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构建数据平台的语义层.pptx

上传人: 王** 编号:171096 2024-07-23 51页 26.22MB

1、BUILDING A SEMANTIC LAYER OF YOUR DATA PLATFORMDATA SUMMIT WORKSHOPAPRIL 2024Joe Hilger,COO and Principal(jhilgerenterprise-)Sara Nash,Principal Consultant(snashenterprise-)What You Will Learn Today1.The business case for semantic layers 2.Definitions of the semantic layer and its components3.Real w

2、orld applications for semantic layers4.How to prototype semantic layer use cases and modelsEKCONSULTINGIntroductionsJoe HilgerCOO and Principal ConsultantEnterprise KnowledgeSara NashPrincipal ConsultantEnterprise KnowledgeEKCONSULTINGWhy Semantic Layers?ENTERPRISE KNOWLEDGEModern Data Platforms Pro

3、vide Answers and Context ENTERPRISE KNOWLEDGEModern Data Platforms Enable Discovery ENTERPRISE KNOWLEDGEModern Data Platforms Increase Access and Trust in Data ENTERPRISE KNOWLEDGEModern Data Platforms Break Down Silos ENTERPRISE KNOWLEDGEHow are these experiences enabled?Content(knowledge,data,and

4、information)is managed and accessible Data is connected across repositories,databases,and applications Context and meaning is embedded with source data,making common understanding of data machine-readableENTERPRISE KNOWLEDGEWhat is a Semantic Layer?“A semantic layer is a standardized framework that

5、organizes and abstracts organizational knowledge and data(structured,unstructured,semi-structured)and serves as a connector for all organizational knowledge assets.”The Semantic Layer Your Datas“Rosetta Stone”A semantic layer encodes information based on context and business logic via a broader unde

6、rstanding of what those data values mean to an organization.The components of the semantic layer(Knowledge Graph,Taxonomy,Metadata Service,etc.)work together to translate data across systems,enabling comprehensive analytics,reporting,and search applications.ENTERPRISE KNOWLEDGEINCONSISTENT METADATAN

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本文主要介绍了语义层在数据平台中的应用。语义层是一个标准化的框架,用于组织和抽象组织知识和数据,并作为所有组织知识资产的连接器。它通过编码基于上下文和业务逻辑的信息,将数据值对组织的意义进行编码。语义层的组件(知识图谱、分类法、元数据服务等)共同工作,将数据跨系统翻译,实现全面的分析、报告和搜索应用。 文中通过四个实际案例展示了语义层的应用: 1. 一家全球生物技术公司通过构建药物开发过程的全面本体和标准化术语,以及构建聚合和规范化来自遗留系统的数据的知识图谱,实现了对药物开发过程的快速洞察。 2. 一家跨国金融服务公司通过构建风险数据的中心分类网络和语义模型,实现了数据的一致分类和连接,简化了大规模数据处理。 3. 一家全球零售连锁通过创建业务词汇表和分类法来标记业务资产,以提高数据的可发现性和理解性,并设计详细路线图来改善组织的语义成熟度。 4. 一家大型金融服务公司通过开发企业本体来标准化来自多个系统的数据,并实施联邦本体治理和贡献模型,提高了数据的一致性、可理解性和跨部门和技术的对齐。 总的来说,语义层通过提供一致的元数据、连接信息、上下文和意义,使数据更加可访问、可信任和可用,从而支持现代数据平台的功能。
什么是语义层?它如何帮助企业? 语义层如何解决数据质量和治理问题? 语义层如何与人工智能结合,提供更好的数据洞察?
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