データ スタック内のセマンティック レイヤーの概念は新しいものではありませんが、ますます人気のある話題になっています。 2022 年には、特に企業がセマンティック レイヤーのメリットの実例を目にし始めるにつれて、セマンティック レイヤーに対する認識が主流になると私は予測しています。
業界リーダーがセマンティック レイヤーの必要性について議論しているという事実も害にはなりません。 Gartner は最近、セマンティック レイヤーの定義を発表し、それを「一般的なビジネス用語を使用して、エンド ユーザーが自律的にデータにアクセスできるようにするデータのビジネス表現」と呼んでいます。 セマンティック レイヤーは、複雑なデータを製品、顧客、収益などのよく知られたビジネス用語にマッピングして、組織全体にわたるデータの統合された統合ビューを提供することでこれを実現します。」
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さらに、最近の製品ニュースを通じて、Google 自身も、ガバナンスされたセルフサービスを実現する重要な要素としてセマンティック レイヤーを支持しました。 分析論、企業内で人工知能 (AI) およびビジネス インテリジェンス (BI) プログラムを拡張する最良の方法です。 私はこれ以上同意できませんでした。
意識の高まりに加えて、なぜ今後数か月間でセマンティック レイヤーについての話題がさらに増えるのかと疑問に思われるかもしれません。
ここ数年、クラウドは データ湖 そしてクラウド データ ウェアハウスは、データ プラットフォーム アーキテクチャとして広く受け入れられています。 さらに、ほとんどの企業は現在クラウド データ プラットフォームを運用しているか、まもなく展開する予定です。 これは、データ プラットフォームの拡張と管理を専門のクラウド パートナーにアウトソーシングできるため、これまでよりも多くのデータを収集および保存できることを意味します。
多くの予測に反して、BI ツール (主力の Excel を含む) は急増し続けており、データ サイエンティストの役割は、ビジネス アナリストのパートナーと同じようにビジネスに適したデータにアクセスする必要がある、データを大量に消費するもう XNUMX つの消費者として浮上しています。 このため、分析環境は IT とユーザーの両方にとってさらに困難なものになっています。 簡単に言えば、データ（量と種類）が増え、そのデータを利用したいと考える消費者が増えているということです。
肝心なのは、企業は 意志 最終的にはセマンティック層を定義する必要があります。 データ ユーザー用に作成しなかった場合、ユーザーは最も簡単だと思われるテクノロジを使用して自分で作成することになります。 そうなると、共通性や正確性がさらに難しくなり、データの利用に支障をきたすだけでなく、分析に時間がかかることになります。 データ サイエンティスト、分析専門家、BI ユーザーなど、組織内のすべての人にとって、クリーンでわかりやすいデータへのシンプルかつ安全なアクセスが必要です。 代替手段では、混乱した状況が永続し、そこから立ち直るのがますます困難になるため、会社のデータへの共通アクセスを提供することが本当に必要です。
Gartner は、BI プラットフォーム内、データ ウェアハウス内、データ統合レイヤー内、仮想アクセス レイヤー内など、データ スタックにセマンティック レイヤーを実装するためのさまざまなアプローチにも言及しています。 これらすべてのカテゴリーのテクノロジー ソリューションは、その機能を説明するために「セマンティック レイヤー」という用語を採用し始めています。 これは認識の向上につながるだけですが、この認識の向上に伴い、セマンティック レイヤーについての正しい考え方についての理解をさらに高める必要があります。
鍵となるのは共通性です。 ビジネス指標、データ アクセス、データ変換を XNUMX か所で定義することで、企業は、職務、ユースケース、または使用しているツール セットに関係なく、組織全体が同じ言語を話していることを保証できます。 セマンティック レイヤーの採用によりデータ スタックが簡素化され、すべてのユーザーが同じルールに従ってプレイすることが保証されます。 企業は、データ ガバナンスが容易になり、追加のメリットとして、ベンダー独自のチェーンから解放され、今後数年間で必然的に新しいデータ プラットフォームやツールが急増する中で必要となる柔軟性が得られることに気づくでしょう。
新年を迎えるにあたり、業界専門家がこの用語を採用することによる根本的な影響とデータ アクセスのニーズの高まりにより、企業はより広範なデータと分析戦略を評価する際にセマンティック レイヤーを検討することになるでしょう。
