendendo i dati molto più accessibili ai consumatori di dati. Abilitano nuovi canali di consumo e scoperta come prodotti di dati o knowledge graph.

Con un livello semantico consolidato, non solo gli esseri umani sono in grado di comprendere meglio tutti i dati all'interno e intorno alla loro organizzazione, ma ciò semplifica anche il lavoro delle macchine. Le capacità di ricerca semantica consentono di cercare prodotti di dati in base al linguaggio e ai termini aziendali. Quando Gen AI può analizzare un singolo repository di metadati accessibile, può imparare a recuperare i dati con semplici comandi linguistici. Combinando questo con l'IA che può creare automaticamente visualizzazioni, l'opportunità di ridurre il noioso lavoro analitico è rivoluzionaria.