Cos’è un livello semantico? Guida dettagliata

Oggi, la quantità di dati generati da varie fonti richiede un approccio più avanzato alla gestione e all’analisi dei dati disponibili. Perché? Perché i metodi tradizionali non riescono a gestire l’enorme volume di dati. Servono strumenti avanzati per archiviare e recuperare le informazioni in modo efficiente.

Ecco perché il livello semantico funge da intermediario tra i database e le applicazioni utente. Fornisce una vista indipendente dei dati definendo un vocabolario di business comune, regole e relazioni tra gli elementi dei dati. 

In questo articolo, esploreremo più nel dettaglio l’importanza e i vantaggi del livello semantico.

Cos’è un livello semantico?

Il livello semantico colma il divario tra la struttura tecnica delle fonti dati sottostanti (come data warehouse e data lake) e le esigenze degli utenti. 

I database spesso hanno nomi di tabelle tecnici e definizioni di campi criptiche. Il livello semantico crea una nuova vista indipendente dei dati utilizzando termini di business chiari che chiunque in azienda può comprendere.

Questo livello definisce anche un vocabolario di business comune, poiché reparti diversi potrebbero usare termini diversi per lo stesso concetto. Ad esempio, per il team vendite “sales” potrebbe essere “revenue” per il dipartimento finance. Di conseguenza, il livello semantico assicura che tutti parlino la stessa lingua ed evita confusioni durante l’analisi dei dati.

Struttura del livello semantico. Fonte: Dimodelo

Perché le organizzazioni hanno bisogno di un livello semantico?

La maggior parte delle organizzazioni affronta problemi come silos di dati, definizioni incoerenti e processi di accesso ai dati complessi. Implementare un livello semantico garantisce un accesso ai dati relativamente semplice e un funzionamento più fluido dell’organizzazione. 

Vediamo perché serve un livello semantico:

Eliminare silos e incoerenze

Le organizzazioni hanno dati sparsi tra più database, fogli di calcolo e applicazioni cloud. Questo crea silos e rende difficile ottenere una visione olistica, causando ulteriori incoerenze nelle definizioni e nella terminologia. 

Per affrontare il problema, il livello semantico unifica i dati sotto un vocabolario di business coerente. In questo modo i dati restano consistenti tra i reparti e seguono regole chiare. Di conseguenza, i team dati possono correggere le incoerenze derivanti da fonti diverse e utilizzare dati più puliti e affidabili per l’analisi.

Maggiore accessibilità ai dati

Per lavorare con strutture dati complesse è richiesta competenza tecnica, cosa che limita l’accesso a insight preziosi per utenti non tecnici come business analyst e manager. 

Il livello semantico democratizza l’accesso ai dati presentando informazioni intuitive e consentendo a più utenti di esplorare e analizzare i dati in autonomia. Puoi considerarlo un approccio self-service, che però riduce la dipendenza dai team IT per le attività di base.

Insight più rapidi e decisioni migliori 

Poiché chi lavora con i dati può trovare e analizzare le informazioni più rapidamente grazie a un livello semantico ben definito, può generare insight più in fretta e prendere decisioni data-driven migliori per cogliere le opportunità con maggiore agilità.

Tipi di livelli semantici

I livelli semantici hanno scopi diversi e il tipo di livello di cui la tua azienda ha bisogno dipende dalla provenienza dei dati e dalle aspettative. Vediamo i tipi più comuni:

Livello semantico universale

Il livello semantico universale è un livello autonomo, separato dal data warehouse o dallo strumento BI. È un’unica fonte di verità per definizioni dei dati e logica di business, con vantaggi come gestione centralizzata, governance migliore e flessibilità:

• Gestione centralizzata: È più semplice mantenere la coerenza tra diversi strumenti BI e applicazioni.
• Governance migliorata: Fornisce un unico punto per sicurezza dei dati e controllo degli accessi.
• Flessibilità: Si adatta ai cambiamenti nelle fonti dati o negli strumenti BI senza impattare i report esistenti.

Sebbene richieda investimenti aggiuntivi, il livello semantico universale è più adatto ad ambienti dati complessi.

Livello semantico nel data warehouse 

Il livello semantico nel data warehouse risiede all’interno del data warehouse stesso. Aiuta i data engineer a organizzare e gestire il modello dati migliorando la manutenibilità dei dati all’interno del data warehouse. Si concentra su:

• Convenzioni di denominazione: Garantisce nomi coerenti per tabelle e attributi in tutto il data warehouse.
• Organizzazione del modello dati: Definisce le relazioni tra insiemi di dati diversi all’interno del warehouse.
• Data lineage: Tiene traccia dell’origine e delle trasformazioni dei dati in tutto il warehouse.

Livello semantico nel data lake

Come per il data warehouse, il livello semantico nel data lake viene utilizzato all’interno di un data lake per organizzare e gestire lo schema di dati non strutturati o semi-strutturati. Aiuta gli utenti a comprendere significato e relazioni tra i diversi elementi nel lake.

Livello semantico di Business Intelligence (BI)

È il tipo più comune. Si colloca tra il data warehouse (o il data lake) e gli strumenti BI come Power BI o Tableau. Di conseguenza, rende i dati più accessibili per gli utenti di business, che possono analizzarli senza comprendere la struttura sottostante.

Il livello semantico di business definisce:

• Concetti di business: Traduce gli elementi di dati grezzi in termini comprensibili al business (ad esempio Sales invece di sales_table).
• Relazioni: Definisce come i diversi punti dati si collegano tra loro (la tabella Customer può collegarsi alla tabella Order).
• Metriche e calcoli: Predefinisce i calcoli usati in report e dashboard (per esempio Total Revenue).

Vuoi saperne di più sui modelli semantici di Power BI? Leggi il nostro articolo dettagliato What are Power BI Semantic Models? per scoprirne componenti, modalità e best practice per crearli e gestirli. 

Come funziona il livello semantico

Una piattaforma di livello semantico collega il livello semantico alle applicazioni di business o agli strumenti di analytics come Power BI, Tableau o altri. Astrae le fonti dati per offrire una vista unificata e orientata al business dei dati sottostanti, così gli utenti possono accedere e analizzare rapidamente le informazioni. 

I componenti principali di una piattaforma di livello semantico includono: 

• Fonti dati: Sono i repository di dati grezzi, come data lake e data warehouse, dove i dati sono archiviati nel loro formato originale.
• Integrazione dei dati: Questo livello estrae i dati da varie fonti e li trasforma in un formato coerente.
• Repository dei metadati: Archivia i metadati, che includono informazioni su fonti dati, modelli, definizioni e relazioni tra entità.
• Modello semantico: Definisce logica di business, gerarchie, metriche e calcoli che trasformano i dati grezzi in termini e insight significativi per il business.
• Motore di query: Elabora le query degli utenti, le traduce in query specifiche per le fonti e recupera i dati necessari.
• Livello di presentazione dei dati: È l’interfaccia attraverso cui gli utenti finali interagiscono con i dati, come dashboard o report.

Componenti principali di un livello semantico. Fonte: Enterprise Knowledge

Costruire un livello semantico

Capire come si costruisce un livello semantico è importante quanto comprenderne l’importanza. Segui quindi questi passaggi per creare un livello semantico efficace che offra una vista dei dati coerente e orientata al business:

Identifica i requisiti di business

Il primo passo è identificare i requisiti di business e comprendere le esigenze specifiche degli utenti finali. Per farlo, data analyst ed esperti di dominio collaborano per raccogliere informazioni sui tipi di dati richiesti, sulle domande a cui devono rispondere e sui report o analisi da generare. 

Una volta raccolti tutti i requisiti, possono costruire un livello semantico che soddisfi le esigenze specifiche dell’organizzazione.

Valuta le fonti dati

Dopo aver raccolto i requisiti, i team dati valutano le fonti esistenti dell’organizzazione. In questo modo comprendono formato e qualità dei dati archiviati in tali fonti. Questo aiuta a determinare la preparazione e le trasformazioni necessarie prima di integrare i dati nel livello semantico.

Progetta il modello semantico

Successivamente, i team progettano il modello semantico in base ai requisiti di business e alla valutazione dei dati. Questo modello rappresenta entità e relazioni di business in modo significativo per gli utenti finali. 

Durante la progettazione, i team utilizzano tecniche di modellazione standard del settore, come la modellazione dimensionale o il data vault modeling, per garantire che il modello semantico sia scalabile ed estensibile.

Implementa il livello semantico

Una volta progettato il modello, i data analyst implementano il livello semantico con gli strumenti e le tecnologie appropriate. Creano viste e campi calcolati, gerarchie e altri costrutti per tradurre i dati grezzi nel modello semantico all’interno del loro strumento di data modeling o della piattaforma di business intelligence (BI), se usata. 

Integra con le fonti dati

I team dati utilizzano quindi connettori o API per creare connessioni tra il livello semantico e le fonti dati, scrivendo processi di estrazione e trasformazione per spostare e preparare i dati per il livello semantico. 

In questo modo trasformano e normalizzano i dati per adattarli al modello semantico e assicurano che siano sincronizzati e aggiornati tra tutte le fonti.

Testa e convalida

Testano e convalidano inoltre accuratamente il livello semantico per garantirne l’accuratezza e l’allineamento ai requisiti di business. Ecco cosa fanno durante la fase di test e validazione:

• Verificano che tutte le funzionalità funzionino correttamente.
• Valutano prestazioni e scalabilità del livello semantico sotto carichi diversi.
• Eseguono test di accettazione utente (UAT) con gli utenti finali per assicurarsi che il livello semantico soddisfi le loro esigenze.

Distribuisci e mantieni

Dopo aver completato tutto, i team distribuiscono il livello semantico nell’ambiente di produzione, rendendolo disponibile agli utenti finali. A questo punto stabiliscono processi di manutenzione continua per monitorare la qualità dei dati e aggiornare il livello semantico man mano che evolvono i requisiti di business. 

Per garantire un funzionamento ottimale, rivedono regolarmente le prestazioni del livello semantico per individuare opportunità di miglioramento.

Sfide e considerazioni

Sebbene la creazione di un livello semantico possa sembrare una vittoria per le organizzazioni, può presentare diverse sfide che chi lavora con i dati dovrebbe valutare attentamente in fase di implementazione. Vediamone alcune: 

• Complessità dell’installazione iniziale: Integrare il livello semantico con l’infrastruttura dati esistente, come data warehouse, data lake e altre fonti, richiede molto tempo prezioso.
• Problemi di scalabilità: Con l’aumentare del volume e della varietà delle fonti dati, il livello semantico può non riuscire a gestire la complessità e il carico crescenti se non viene aggiornato.
• Garantire la coerenza dei dati: Mantenere coerenza e integrità tra più fonti può essere impegnativo, poiché il livello semantico riconcilia e armonizza dati provenienti da sistemi eterogenei.
• Costi e risorse: La manutenzione continua e gli aggiornamenti del livello semantico, inclusi i cambiamenti alle fonti dati e l’ottimizzazione delle prestazioni, richiedono risorse dedicate e finanziamenti costanti.
• Adozione da parte degli utenti e change management: Poiché gli utenti di business possono resistere ai cambiamenti nell’accesso e nella reportistica, è necessario fornire formazione completa e rafforzare la comunicazione tra i team.

Considerando attentamente queste sfide, puoi aumentare le probabilità di un’implementazione del livello semantico di successo. 

Modi comuni per implementare un livello semantico

Un livello semantico migliora accessibilità e usabilità dei dati offrendo una vista unificata di set di dati complessi. Ecco alcuni metodi standard per implementare questa integrazione.

Architettura “metadata-first”

Un’architettura metadata-first utilizza un livello semantico per creare un’architettura logica incentrata sui metadati. Offre una vista unificata dei dati nell’organizzazione senza alcuna consolidazione fisica. Questo approccio standardizza definizioni e governance a livello enterprise, così i componenti su misura per specifiche unità di business possono essere decentralizzati. 

Inoltre, è una scelta ideale per le organizzazioni che vogliono bilanciare standardizzazione e agilità delle unità di business nell’elaborazione dei dati.

Architettura con Ontology Modeling Language (OML)

In questo approccio, si crea un vocabolario comune in OML che può essere automaticamente istanziato da modelli distribuiti in un knowledge graph. Ciò facilita l’implementazione di accesso, classificazione, verifica e riuso di servizi informativi federati. 

Nell’implementare questo tipo di livello semantico si utilizza UFO—un’ontologia fondazionale con un vocabolario condiviso per descrivere concetti e relazioni—che aiuta in particolare a integrare dati provenienti da domini diversi.

Architettura “built-for-purpose”

Questo approccio decentralizzato sfrutta le capacità semantiche intrinseche dei singoli strumenti e sistemi (ad esempio CMS, CRM, dashboard BI) per gestire i dati a livello di unità di business senza un framework enterprise connesso. 

È un’opzione ideale per organizzazioni con unità di business eterogenee e indipendenti che necessitano di adattarsi rapidamente ai cambiamenti.

Architettura centralizzata

Questo modello centralizzato consolida i dati all’interno di un EDW o di un DL ed è la fonte autorevole per definizioni dei dati e logica di business. È una buona opzione per grandi imprese con requisiti dati complessi e regole di governance stringenti, come istituzioni finanziarie e organizzazioni sanitarie. 

Tuttavia, le piccole organizzazioni dovrebbero evitarlo, poiché richiede investimenti iniziali consistenti in risorse e tempo.

Quali sono i migliori strumenti per il livello semantico?

Scegliere lo strumento giusto per il livello semantico aiuta a gestire e valorizzare efficacemente i tuoi dati. Ecco alcuni dei migliori strumenti disponibili sul mercato, le loro caratteristiche e come possono aiutare la tua organizzazione.

Considerazioni finali

Il livello semantico è un meccanismo di trasformazione per qualsiasi organizzazione che voglia sfruttare i grandi volumi e le molteplici tipologie di dati disponibili al proprio interno. Rende possibili decisioni informate e aumenta l’accessibilità con un approccio unico ai dati. 

Naturalmente, insieme arrivano vari svantaggi di implementazione. Aumenta la complessità dei dati e può creare problemi di scalabilità. Tuttavia, i team dati possono gestirli con pianificazione, formazione e buoni strumenti. 

Se vuoi capire come valorizzare i dati con strumenti come Power BI, DataCamp offre diverse risorse formative. Il corso Introduction to Power BI fornisce solide basi per chi inizia. Per qualcosa di più approfondito, valuta il percorso professionale completo Data Analyst in Power BI, co-creato con Microsoft. 

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