Cara menggunakan semantik dan virtualisasi untuk memastikan pengurusan data tahan masa depan

Data memerlukan konteks; tanpa itu, data hanyalah perkataan dan nombor. Untuk data mempunyai nilai, orang ramai perlu memahami apa yang diwakilinya. Orang ramai memerlukan konteks. Untuk lebih memahami data, penganalisis juga perlu mengetahui butiran tentang bila, di mana dan cara data itu dikumpulkan. Dalam banyak kes, ini boleh bernuansa dan bercanggah. Adakah data dikumpul di Massachusetts atau Amerika Syarikat? Adakah ia dikutip dalam kalendar Q1 atau fiskal Q1?

Semantik data menyediakan konteks ini dan merupakan komponen penting bagi timbunan data anda. Lapisan semantik menyediakan pandangan logik data, menjadikannya lebih mudah bagi ahli perniagaan untuk bekerja dengannya. Ia menterjemah struktur data teknikal ke dalam istilah yang boleh difahami oleh pengguna perniagaan.

Komponen utama lapisan semantik ialah,

Katalog Data

Katalog data ialah inventori aset data organisasi, menerangkannya supaya profesional data boleh mencari dengan mudah perkara yang mereka perlukan.

Kamus Data

Kamus data mentakrifkan struktur data organisasi, makna dan penggunaan elemen data.

Glosari Perniagaan

Glosari perniagaan mentakrifkan istilah, konsep dan peraturan perniagaan yang biasa digunakan.

Semantik Berpecah-belah

Kerana semantik sangat penting, ia hidup di seluruh organisasi. Lapisan semantik telah berkembang selama bertahun-tahun dan telah dilaksanakan di pelbagai tempat, setiap satu dengan piawaian yang unik. Kekurangan takrifan dan konteks yang seragam ini menyukarkan pengguna data untuk mengakses data yang mereka perlukan dengan cara yang standard, mewujudkan dinding dan silo data.

Lapisan semantik biasanya dibuat untuk persekitaran di mana ia akan digunakan. Walaupun ia mungkin hebat dalam memenuhi tujuan ia dicipta, pemecahan semantik ialah jurang yang semakin meningkat yang menjejaskan perkongsian data.

Sebagai contoh, alat BI mempunyai lapisan semantik yang unik, masing-masing dengan definisi datanya sendiri. Organisasi biasa menggunakan hampir empat alat BI yang berbeza, menjadikan kerjasama merentas jabatan agak mencabar.

Lapisan semantik juga diprogramkan ke dalam saluran paip data yang sangat tegar, memerlukan pembangun untuk melaksanakan sebarang perubahan. Apabila keperluan saluran paip berubah, pengaturcara, yang biasanya tidak memahami sepenuhnya konteks data, perlu melaksanakan kemas kini. Konteks data sering diherotkan dalam proses ini, menjadikannya semakin tidak konsisten dengan saluran paip dan alatan lain.

Gudang data juga mempunyai lapisan semantiknya sendiri yang disepadukan dengan datamart yang berada di atasnya. Ini biasanya unik untuk setiap gudang data atau kumpulan yang mengekalkan datamart. Pemecahan ini menjadikannya mencabar untuk berkongsi data dengan rakan sekerja di jabatan lain yang mungkin tidak memahami nuansa model data.

Organisasi telah menggunakan tasik data untuk mengumpulkan data di satu tempat, menjadikannya lebih mudah untuk diakses. Namun, perbezaan antara model data kekal sebagai penghalang kepada penyepaduan dan perkongsian data. Walaupun data mungkin berada di tempat yang sama dalam tasik data, tanpa definisi data yang sama, tidak mudah untuk membandingkan epal dengan epal. Sebagai contoh, sesetengah set data mungkin menganggap pelanggan sebagai individu berbanding yang lain yang mungkin mengkategorikan pelanggan sebagai syarikat. Ia benar-benar bergantung pada konteks bagaimana dan mengapa data dikumpul. Setiap semantik set data mesti dinormalisasi untuk menganalisis data yang dikongsi dengan betul.

Cabaran mengurus ekosistem semantik yang berpecah-belah ini hanya akan berkembang apabila data semakin kritikal dan dunia terus mengumpul sebanyak mungkin.

Pemecahan Jinak dengan Maya Data dan Lapisan Semantik Universal

Maya data dan lapisan semantik universal boleh menjinakkan pemecahan semantik dan membolehkan perkongsian data dan layan diri yang lebih besar.

Lapisan semantik universal ialah satu sumber kebenaran yang menterjemah data ke dalam istilah perniagaan secara seragam. Ia bebas platform dan tidak dilampirkan pada saluran paip, alat atau gudang tetapi direka bentuk untuk berada di antara aset data mentah dan alat analitik. Untuk semantik universal berfungsi, alat virtualisasi data mesti memisahkan metadata dan semantik daripada satah data. Pendekatan ini membolehkan penganalisis bekerja dengan perwakilan data sementara data asal kekal dalam sistem sumber, dan penganalisis berinteraksi dengannya melalui model data yang seragam. Walaupun data kekal di tempatnya, metadata disatukan menjadi satu sumber dan disusun menjadi satu set semantik. Apabila lapisan semantik universal didayakan oleh virtualisasi data, penganalisis tiba-tiba mempunyai pandangan tunggal data perniagaan yang mudah difahami yang boleh mereka tanyakan tidak kira di mana sahaja ia berada. Keseragaman ini membolehkan satu pertanyaan data mengakses berbilang stor data secara serentak, meningkatkan penemuan data ke peringkat seterusnya. Dengan kerumitan storan data dan ketidakkonsistenan sintaks data yang diasingkan, pengguna yang kurang teknikal boleh mengakses data yang mereka perlukan tanpa bergantung pada pakar untuk mencari data dan menerangkan maksudnya.

Maya data juga menghapuskan banyak teknologi yang mendorong pemecahan semantik. Data boleh ditanya terus dari sumber, jadi kurang pergantungan pada saluran paip data dengan semantik terbina dalam. Dengan memanfaatkan virtualisasi dan model data yang seragam, platform BI boleh mengakses data daripada sumber, memintas semantik asli. Datamarts juga tidak diperlukan lagi.

Apabila katalog data, kamus data dan glosari perniagaan disatukan dalam satu platform, pengguna data boleh menemui dan mengakses set data dari seluruh organisasi. Keupayaan ini mewujudkan banyak peluang baharu untuk meningkatkan pembuatan keputusan berasaskan data.

Semantik dan Masa Depan Pengurusan Data

Semantik bersatu dan data maya merupakan komponen penting bagi strategi pengurusan data moden yang muncul seperti jaringan data dan fabrik data. Strategi dan teknologi ini menghubungkan jarak terakhir dengan menjadikan data lebih mudah diakses oleh pengguna data. Ia membolehkan saluran penggunaan dan penemuan baharu seperti produk data atau graf pengetahuan.

Dengan lapisan semantik yang disatukan, bukan sahaja manusia lebih mampu memahami semua data dalam dan sekitar organisasi mereka, tetapi ia juga memudahkan mesin. Keupayaan carian semantik membolehkan anda mencari produk data berdasarkan bahasa dan istilah perniagaan. Apabila Gen AI boleh menganalisis satu repositori metadata yang boleh diakses, ia boleh belajar untuk mendapatkan semula data dengan arahan bahasa yang mudah. Menggabungkan ini dengan AI yang boleh mencipta visualisasi secara automatik, peluang untuk mengurangkan kerja analisis yang membosankan adalah revolusioner.