ชุมชนข้อมูลถกเถียงแนวทางการสร้าง Semantic Layer: Power BI เทียบกับนวัตกรรม Malloy

ชุมชนนักวิเคราะห์ข้อมูลกำลังหารือกันอย่างกระตือรือร้นเกี่ยวกับแนวทางต่าง ๆ ในการสร้าง semantic layer โดยเน้นไปที่ทางเลือกใหม่ ๆ ที่แตกต่างจากการใช้งานแบบดั้งเดิม แม้ว่า semantic layer จะกลายเป็นหัวข้อร้อนในแวดวง data engineering แต่การสนทนาได้เปลี่ยนจากการให้คำจำกัดความพื้นฐานไปสู่การเปรียบเทียบเครื่องมือและวิธีการเฉพาะ

ลักษณะสำคัญของ Semantic Layer:

• การทำนามธรรม (Abstraction): ซ่อนความซับซ้อนของแหล่งข้อมูลพื้นฐาน
• ความสอดคล้อง (Consistency): ให้มุมมองข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียวกันทั่วทั้งแอปพลิเคชัน
• การกำกับดูแล (Governance): บังคับใช้คุณภาพข้อมูลและนโยบาย
• ประสิทธิภาพ (Performance): เพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นและลดเวลาแฝง
• ความปลอดภัย (Security): ควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล

Power BI และ Malloy แสดงให้เห็นปรัชญาที่แตกต่างกัน

สมาชิกในชุมชนกำลังเน้นย้ำถึงแนวทางที่แตกต่างกันสองแบบในการออกแบบ semantic layer แนวทางแรกเกี่ยวข้องกับเครื่องมือเช่น Semantic model ของ Power BI ซึ่งใช้วิธีการที่คล่องตัวมากขึ้น แนวทางที่สองมุ่งเน้นไปที่ Malloy ซึ่งเป็นภาษาวิเคราะห์ข้อมูลที่มีนวัตกรรมและกำลังได้รับความสนใจจากวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์

เครื่องมือเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การกำหนดนิยามของเมตริกผ่านฟังก์ชันการรวมข้อมูล และการสร้างมิติการวิเคราะห์ที่ชัดเจน เช่น หมวดหมู่ผลิตภัณฑ์และภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ สิ่งนี้แสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงจากการใช้งาน semantic layer แบบดั้งเดิมที่ซับซ้อนกว่า ซึ่งมักต้องการการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานที่กว้างขวาง

หมายเหตุ: Malloy เป็นภาษาการสืบค้นใหม่ที่พัฒนาโดย Google ซึ่งมุ่งหวังที่จะทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลง่ายขึ้นโดยทำให้มีความหมายและอ่านเข้าใจได้มากขึ้น

แนวทางการสร้าง Semantic Layer ที่กล่าวถึง:

• Power BI Semantic Model: แนวทางที่เรียบง่ายซึ่งเน้นไปที่การกำหนดเมตริกและมิติการวิเคราะห์
• Malloy: ภาษาการวิเคราะห์ข้อมูลที่นวัตกรรมใหม่พร้อมความสามารถในการสืบค้นเชิงความหมาย
• การใช้งานแบบดั้งเดิม: โซลูชันที่ซับซ้อนและต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานมาก

การใช้งานแตกต่างกันอย่างมากในแต่ละองค์กร

การสนทนาเผยให้เห็นว่า semantic layer ยังคงมีความคลุมเครือในทางปฏิบัติ โดยมีคำจำกัดความและการใช้งานที่แตกต่างกันอย่างมากระหว่างองค์กร ความแปรปรวนนี้ได้สร้างความท้าทายสำหรับ data engineer ที่เพิ่งเข้าสู่สาขานี้ เนื่องจากพวกเขาพบกับการตีความที่แตกต่างกันเกี่ยวกับสิ่งที่ถือว่าเป็น semantic layer ที่มีประสิทธิภาพ

ชุมชนยอมรับความซับซ้อนนี้ในขณะที่ตระหนักว่า semantic layer ทำหน้าที่เป็นกลไกการแปลที่สำคัญระหว่างข้อมูลดิบและความต้องการในการรายงานทางธุรกิจ หน้าที่การแปลนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อองค์กรต้องการทำให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นประชาธิปไตยสำหรับผู้ใช้ทางธุรกิจ

ความสนใจที่เพิ่มขึ้นในทรัพยากรเชิงปฏิบัติ

มีความต้องการที่ชัดเจนในชุมชนสำหรับคำแนะนำเชิงปฏิบัติและทรัพยากรการศึกษาที่มากขึ้น ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลกำลังมองหาตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมและกลยุทธ์การใช้งานมากกว่าการสนทนาเชิงทฤษฎี ซึ่งบ่งชี้ถึงความเป็นผู้ใหญ่ของสาขาที่ผู้ปฏิบัติงานต้องการข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้

การสนทนาชี้ให้เห็นว่าแม้ semantic layer จะก้าวผ่านขั้นตอนการทดลองไปแล้ว แต่ยังคงต้องการการทำงานที่สำคัญในการกำหนดมาตรฐานแนวทางและการแบ่งปันแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดทั่วทั้งอุตสาหกรรม วิวัฒนาการที่ดำเนินต่อไปนี้สะท้อนถึงธรรมชาติที่เปลี่ยนแปลงของ data engineering และการค้นหาอย่างต่อเนื่องสำหรับวิธีการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการเชื่อมโยงความซับซ้อนทางเทคนิคกับความต้องการทางธุรกิจ

อ้างอิง: What is a Semantic Layer?