Cộng đồng phân tích dữ liệu đang tích cực thảo luận về các phương pháp khác nhau để xây dựng các tầng ngữ nghĩa (semantic layer), với sự tập trung đặc biệt vào các giải pháp thay thế mới nổi cho các triển khai truyền thống. Trong khi các tầng ngữ nghĩa đã trở thành chủ đề nóng trong các nhóm kỹ thuật dữ liệu, cuộc trò chuyện đã chuyển từ các định nghĩa cơ bản sang so sánh các công cụ và phương pháp cụ thể.
Đặc điểm chính của Lớp Ngữ nghĩa:
- Trừu tượng hóa: Ẩn đi sự phức tạp của nguồn dữ liệu bên dưới
- Tính nhất quán: Cung cấp góc nhìn dữ liệu thống nhất trên các ứng dụng
- Quản trị: Thực thi chất lượng dữ liệu và các chính sách
- Hiệu suất: Tối ưu hóa truy vấn và giảm độ trễ
- Bảo mật: Kiểm soát quyền truy cập dữ liệu
Power BI và Malloy đại diện cho các triết lý khác nhau
Các thành viên cộng đồng đang làm nổi bật hai phương pháp tiếp cận khác biệt trong thiết kế tầng ngữ nghĩa. Phương pháp đầu tiên liên quan đến các công cụ như mô hình ngữ nghĩa của Power BI , có cách tiếp cận được sắp xếp hợp lý hơn. Phương pháp thứ hai tập trung vào Malloy , một ngôn ngữ phân tích sáng tạo đang thu hút sự chú ý nhờ phương pháp độc đáo của nó.
Các công cụ này tập trung vào việc định nghĩa các định nghĩa chỉ số thông qua các hàm tổng hợp và thiết lập các chiều phân tích rõ ràng, chẳng hạn như danh mục sản phẩm và khu vực địa lý. Điều này thể hiện sự khác biệt so với các triển khai tầng ngữ nghĩa truyền thống phức tạp hơn, thường yêu cầu thiết lập cơ sở hạ tầng rộng lớn.
Lưu ý: Malloy là một ngôn ngữ truy vấn mới được phát triển bởi Google nhằm đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu bằng cách làm cho nó có tính ngữ nghĩa và dễ đọc hơn.
Các Phương Pháp Tiếp Cận Semantic Layer Được Đề Cập:
- Power BI Semantic Model: Phương pháp tiếp cận được tối ưu hóa tập trung vào định nghĩa các chỉ số và chiều phân tích
- Malloy: Ngôn ngữ phân tích sáng tạo với khả năng truy vấn ngữ nghĩa
- Các Triển Khai Truyền Thống: Các giải pháp phức tạp và nặng về cơ sở hạ tầng
Triển khai khác nhau rộng rãi giữa các tổ chức
Cuộc thảo luận cho thấy rằng các tầng ngữ nghĩa vẫn còn khá mơ hồ trong thực tế, với các định nghĩa và triển khai khác nhau đáng kể giữa các tổ chức. Sự biến đổi này đã tạo ra những thách thức cho các kỹ sư dữ liệu mới gia nhập lĩnh vực này, khi họ gặp phải các cách diễn giải khác nhau về những gì tạo nên một tầng ngữ nghĩa hiệu quả.
Cộng đồng thừa nhận sự phức tạp này trong khi nhận ra rằng các tầng ngữ nghĩa đóng vai trò như các cơ chế dịch thuật quan trọng giữa dữ liệu thô và nhu cầu báo cáo kinh doanh. Chức năng dịch thuật này trở nên đặc biệt quan trọng khi các tổ chức tìm cách dân chủ hóa việc truy cập dữ liệu cho người dùng kinh doanh.
Sự quan tâm ngày càng tăng đối với các tài nguyên thực tế
Có nhu cầu rõ ràng trong cộng đồng về hướng dẫn thực tế và tài nguyên giáo dục nhiều hơn. Các chuyên gia dữ liệu đang tìm kiếm các ví dụ cụ thể và chiến lược triển khai thay vì các cuộc thảo luận lý thuyết, cho thấy sự trưởng thành của lĩnh vực này khi các nhà thực hành muốn có những hiểu biết có thể hành động được.
Cuộc trò chuyện cho thấy rằng trong khi các tầng ngữ nghĩa đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm, vẫn còn công việc đáng kể cần thiết trong việc chuẩn hóa các phương pháp tiếp cận và chia sẻ các thực hành tốt nhất trên toàn ngành. Sự phát triển liên tục này phản ánh bản chất năng động của kỹ thuật dữ liệu và việc tìm kiếm liên tục các cách hiệu quả hơn để kết nối sự phức tạp kỹ thuật với nhu cầu kinh doanh.
Tham khảo: What is a Semantic Layer?