Die erste Idee beim Erstellen von Berichten und Dashboards besteht darin, eine Diagrammbibliothek mit einer Reihe von SQL-Abfragen direkt mit der Datenbank zu verbinden, aber reicht das aus?
Es gibt wunderbare Bibliotheken für alle Arten von coolen Datenvisualisierungen, wie Hohe Charts, das Daten sowohl wissenschaftlich als auch schön anzeigen kann; AM-Diagramme, bekannt für ihre umfassenden Fähigkeiten, Daten als harte Fakten oder überzeugende Geschichten darzustellen; und andere wie Google-Diagramme, D3.js, und Charts.js.
Sobald wir unsere Bibliothek ausgewählt haben, müssen wir „nur“ auf die Datenbank zugreifen, die Daten abrufen, Berechnungen und Aggregationen durchführen, Sicherheits- und Datenschutzbeschränkungen implementieren und einen benutzerfreundlichen Drag-and-Drop-Editor einführen, mit dem bei Bedarf neue Berichte und Erkenntnisse erstellt werden können. Darüber hinaus müssen wir diese in die bestehende Software integrieren, über Browser-Upgrades und Kundenanfragen auf dem Laufenden bleiben, die Leistung verbessern und voilà!
Dieses „nur“ Wort dort scheint plötzlich ein riesiges Unterfangen zu sein, und wenn man über den gesamten Lebenszyklus von Software und Geschäftslogik von den Anforderungen bis hin zum finalen Integrationstest nachdenkt, macht es nicht einfacher.
Dieser Artikel befasst sich mit:
- Was ist eine Semantische Schicht?
- Nutzung der Vorteile semantischer Ebenen in der Datenvisualisierung
- Gegenargument
- Anwendungsfall der semantischen Ebene - PropTech Industry
- Einpacken
Was ist eine Semantische Schicht?
EIN semantische Ebene ist ein Datenmodell für Analysen, das zwischen Ihren zugrunde liegenden SQL-Daten und Ihren Analytics-Endbenutzern angesiedelt ist und zu einem konsistenten und vertrauenswürdigen Zugriff auf Ihre Daten führt.
Bereits 2018 wies Gartner in seinem Bericht auf die Bedeutung einer semantischen Ebene hin.“So nutzen Sie Semantik, um den Geschäftswert Ihrer Daten zu steigern“:
Ein beispielloses Maß an Datengröße und -verteilung macht es Unternehmen fast unmöglich, ihre Datenressourcen effektiv zu nutzen. Führende Unternehmen aus den Bereichen Daten und Analytik müssen einen semantischen Ansatz für ihre Unternehmensdatenbestände verfolgen, sonst verlieren sie den Kampf um Wettbewerbsvorteile.
Wir bei ICCube glauben, dass semantische Ebenen das fehlende Bindeglied zwischen Geschäftsanwendern und dem Wert sind, der in den zugrunde liegenden Datenbanken steckt. Die Verwendung semantischer Ebenen bietet mehrere Vorteile gegenüber der direkten Verbindung zu Produktionsdatenbanken und wird Unternehmen helfen, die heutigen Herausforderungen zu bewältigen.
Nutzung der Vorteile semantischer Ebenen in der Datenvisualisierung
Unternehmensfreundlich
Eine semantische Ebene bietet einen optimierten Zugriff auf Daten, indem sie eine abstrakte, „verdauliche“, normalisierte Darstellung der Daten bereitstellt, die den Endbenutzern vertraut sind. Im Gegensatz zu direkten Abfragen an Datenbanken, bei denen Entwickler die Komplexität der zugrunde liegenden Datenstrukturen bewältigen müssen, präsentieren semantische Ebenen Daten in einem strukturierten Format, das vertraute Geschäftskonzepte verwendet, wodurch das Abrufen und Bearbeiten von Daten vereinfacht wird.
Diese Datenmodellstruktur ist besonders nützlich, wenn beispielsweise häufig hierarchische Strukturen benötigt werden, die für verschiedene Drilldowns in Dashboards verwendet werden.
Kohärenz
Die Aufrechterhaltung der Konsistenz bei der Dateninterpretation über verschiedene Visualisierungstools und Dashboards hinweg ist für eine effektive Entscheidungsfindung unerlässlich. Semantische Ebenen erzwingen standardisierte Datendefinitionen und Geschäftsbegriffe und sorgen so für Konsistenz bei der Dateninterpretation und -analyse. Im Gegensatz dazu können direkte Abfragen an Datenbanken aufgrund unterschiedlicher Abfrageimplementierungen zu Diskrepanzen führen. Wenn Daten aus verschiedenen Datenbanken beispielsweise Regionen anzeigen, die Namen der Spalten jedoch unterschiedlich sind, d. h. „Kontinent“ in einer und „Region“ in einer anderen, kann dies die Benutzer verwirren und es ihnen erschweren, die Daten und das Dashboard zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Ein anderes Beispiel wären Berechnungen oder Kennzahlen, die möglicherweise nicht sofort aus dem Namen der Datenbankspalte allein ersichtlich sind, z. B. „Betrag“. Sie können Ihren Daten daher explizite Bezeichnungen geben, die den Endbenutzer ansprechen.
Semantische Ebenen dienen daher dazu, Fehler und Diskrepanzen in Datenvisualisierungen und Dashboards zu reduzieren und so vertrauenswürdige Entscheidungsprozesse zu fördern.
Fortgeschrittene Analytik
Ein analytisches Datenmodell eignet sich besser für fortgeschrittene Analysen, da es speziell darauf ausgelegt ist, komplexe Berechnungen effizient und genau abzuwickeln. Ganz gleich, ob Sie Marktanteilsanalysen, multidimensionale Regressionen, Berechnungen mit Viele-zu-Viele-Beziehungen, Vektor-/Matrixoperationen oder andere komplizierte Berechnungen durchführen müssen, ein Analyseserver bietet eine zuverlässige Ausführung, die die komplexe analytische Datenverarbeitung übertrifft, die direkte Abfragen an Datenbanken normalerweise effizient verwalten können.
Verbesserte Leistung
Produktionsdatenbanken sind für die Ausführung schneller Transaktionen konzipiert und optimiert. Daher führen direkte analytische Abfragen an Produktionsdatenbanken häufig zu Leistungsengpässen, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datensätze oder komplexer Abfragen.
Semantische Ebenen hingegen sind für schnelle analytische Abfragen konzipiert und optimiert. Sie werden in der Regel in einer separaten Umgebung gehostet, um die Abfrageleistung und die allgemeine Reaktionsfähigkeit des Systems zu verbessern, beispielsweise als Teil einer OLAP, MOLAP oder ROLAP Produkt wie das multidimensionale Element von ICCube.
Verbesserte Sicherheit
Semantische Schichten bilden die Grundlage Ihrer Sicherheitseinstellungen und ermöglichen eine präzise Zugriffskontrolle. In einer geografischen Hierarchie wie Kontinenten, Ländern und Städten greifen Benutzer beispielsweise möglicherweise auf Daten auf Landesebene zu, nicht jedoch auf stadtspezifische Informationen. In Kombination mit anderen Dimensionen unter Verwendung eines produktübergreifenden Ansatzes entsteht so eine detaillierte Sicherheitsstruktur, die bis ins Detail auf Zellebene reichen kann. Durch die Zentralisierung des Datenzugriffs können Unternehmen strenge Richtlinien effektiv durchsetzen und Entwickler in die Lage versetzen, eine strenge Sicherheitsdefinition zu implementieren, um das Risiko eines unbefugten Datenzugriffs oder von Sicherheitsverletzungen zu mindern.
Wartung
Ad-hoc-SQL-Abfragen, die sich auf 10er- und 100er-Diagramme und möglicherweise noch viel mehr verteilen, ist die Quelle eines Wartungsalbtraums und ist dem Problem mit Excel-Tabellen ziemlich ähnlich. Jede Änderung der zugrunde liegenden Produktionsdaten macht möglicherweise eine oder mehrere dieser Abfragen kaputt. Leider gibt es keine wirkliche Möglichkeit zu wissen, welche Abfrage (wer weiß wo eingesetzt) welche Daten verwendet.
Eine semantische Ebene minimiert dieses Risiko. Die Implementierung der Ebene kann (falls erforderlich) angepasst werden, wenn die zugrunde liegenden Daten geändert werden, ohne dass die exponierte Oberfläche geändert wird, sodass kein Dashboard jemals kaputt geht.
Datenquellenübergreifende Integration und Abfrage
Daten liegen oft in unterschiedlichen Quellen. Ein analytisches Datenmodell dient als Vermittler zwischen unterschiedlichen Datenquellen und ermöglicht die Datenharmonisierung an einer einzigen, zentralen Stelle. Diese Erfassungsfunktion vereinfacht das Kombinieren von Daten aus mehreren Quellen für eine umfassende Analyse und Visualisierung.
Kosteneffizienz
Bei direkten Abfragen von Datenbanken können zusätzliche Kosten anfallen, da bei einigen Datenbanken Gebühren pro Abfragevolumen oder Ergebnis anfallen. Analytische Server bieten eine strategische und kostengünstige Lösung, da sie Daten in einen Zwischenspeicher laden, sodass wiederholte Abfragen an Datenbanken überflüssig werden, wodurch die Gesamtbetriebskosten gesenkt werden.
Geringere Abhängigkeit von der IT
Wenn Teams mit Kundenkontakt eigenständig Dashboards erstellen können, ohne dass technische oder Datenbankkenntnisse erforderlich sind, wird eine größere Autonomie und Agilität gefördert.
AnalyticsOps//Datenverwaltung
2021 schrieb David Menninger von Ventana Research in seiner Arbeit“Analytics Ops: Die letzte Meile der Datenoperationen“ hat vorausgesagt, dass:
Bis 2024 wird ein Drittel der Unternehmen einen analytischen Betriebsansatz verfolgen, der ihren Datenbetriebsprozessen ähnelt und in diese integriert ist, um die Reaktionsfähigkeit und Agilität zu verbessern.
Sicherlich sind semantische Ebenen ein zentraler Bestandteil von AnalyticsOps und Data Governance. So ist es beispielsweise einfacher, die zugrunde liegenden Datenstrukturen anzupassen, ohne bestehende Dashboards zu beschädigen, was bedeutet, dass weniger Zeit und Aufwand für die Wartung und Verwaltung dieser Dashboards erforderlich sind. AnalyticsOps würde den Rahmen dieses Beitrags sprengen, aber interessierte Leser können sich darauf beziehen Post für weitere Informationen.
Testen
Testen ist entscheidend für den Erfolg jedes Softwareentwicklungsprojekts, einschließlich Analyse- und Dashboard-Projekten. Ein dediziertes System/eine dedizierte Umgebung für die Analyselösung, die auf einer universellen semantischen Ebene basiert, ermöglicht dedizierte Tests die für das Erreichen von entscheidender Bedeutung sind Agilität. Nach der Implementierung ermöglicht es die automatische Validierung von Dashboards, Berichten und anderen Business Intelligence (BI) -Inhalten auf Genauigkeit, Benutzererfahrung, Sicherheit/Autorisierung, Leistung und Regressionen. Dies führt zu weniger Fehlern und fördert das Vertrauen in die Analyseinfrastruktur, die für Entscheidungsträger, die sich im täglichen Betrieb darauf verlassen, unerlässlich ist.
Gegenargument
In Szenarien, in denen die Anzeige von unverarbeiteten Transaktionsdaten in Echtzeit erforderlich ist, wie z. B. bei der Überwachung betrieblicher Aktivitäten oder der Verfolgung von Live-Transaktionen, können direkte Abfragen an die Datenbank bevorzugt werden, da eine leistungsstarke Analyse-Engine nicht unbedingt erforderlich ist.
In ICCube können Sie beides tun, ein Diagramm mit Daten füllen, die aus einer semantischen Ebene stammen, oder direkte SQL-Datenbankabfrage :)
Anwendungsfall der semantischen Ebene - PropTech Industry
STREETS, eine führende Schweizer Full-SaaS-Immobilienportfoliomanagementplattform, hat nutzte eine semantische Ebene bringen moderne, beispiellose und daher wettbewerbsfähige datengestützte Einblicke in ihre PropTech-Lösung ein.
Insbesondere hat STREETS eine semantische Ebene entwickelt, um fortschrittliche Analyse- und Modellierungsfunktionen bereitzustellen, die den anspruchsvollen Anforderungen des zugrunde liegenden Datenmodells und der komplexen benutzerdefinierten Datensicherheit entsprechen.
Einpacken
Die Einführung semantischer Ebenen in Datenvisualisierungs-Workflows bietet zahlreiche Vorteile, wenn es darum geht, erweiterte Analysen gegenüber direkten Abfragen an Datenbanken durchzuführen. Von einem unternehmensfreundlichen Datenmodell über eine verbesserte Leistung bis hin zu verbesserter Datenkonsistenz und Sicherheit — semantische Ebenen bieten eine solide Grundlage für die Erstellung aufschlussreicher und effizienter Visualisierungen.
Durch den Einsatz von Analyseservern können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Datenressourcen ausschöpfen und gleichzeitig die Datenkomplexität und die Betriebskosten reduzieren.
Dies führt letztendlich zu fundierteren Entscheidungen und tieferen Dateneinblicken in digitale Dashboards, die auf einer vertrauenswürdigen Analyseplattform basieren.
Neugierig, wie eine semantische Ebene Ihre Analysen und Dashboards verbessern kann? Nehmen Sie Kontakt mit uns auf — wir würden uns gerne unterhalten!
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