譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

據(jù)Gartner數(shù)據(jù)顯示，不良數(shù)據(jù)每年給企業(yè)造成1290萬美元的損失。因此，數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者幾十年來一直在為他們的商業(yè)智能（BI）和分析尋找單一的事實(shí)來源，以確保每個(gè)人都基于相同的數(shù)據(jù)和定義做出業(yè)務(wù)決策。

為了使數(shù)據(jù)保持一致性，BI提供商引入了語(yǔ)義層的概念，即在用行、列和字段名描述的原始數(shù)據(jù)之間的抽象層，只有數(shù)據(jù)專家才能理解，并為業(yè)務(wù)用戶提供見解。語(yǔ)義層隱藏了數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，并將其映射到業(yè)務(wù)定義、邏輯和關(guān)系。它允許業(yè)務(wù)用戶使用收入和利潤(rùn)等標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)進(jìn)行自助分析。

語(yǔ)義層激增

如今，BI工具及其相關(guān)的語(yǔ)義層激增，證實(shí)了語(yǔ)義層是一個(gè)備受歡迎的發(fā)展趨勢(shì)。上世紀(jì)90年代，BusinessObjects在SAP BusinessObjects中構(gòu)建了第一個(gè)輕量級(jí)語(yǔ)義層。問題在于，早期的BI套件（如businessojects）是單一的，且用戶界面不是特別友好。失望的用戶轉(zhuǎn)而采用了Tableau、Power BI和Looker，因?yàn)樗鼈兊囊子眯缘玫搅颂岣?。今天的問題是，這些工具已經(jīng)在組織中不斷發(fā)展和演變，粉碎了所有關(guān)于單一真相來源的希望。

現(xiàn)在，組織的不同部分使用不同的BI、分析和數(shù)據(jù)科學(xué)工具，創(chuàng)建獨(dú)特的數(shù)據(jù)定義、維度、度量、邏輯和上下文。獨(dú)立的團(tuán)隊(duì)也分別管理他們自己的語(yǔ)義層。這將導(dǎo)致用戶組之間在數(shù)據(jù)解釋、業(yè)務(wù)邏輯和定義方面的差異，從而對(duì)來自數(shù)據(jù)的報(bào)告和情報(bào)產(chǎn)生不信任情緒。

此外，這種不一致性也經(jīng)常導(dǎo)致團(tuán)隊(duì)之間的混亂。例如，活躍客戶是否為您的服務(wù)購(gòu)買了持續(xù)付費(fèi)訂閱？或者是最近七天內(nèi)登錄過的人？或者有人已經(jīng)注冊(cè)了七天免費(fèi)試用？不一致的定義會(huì)影響財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)的計(jì)費(fèi)目的，影響續(xù)訂團(tuán)隊(duì)的客戶識(shí)別，影響處理和準(zhǔn)確報(bào)告銷售產(chǎn)品的操作。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中語(yǔ)義層的興起

或許是覺得數(shù)據(jù)環(huán)境還不夠復(fù)雜，數(shù)據(jù)架構(gòu)師開始在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中也實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)義層。架構(gòu)師可能會(huì)認(rèn)為他們管理的數(shù)據(jù)資產(chǎn)是所有用例的唯一真實(shí)來源。然而，通常情況并非如此，因?yàn)閿?shù)以百萬計(jì)的非規(guī)范化表結(jié)構(gòu)通常不是“業(yè)務(wù)就緒”（business-ready）的。當(dāng)語(yǔ)義層嵌入到各種倉(cāng)庫(kù)中時(shí)，數(shù)據(jù)工程師必須通過設(shè)計(jì)和維護(hù)數(shù)據(jù)管道來將分析用例與數(shù)據(jù)連接起來，通過轉(zhuǎn)換生成“分析就緒”（analytics-ready）的數(shù)據(jù)。

如果沒有一致的語(yǔ)義層，數(shù)據(jù)工程師就會(huì)在他們專門構(gòu)建的管道中硬編碼語(yǔ)義，以支持他們的數(shù)據(jù)消費(fèi)者。語(yǔ)義含義（定義）將很快變得靜態(tài)和不靈活，使得集中式架構(gòu)團(tuán)隊(duì)難以跟上不同工作組特定領(lǐng)域的需求。隨著規(guī)模的擴(kuò)大，代碼會(huì)變得難以管理和不一致。這種方法會(huì)導(dǎo)致延遲和依賴，從而阻礙基于數(shù)據(jù)的決策。

本地化的語(yǔ)義層進(jìn)一步擴(kuò)展

更大的挑戰(zhàn)是，隨著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移至云端，用戶查詢可能變得非常緩慢。緩慢的性能迫使業(yè)務(wù)用戶提取數(shù)據(jù)并將其加載到他們首選的分析平臺(tái)中，以便實(shí)現(xiàn)更輕松地操作和更快地查詢，從而在本地化的語(yǔ)義層中進(jìn)一步擴(kuò)展語(yǔ)義。

在今天的大多數(shù)情況下，在數(shù)據(jù)堆棧周圍都有一些語(yǔ)義層——云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中有一些，轉(zhuǎn)換管道中有一些，每個(gè)BI工具中都有一些。由于數(shù)據(jù)工程師每次設(shè)計(jì)新的數(shù)據(jù)管道時(shí)都要重新創(chuàng)建常見的業(yè)務(wù)概念（例如，逐年預(yù)測(cè)或貨幣轉(zhuǎn)換），這種語(yǔ)義蔓延造成了極大的效率低下。每當(dāng)需要回答涉及不同數(shù)據(jù)定義或業(yè)務(wù)邏輯的新業(yè)務(wù)問題時(shí)，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)都需要不斷地重新創(chuàng)建散布在各種語(yǔ)義層中的公共業(yè)務(wù)概念，這種重復(fù)性的工作不僅浪費(fèi)時(shí)間和資源，還會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)產(chǎn)生倦怠情緒。

創(chuàng)建通用語(yǔ)義層

我們需要的是一個(gè)通用的語(yǔ)義層，為所有可能的數(shù)據(jù)體驗(yàn)定義所有指標(biāo)和元數(shù)據(jù)：可視化工具、面向客戶的分析、嵌入式分析和人工智能代理。使用通用語(yǔ)義層，業(yè)務(wù)中的每個(gè)人都同意“客戶”和“潛在客戶”等術(shù)語(yǔ)的標(biāo)準(zhǔn)定義集，以及數(shù)據(jù)之間的標(biāo)準(zhǔn)關(guān)系（標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)邏輯和定義），因此數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)可以構(gòu)建一個(gè)一致的語(yǔ)義數(shù)據(jù)模型。

通用語(yǔ)義層位于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上，為各種數(shù)據(jù)應(yīng)用程序提供數(shù)據(jù)語(yǔ)義（上下文）。它可以與轉(zhuǎn)換工具無縫協(xié)作，允許企業(yè)定義指標(biāo)、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)模型，并將其公開給不同的BI和分析工具。

為了構(gòu)建通用語(yǔ)義層，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)必須首先建立業(yè)務(wù)邏輯、運(yùn)算和上下文，這些都將進(jìn)入語(yǔ)義數(shù)據(jù)模型。他們首先要了解業(yè)務(wù)需要解決的實(shí)際問題，收集必要的數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進(jìn)行編碼，并定義治理和安全策略，以啟用可信訪問。之后，他們使用元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)上構(gòu)建抽象層，以便向下游數(shù)據(jù)消費(fèi)者一致地公開維度、層次結(jié)構(gòu)和運(yùn)算。

一旦建立了底層數(shù)據(jù)和語(yǔ)義，通用語(yǔ)義層必須與數(shù)據(jù)消費(fèi)者集成，例如生成式AI、BI、電子表格和嵌入式分析。Cube Cloud是一個(gè)通用的語(yǔ)義層平臺(tái)，提供了大量預(yù)構(gòu)建的集成和強(qiáng)大的API套件，因此企業(yè)可以一次建模數(shù)據(jù)并將其交付到任何地方。它還提供了大量開發(fā)人員工具，使協(xié)作和構(gòu)建數(shù)據(jù)模型、設(shè)置緩存和預(yù)聚合以及維護(hù)數(shù)據(jù)訪問控制變得更加容易。

通用語(yǔ)義層的好處

有了通用語(yǔ)義層，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)就有了更多的治理和控制權(quán)，如果實(shí)施得當(dāng)，終端用戶可以從數(shù)據(jù)中獲得更多價(jià)值，減少團(tuán)隊(duì)之間的誤解。這提高了效率，并確保所有數(shù)據(jù)消費(fèi)場(chǎng)所都使用相同的、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。因此，無論數(shù)據(jù)是由查看儀表板的人使用，還是由向某人提供問題答案的大型語(yǔ)言模型使用，數(shù)據(jù)都是一致的。

所有這些都使得數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)可以更輕松地將數(shù)據(jù)快速交付給他們?cè)趦?nèi)部和外部工作的各種消費(fèi)者。數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)可以輕松地更新或定義新的度量標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計(jì)特定于領(lǐng)域的數(shù)據(jù)視圖，并合并新的原始數(shù)據(jù)源。他們還可以執(zhí)行治理策略，包括訪問控制、定義和性能。

另一個(gè)好處是：隨著數(shù)據(jù)量的激增，云計(jì)算的成本也在飆升。通用語(yǔ)義層通過預(yù)處理或預(yù)聚合數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)常用的業(yè)務(wù)指標(biāo)并將其用作分析的基礎(chǔ)來解決這個(gè)問題，從而降低了云數(shù)據(jù)費(fèi)用。通用語(yǔ)義層還在企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)上提供了異常高的性能和低延遲，加快了用戶查詢的速度。

結(jié)語(yǔ)

我們需要一個(gè)通用的語(yǔ)義層來支持下一代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序，并接受這樣一個(gè)現(xiàn)實(shí)：將有許多不同的工具來可視化和使用這些數(shù)據(jù)，以及存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)的許多不同數(shù)據(jù)源。最后，通用語(yǔ)義層可以為企業(yè)指標(biāo)創(chuàng)建一個(gè)單一的事實(shí)來源，為決策者提供他們需要的數(shù)據(jù)，以獲得一致、快速和準(zhǔn)確的答案。

原文標(biāo)題：Overcoming data inconsistency with a universal semantic layer，作者：Artyom Keydunov