Las herramientas de capa semántica proporcionan una capa centralizada para definir y gestionar métricas empresariales, cálculos y lógica, asegurando que todos en una organización trabajen con una visión consistente de los datos. Estas herramientas se sitúan entre las fuentes de datos y las herramientas de análisis, BI o IA, traduciendo datos técnicos complejos en conceptos empresariales claros que los usuarios de diferentes departamentos pueden entender y en los que pueden confiar.
A medida que las organizaciones adoptan múltiples almacenes de datos, herramientas de transformación y plataformas de análisis, mantener las métricas alineadas se vuelve cada vez más difícil. Una capa semántica ofrece una base unificada y gobernada para las definiciones y cálculos empresariales, permitiendo que todos los equipos —desde análisis hasta finanzas y producto— confíen en la misma base de datos confiable, mejorando así la precisión, consistencia y confianza en los análisis.
Al unificar cómo se definen y acceden a los datos, la capa semántica hace que los análisis sean más rápidos, más confiables y más fáciles de escalar. Apoya la toma de decisiones basada en datos y ayuda a las organizaciones a construir confianza en sus datos a través de los departamentos. Típicamente, los ingenieros de datos y los ingenieros de análisis configuran y mantienen la capa semántica, configurando sus modelos de datos, métricas y reglas de gobernanza. Una vez establecida, los analistas de negocio, científicos de datos y tomadores de decisiones de los equipos utilizan las herramientas de capa semántica para acceder a métricas consistentes y confiables sin necesidad de entender estructuras de datos subyacentes complejas. Este enfoque resuelve inconsistencias en las definiciones de métricas, elimina la lógica de datos duplicada y asegura que todos usen los mismos números en todas las plataformas. El resultado es una gobernanza de datos más fuerte, una entrega de análisis más rápida y una mayor confianza en los conocimientos basados en datos.
Estas plataformas a menudo incluyen gestión de métricas, controles de gobernanza, traducción de consultas e integraciones con herramientas de datos y BI importantes. Las plataformas de capa semántica se conectan aguas arriba a almacenes de datos y herramientas de transformación y aguas abajo a sistemas de análisis e IA. Complementan las herramientas de visualización de datos y el software de inteligencia empresarial embebida al servir como la fuente confiable de definición en la que esas herramientas confían. Mientras que las herramientas de BI visualizan y distribuyen conocimientos, la capa semántica asegura que los datos y métricas subyacentes que utilizan sean consistentes y gobernados.
Para calificar para la inclusión en la categoría de Capa Semántica, un producto debe:
Proporcionar una capa centralizada para definir y gestionar métricas empresariales y lógica de datos
Permitir el acceso consistente a esas definiciones a través de múltiples herramientas de BI, análisis o IA
Ofrecer gobernanza y control de acceso para definiciones de métricas y relaciones de datos
Integrarse con fuentes de datos comunes y herramientas de visualización
Soportar la traducción de consultas o la abstracción de datos para simplificar el acceso a los datos para los usuarios
Proporcionar una vista empresarial unificada y consistente de los datos de la empresa
Permitir el acceso de autoservicio a métricas gobernadas (a través de integraciones de BI o interfaz directa)
Incluir capacidades robustas de gobernanza y seguridad, como control de acceso basado en roles, versionado y seguimiento de linaje
