什么是语义？

语义层在数据管理、人工智能、商业智能 (BI) 和分析领域中是一个抽象层，它有助于弥合存储在数据库中的技术数据格式与最终用户使用的业务术语之间的差距。它将复杂数据转换为非技术性业务用户能够理解和使用的格式，使他们能够通过常用的业务术语而不是技术性数据库查询与数据交互。

在语义层中，“语义”指的是数据的含义和解释。它涉及以业务用户熟悉的术语来定义业务概念和实体，并将这些术语映射到底层数据源。这一层以与业务上下文一致的方式解释和呈现数据，使用户更容易理解和分析数据。

语义层的组成部分可以根据其功能和目的归纳为更广泛的主题。

1. 业务术语和概念： 语义层包含业务术语和概念的定义。例如，“收入”这样的术语在语义层中被定义，因此当业务用户在 BI 工具中查询“收入”时，系统准确地知道要检索哪些数据以及如何根据底层数据源计算它。
2. 数据关系： 它定义了不同数据实体之间的关系。例如，客户数据如何与销售数据相关，或产品数据如何与库存数据关联。这些关系对于执行复杂分析和生成洞察至关重要。
3. 计算和聚合： 语义层通常包含预定义的计算和聚合规则。这意味着用户不需要知道如何编写复杂的公式来计算例如年初至今的销售额；语义层根据其包含的定义和规则处理这些操作。

1. 安全和访问控制： 它还可以管理谁可以访问哪些数据，确保用户只能查看和分析他们被授权访问的数据。这对于维护数据隐私和遵守法规至关重要。

1. 数据源映射： 语义层将业务术语和概念映射到实际的数据源。这包括指定哪些数据库表和列对应于每个业务术语，从而允许 BI 工具检索正确的数据。
2. 多维模型： 在某些 BI 系统中，语义层包含多维模型（如 OLAP 多维数据集），支持复杂分析和数据切片/切块。这些模型将数据组织成维度和度量，用户可以轻松地探索和分析数据。

1. 元数据管理： 它管理元数据，即关于数据的数据。这包括数据源描述、转换、数据沿袭以及帮助用户理解他们正在处理的数据的任何其他信息。

通过抽象化数据结构的复杂性并提供以业务为中心的数据视图，语义层使用户能够专注于分析和决策，而不是理解数据存储和检索的技术细节。