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如今，随着各个数据来源的数据量不断增长，传统的数据管理和分析方法已经无法满足需求。我们需要更先进的工具来高效存储和检索信息。
这就是为何语义层（Semantic Layer）要充当数据库和用户应用之间的中介。通过定义通用的业务语言、规则和数据元素之间的关系，语义层提供了一个独立的数据视图。
在本文中，我们将从数据驱动策略的角度，探讨语义层对于企业而言有哪些必要性和优势。
为什么企业需要语义层？
语义层在底层数据源（比如数据仓库和数据湖）的技术结构和用户需求之间架起了一座桥梁。
数据库通常使用技术性的表名和晦涩的字段定义。语义层使用企业内每个人都能理解的清晰业务术语，创建了数据的新的独立视图。
此外，语义层还定义了通用的业务语言，解决了不同部门使用不同术语的问题。例如，销售部门称为“销售额”（sales），而财务部门可能称之为“收入”（revenue）。所以，语义层确保所有人都在同一语境下分析数据，以避免混淆。
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在实际场景中，大多数企业都面临着数据孤岛、数据定义不一致和复杂的数据访问流程等问题。而部署语义层，就能确保数据访问相对简单，企业运转顺畅。
消除数据孤岛和不一致性
企业的数据分散在多个数据库、电子表格和云应用中。这造成了数据孤岛，使得难以形成整体视图，并进一步导致定义和术语的不一致。
为解决这个问题，语义层将数据统一在一致的业务语言下。这确保了跨部门的数据一致，并遵循明确的规则。比如，通过使用 Denodo 数据虚拟化平台，数据团队可以更轻松地处理来自不同数据源的不一致问题，使用更干净、可靠的数据进行分析。
改善数据可访问性
复杂的数据结构通常需要技术专家处理，这限制了非技术用户（如业务分析师和管理层）获取有价值洞察的能力。反观语义层，通过呈现用户友好的信息来实现数据民主化，能使更多用户独立探索和分析数据。
比如在 Power BI 或 Tableau 中，用户可以通过直观的界面访问数据，而无需编写复杂的 SQL 查询。这是一种自助式分析方法，减少了对 IT 团队在基础数据任务上的依赖。
更快的洞察和更好的决策
通过如 Denodo 数据虚拟化平台配合定义良好的语义层，数据从业者可以更快地找到和分析数据，从而加快生成洞察，以高度的敏捷性做出更好的数据驱动决策。
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语义层的四种类型
语义层有不同的用途，你的业务需要哪种类型的语义层，取决于数据来源和预期目标。让我们看看最常见的语义层类型：
》通用语义层
通用语义层是独立于数据仓库或 BI 工具的独立层。它是数据定义和业务逻辑的单一真相源，为你提供以下优势：
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。比如，借助 Denodo 数据虚拟化平台，企业可以轻松在多个平台中实现这一目标。
改进治理：提供单一的数据安全和访问控制点。
灵活性：可以适应数据源或 BI 工具的变化，而不影响现有报告。
尽管通用语义层需要额外投资，但它更适合复杂的数据环境。
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》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部。它通过改善数据仓库内的数据可维护性来帮助数据工程师企业和管理数据模型。它会重点关注：
命名约定：确保数据仓库中的表和属性名称一致。
数据模型：定义仓库内不同数据集之间的关系。
数据血缘：跟踪数据在整个仓库中的来源和转换过程。
》数据湖语义层
与数据仓库的语义层类似，数据湖语义层用于数据湖内部，以企业和管理非结构化或半结构化数据的架构。它帮助用户理解湖中不同数据元素之间的含义和关系。
》商业智能（BI）语义层
这是最常见的类型，常位于数据仓库（或数据湖）和 BI 工具之间，如 Tableau 和 Power BI。通过这种方式，它使业务用户能在不理解底层数据结构的情况下进行分析：
业务概念：将原始数据元素转换为业务友好的术语（如使用”销售”而非 sales_table）
关系：定义不同数据点之间如何关联（客户表可能连接到订单表）
指标和计算：预定义报告和仪表板中使用的计算（例如总收入）
如需了解 Tableau 语义模型的信息，请点击蓝字查看：
如何构建语义层？
理解语义层的构建过程与其重要性同样关键。以下是构建高效语义层的参考步骤，可以提供一致且贴近业务的数据视图。
Step1：确定业务需求
第一步是确定业务需求并理解最终用户的具体需求。为此，数据分析师和主题专家需要合作，深入了解他们需要的数据类型、需要回答的问题以及需要生成的报告或分析。一旦收集到所有需求，就可以构建一个满足企业特定需求的语义层。
Step2：评估数据源
收集需求后，数据团队会评估企业现有的数据源。这样就能了解这些源中存储数据的格式和质量。这有助于确定将数据集成到语义层之前所需的数据准备和转换工作。
Step3：设计语义模型
接下来，团队基于业务需求和数据评估设计语义模型。这个模型以对终端用户有意义的方式表示业务实体和关系。
在设计此模型时，数据团队使用行业标准的建模技术，如维度建模或数据仓库建模，以确保语义模型具有可扩展性和可扩展性。比如使用 Dataiku 数据科学平台，可以更便捷地进行数据建模工作。
Step4：实现语义层
一旦设计好语义模型，数据分析师就会使用适当的工具和技术来实施语义层。他们在数据建模工具或商业智能（BI）平台中创建视图、计算字段、层次结构和其他构造，将原始数据转换为语义模型。
Step5：与数据源集成
然后，数据团队使用连接器或 API 来建立语义层与数据源之间的连接，编写数据提取和转换流程，以移动和准备语义层所需的数据。通过这种方式，可以将数据转换和标准化以适应语义模型，并确保所有数据源之间保持同步和最新。
Step6：测试和验证
企业还需彻底测试和验证语义层，以确保准确性并符合业务需求。以下是测试和验证阶段的工作内容：
验证所有功能特性是否正常工作
评估语义层在不同工作负载下的性能和可扩展性
与最终用户一起进行用户验证测试（UAT），确保语义层满足需求
Step7：部署和维护
完成所有工作后，团队将语义层部署到生产环境中，这意味着最终用户可使用它了。但是，需要建立持续的维护流程来监控数据质量，并根据业务需求的发展更新语义层。为确保语义层运行最优，还需要定期审查性能以识别改进机会。
尽管构建语义层对企业来说看似双赢，但在实施过程中可能会遇到一些挑战，数据从业者应该仔细评估这些挑战：
初始设置的复杂性：将语义层与现有数据基础设施（如数据仓库、数据湖和其他数据源）集成会消耗大量宝贵时间。
可扩展性问题：随着数据源的数量和种类增加，如果不及时更新，你的语义层可能无法适应日益增长的复杂性和数据负载。
确保数据一致性：由于语义层需要协调和统一来自不同系统的数据，因此在多个数据源之间保持数据一致性和完整性可能会很困难。
成本和资源影响：语义层的持续维护和更新，包括数据源变更和性能调优，需要专门的资源和持续的资金支持。
用户采纳和变更管理：由于业务用户可能会抗拒数据访问和报告方式的改变，你必须提供全面的培训并加强跨团队沟通。
通过仔细考虑并解决这些挑战，企业就可以提高语义层实施成功的机会。
实现语义层的常用方法
语义层通过提供复杂数据集的统一视图来改善数据可访问性和可用性。
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以下是实施这种集成的一些标准方法：
》元数据优先架构
元数据优先架构使用语义层来创建一个以元数据为中心的逻辑架构。它在不进行物理整合的情况下，提供了跨企业数据的统一视图。
这种方法在企业层面标准化了定义和治理，使得针对特定业务单位的组件可以去中心化。此外，对于想要在数据处理中平衡标准化和业务单位灵活性的企业来说，这是一个理想的选择。
》本体建模语言（OML）架构
在这种方法中，会创建一个 OML 通用词汇，可以从分布式模型自动实例化到知识图谱中。这使得访问、分类、检查和重用联邦信息服务变得容易。
在实施这种类型的语义层时，会使用 UFO，即一个具有描述概念和关系的共享词汇的基础本体。它特别有助于整合来自不同领域的数据。
》专用架构
这种去中心化的方法利用单个工具和系统（如 CMS、CRM、BI 仪表板）的固有语义能力，在业务单位层面管理数据，而无需连接企业框架。对于拥有多样化和独立业务单位且需要快速适应变化需求的企业来说，这是一个理想的选择。
》集中式架构
集中式模型将数据整合在企业数据仓库或数据湖中，是数据定义和业务逻辑的权威来源。适用于具有复杂数据需求和严格治理规则的大型企业，如金融机构和医疗保健企业。但是，小型企业不应使用这种方法，因为它需要大量的前期资源和时间投入。
解决方案与示例架构
构建语义层的具体工具和解决方案依赖于企业的需求、数据治理的成熟度以及所使用的技术。尽管市场在不断发展，许多工具宣称能够提供语义层功能，但以下解决方案通过语义和上下文管理功能构成了可扩展语义架构的基础模块。
在大多数情况下，我们发现这些解决方案已存在于合作企业的内部，仅需正确的架构和数据模型即可构建可用的语义层。
比如，下图展示了语义层如何将来自多个数据源的数据转化为展示层。
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数据源（如 CMS 内容管理系统、数据湖和外部来源）通过 API 和 ETL 在语义层中进行转换。语义层由元数据服务、业务词汇表、内容存储、分类/本体管理以及知识图谱组成，是数据可用性的关键驱动因素。
然后可通过 API 将数据传输至展示层，包括搜索、研究与分析、推荐系统、聊天机器人，以及管理与治理功能。
其中，语义层主要包含以下组件：
》元数据服务
语义层需要一个存储库，以标准化和整合共享元数据与专用元数据。包括用于组织、应用和管理元数据、业务词汇表及数据字典的工具：
👉 企业数据目录（如 Denodo、Informatica）。
👉 主数据管理（MDM）系统。
👉 确保关键元数据在多个存储库中保持一致的内容或数据存储解决方案。
》分类/本体管理
数据建模工具定义数据结构及其关系，包括分类、本体和业务词汇表的设计、管理与应用。这些工具支持基于语义网框架（如 OWL、RDF 和 SKOS）的数据模型扩展，包括：
👉 进阶工具：Progress/Semaphore、PoolParty、Synaptica。
👉 本体编辑工具：如 SHACL 提供的 TopBraid EDG。
👉 CMS 系统插件：如 SharePoint Term Store、Drupal 或 WordPress 插件。
》图数据库存储
尽管不是每个语义解决方案的必备条件，但图数据库是构建语义层的核心工具之一。通过灵活的模式存储语义、上下文和关系，用于复杂数据实体之间关系的分析与管理。
常见的图数据库包括：
👉 Labeled Property Graph (LPG)：适用于图数据分析（如 Neo4j ）。
👉 RDF 数据库：基于 W3C 标准的互操作性（如 GraphDB、Stardog）。
👉 分布式图数据库服务：如 Microsoft Azure Cosmos DB（Graph API）和 AWS Neptune。
👉 应用场景：记录链接与去重，识别和链接多个数据来源中的相同实体。
》表达性查询语言
查询语言或界面允许用户在不编写复杂查询的情况下与语义层交互。常见的查询语言包括：
👉 SPARQL：基于 RDF 标准。
👉 Cypher/Gremlin：用于属性图。
👉 GraphQL：用于 API 查询。
》抽象集成与数据流
语义层依赖数据集成与转换工具，将来自多个数据源的数据统一并转换为语义丰富的结构化格式。常用工具包括：
👉 ETL 工具：如 Fivetran、Informatica PowerCenter、Talend。
👉 数据虚拟化平台：如 Denodo、Cisco Data Virtualization。
👉 API 管理工具：如 MuleSoft。
》安全层
确保语义层中数据的机密性、完整性和可用性。通过权限管理，控制用户对数据元素的访问权限，确保用户仅能查看和交互与其角色相关的数据。
》终端用户应用
语义层的核心目标是将终端用户与知识和数据连接。常见的应用包括：
👉 搜索引擎
👉 聊天机器人及自然语言处理（NLP）接口
👉 商业智能（BI）与分析平台：如 Tableau 和 Power BI
👉 可视化仪表板
👉 推荐引擎
语义层是任何希望利用内部海量多样化数据的企业的业务转型机制。它通过统一的数据方法使得信息决策成为可能，并提高了可访问性。
当然，通过语义层实施也会带来多个挑战。它增加了数据复杂性并产生可扩展性问题。然而，数据团队可以通过规划、培训和良好的工具支持来处理这些问题。
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