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为什么你的商务智能战略需要一个通用语义数据层

大数据D1net2018-10-04 07:14:23


导语

为了充分利用你的公司数据,你的分析师应该能对数据享有普遍的使用权,而这些数据能为他们钦定的工具所理解。但是,数据仓库的孤立本质,加上针对特定商务智能工具量身定制的语义数据层,早已摒弃了这一目标。进入通用语义数据层,当它被应用于数据湖时,可以为你的商业智能策略带来普遍的提升。 

通用语义数据层是所有企业数据的单一业务表示,旨在帮助用户通过他们选择的商业智能(BI)和分析工具使用通用业务术语访问数据。 

 

为了充分利用你的公司数据,你的分析师应该能对数据享有普遍的使用权,而这些数据能为他们钦定的工具所理解。但是,数据仓库的孤立本质,加上针对特定商务智能工具量身定制的语义数据层,早已摒弃了这一目标。进入通用语义数据层,当它被应用于数据湖时,可以为你的商业智能策略带来普遍的提升。

 

什么是通用语义数据层?

 

通用语义数据层是所有公司数据的单一业务表示。它旨在帮助终端用户通过他们选择的商业智能(BI)和分析工具使用通用业务术语访问所有公司数据。

 

支持商业智能平台的语义层的概念已经活跃了一段时间了。Business Objects于1991年获得了该专利,2003年,MicroStrategy成功挑战了该专利。但是,这些语义层一直是针对特定商务智能工具而设计的,供企业内的特定团队使用。

 

在过去的十年里,数据湖的出现——一种以原始格式存储的所有企业数据的单一存储库——它带来了这样的承诺:企业将能够使用他们选择的任何商业智能或分析工具来访问他们的所有数据,而无需移动数据。

 

但是,这个承诺还没有实现,初创公司AtScale的联合创始人兼首席执行官兼前雅虎开发、用户数据和分析副总裁Dave Mariani这样说道。Mariani说缺失的部分是通用的语义数据层。

 

通用语义数据层的优势

 

Mariani说:“数据湖只是文件的收集区域。如果没有语义来管辖这些数据湖泊,就不可能从中获得任何价值,我视其为抽象层,我们正在抽象数据的存储方式和存储位置,我们取出本质上是原始数据的东西为业务而赋予其语义。”

 

AtScale的联合创始人兼首席技术官Matthew Baird写道,试想一下“净销售额”的概念。

 

Baird写道:“是否扣除发票项目成本和/或扣除回扣?一个小小的用例可能包含数十个这样的计算,而一个部门模型可能包含数百个。“如果没有一定程度的抽象,企业就得依靠IT来生成和运行报告,或冒险犯下巨大的、代价高昂的、不易察觉的错误(在最坏的情况下)。你能承担让每一个员工独立地在他们的电子表格和报告中正确地复制这个逻辑的损失吗?你是否能揪出微妙而有影响力的错误?”

 

过去的语义层次是缓和单个商业智能工具的问题的单点解决方案(point solution)。通用语义数据层背后的思想是对所有关键业务指标进行盘点,收集商业智能工具中已经存在的定义,并将其收集到一个抽象层中,以便在一个地方进行管理和变更。

 

Mariani说:“这给了你一个管理这些指标的地方。它仍然可以让你以不同的方式来可视化这些指标或研究它们;你把它们放在一个地方,以不同的形式消费它们。

 

在自助式商务智能领域里让IT重获对数据的控制权

 

这对于首席信息官来说也有一个好处:通用语义数据层使数据管道的控制权重归IT职能的范围内,同时继续为业务提供自助式商业智能的速度和灵活性。

 

Mariani说:“你已经把所有分发给企业的数据移动和数据管道工作都带走了,并让训练有素的数据团队恢复对该工作的控制权。因为他们统览所有数据,而不仅仅是一个业务部门的数据,所以有新的数据源到来时,他们能够以合适的规模创建并能够迅速作出反应。他们可以把它们整体地结合起来,而不是以非常狭窄的目光观察。”

 

Mariani还表示,通过最大限度地减少数据移动并在整个企业中创建多个数据副本,通用语义数据层可以让你简化并更好地保护你的基础架构。

 

Mariani说:“你可以使用Kerberos、Sentry或Ranger在Hadoop中定义数据湖泊本身的安全性。任何在数据源上登录并运行查询的人都将受到数据位级别的保护,而不是在使用它的应用程序中受到保护。现在数据以其被写的方式而受到保护,而非以其被使用的方式而受到保护。如果你把数据摘要分发给企业而企业正在自行处理,那么你根本做不到这一点。

 

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(来源:企业网D1Net)

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