O que é uma camada semântica? Um guia detalhado

Atualmente, a quantidade de dados gerados de várias fontes exige uma abordagem mais avançada para gerenciar e analisar os dados disponíveis. Por quê? Porque os métodos tradicionais não conseguem lidar com o grande volume de dados. Precisamos de ferramentas avançadas para armazenar e recuperar informações com eficiência.

É por isso que a camada semântica atua como intermediária entre os bancos de dados e os aplicativos do usuário. Ele fornece uma visão independente dos dados, definindo um vocabulário comercial comum, regras e relações entre os elementos de dados. 

Neste artigo, exploraremos a importância e os benefícios da camada semântica com mais detalhes.

O que é uma camada semântica?

A camada semântica preenche a lacuna entre a estrutura técnica das fontes de dados subjacentes (pense em data warehouses e data lakes) e as necessidades dos usuários. 

Os bancos de dados geralmente têm nomes de tabelas técnicas e definições de campos enigmáticas. A camada semântica cria uma visão nova e independente dos dados usando termos comerciais claros que todos na organização podem entender.

Essa camada também define um vocabulário comercial comum, pois diferentes departamentos podem usar termos diferentes para o mesmo conceito. Por exemplo, "vendas" para a equipe de vendas pode ser "receita" para o departamento financeiro. Como resultado, a camada semântica garante que todos estejam na mesma página e evita confusão ao analisar os dados.

Estrutura da camada semântica. Fonte: Dimodelo

Por que as organizações precisam de uma camada semântica?

A maioria das organizações enfrenta problemas como silos de dados, definições de dados inconsistentes e processos complexos de acesso a dados. A implementação de uma camada semântica garante que o acesso aos dados seja relativamente fácil e que as organizações operem sem problemas. 

Vamos entender a necessidade de uma camada semântica:

Erradicação de silos de dados e inconsistências

As organizações têm dados espalhados por vários bancos de dados, planilhas e aplicativos em nuvem. Isso cria silos de dados e dificulta a obtenção de uma visão holística, o que causa ainda mais inconsistências nas definições e na terminologia. 

Para resolver esse problema, a camada semântica unifica os dados em um vocabulário comercial consistente. Isso garante que os dados permaneçam consistentes entre os departamentos e sigam regras claras. Como resultado, as equipes de dados podem corrigir as inconsistências decorrentes de diferentes fontes de dados e usar dados mais limpos e confiáveis para análise.

Acessibilidade aprimorada dos dados

É necessário conhecimento técnico para trabalhar com estruturas de dados complexas, o que restringe o acesso a insights valiosos para usuários não técnicos, como analistas de negócios e executivos. 

A camada semântica democratiza o acesso aos dados, apresentando informações fáceis de usar e permitindo que mais usuários explorem e analisem os dados de forma independente. Você pode chamar isso de abordagem de autoatendimento, mas ela reduz a dependência das equipes de TI para tarefas básicas de dados.

Insights mais rápidos e melhor tomada de decisões 

Como os profissionais de dados podem encontrar e analisar os dados mais rapidamente com uma camada semântica bem definida, eles podem gerar insights mais rapidamente e tomar melhores decisões baseadas em dados para aproveitar as oportunidades com maior agilidade.

Tipos de camadas semânticas

As camadas semânticas têm finalidades diferentes, e o tipo de camada semântica de que sua empresa precisa depende da origem dos dados e do que é esperado. Vamos dar uma olhada nos tipos mais comuns de camadas semânticas:

Camada semântica universal

A camada semântica universal é uma camada autônoma separada do data warehouse ou da ferramenta de BI. É uma fonte única de verdade para definições de dados e lógica de negócios, proporcionando a você vantagens como gerenciamento centralizado, melhor governança e flexibilidade:

• Gerenciamento centralizado: É mais fácil manter a consistência entre diferentes ferramentas e aplicativos de BI.
• Melhoria da governança: Ele oferece um único ponto de segurança de dados e controle de acesso.
• Flexibilidade: Ele se adapta às mudanças nas fontes de dados ou nas ferramentas de BI sem afetar os relatórios existentes.

Embora a camada semântica universal exija investimento adicional, ela é mais adequada para ambientes de dados complexos.

Camada semântica do data warehouse 

A camada semântica do data warehouse reside no próprio data warehouse. Ele ajuda os engenheiros de dados a organizar e gerenciar o modelo de dados, melhorando a capacidade de manutenção dos dados no data warehouse. Ele se concentra no seguinte:

• Convenções de nomenclatura: Ele garante nomes consistentes para tabelas e atributos em todo o data warehouse.
• Organização do modelo de dados: Ele define as relações entre diferentes conjuntos de dados dentro do depósito.
• Linhagem de dados: Ele programa a origem e as transformações dos dados em todo o armazém.

Camada semântica do lago de dados

Assim como a camada semântica do data warehouse, a camada semântica do data lake é usada em um data lake para organizar e gerenciar o esquema de dados não estruturados ou semiestruturados. Ele ajuda os usuários a entender o significado e as relações entre os diferentes elementos de dados no lago.

Camada semântica de Business Intelligence (BI)

Esse é o tipo mais comum. Ele fica entre o data warehouse (ou lago de dados) e as ferramentas de BI, como o Power BI ou o Tableau. Como resultado, ele torna os dados mais acessíveis para que os usuários corporativos os analisem sem entender a estrutura de dados subjacente.

A camada semântica de negócios define:

• Conceitos de negócios: Ele converte os elementos de dados brutos em termos comerciais (como Sales em vez de sales_table).
• Relacionamentos: Ela define como diferentes pontos de dados se relacionam entre si (a tabelaCustomer pode se conectar à tabela Order ).
• Métricas e cálculos: Ele predefine os cálculos usados em relatórios e painéis (ou seja, Total Revenue).

Você quer saber mais sobre os modelos semânticos do Power BI? Leia nossa postagem detalhada no blog O que são modelos semânticos do Power BI? para saber mais sobre seus componentes, modos e práticas recomendadas para criá-los e gerenciá-los. 

Como funciona a camada semântica

Uma plataforma de camada semântica conecta a camada semântica com aplicativos de negócios ou ferramentas de análise, como Power BI, Tableau ou outros. Ele abstrai as fontes de dados para fornecer uma visão unificada e de fácil utilização dos dados subjacentes, para que os usuários possam acessar e analisar as informações rapidamente. 

Os principais componentes de uma plataforma de camada semântica incluem: 

• Fontes de dados: Esses são repositórios de dados brutos, como data lakes e warehouses, onde os dados são armazenados em seu formato original.
• Integração de dados: Essa camada extrai dados de várias fontes e os transforma em um formato consistente.
• Repositório de metadados: Ele armazena metadados, que incluem informações sobre fontes de dados, modelos de dados, definições de dados e relacionamentos entre entidades de dados.
• Modelo semântico: Ele define a lógica comercial, as hierarquias, as métricas e os cálculos que transformam os dados brutos em termos e percepções comerciais significativos.
• Mecanismo de consulta: Ele processa as consultas do usuário, converte-as em consultas específicas da fonte e recupera os dados necessários das fontes de dados.
• Camada de apresentação de dados: Essa é a interface por meio da qual os usuários finais interagem com os dados, como painéis ou relatórios.

Principais componentes de uma camada semântica. Fonte: Conhecimento empresarial

Criação de uma camada semântica

Entender como uma camada semântica é criada é tão importante quanto entender sua importância. Portanto, siga estas etapas para criar uma camada semântica eficaz que forneça uma visualização de dados consistente e favorável aos negócios:

Identificar os requisitos de negócios

A primeira etapa é identificar os requisitos comerciais e entender as necessidades específicas dos usuários finais. Para isso, os analistas de dados e os especialistas no assunto colaboram para obter insights sobre os tipos de dados necessários, as perguntas que precisam responder e os relatórios ou análises que precisam gerar. 

Quando tiverem todos os requisitos, poderão criar uma camada semântica que atenda às necessidades específicas de sua organização.

Avaliar as fontes de dados

Depois de coletar os requisitos, as equipes de dados avaliam as fontes de dados existentes na organização. Ao fazer isso, eles entendem o formato e a qualidade dos dados armazenados nessas fontes. Isso ajuda a determinar a preparação e a transformação de dados necessárias antes de integrá-los à camada semântica.

Projetar o modelo semântico

Em seguida, as equipes projetam o modelo semântico com base nos requisitos comerciais e na avaliação dos dados. Esse modelo representa as entidades e os relacionamentos comerciais de forma significativa para os usuários finais. 

Ao projetar esse modelo, as equipes de dados usam técnicas de modelagem padrão do setor, como modelagem dimensional ou modelagem de cofre de dados, para garantir que o modelo semântico seja dimensionável e extensível.

Implementar a camada semântica

Depois que o modelo semântico é projetado, os analistas de dados implementam a camada semântica usando as ferramentas e tecnologias adequadas. Eles criam exibições e calculam campos, hierarquias e outras construções para traduzir os dados brutos para o modelo semântico em sua ferramenta de modelagem de dados ou plataforma de business intelligence (BI) - se estiverem usando uma. 

Integrar com fontes de dados

Em seguida, as equipes de dados usam conectores ou APIs para criar conexões entre a camada semântica e as fontes de dados, escrevendo processos de extração e transformação de dados para mover e preparar os dados para a camada semântica. 

Dessa forma, eles transformam e normalizam os dados para que se ajustem ao modelo semântico e garantem que eles estejam sincronizados e atualizados em todas as fontes.

Testar e validar

Eles também testam e validam minuciosamente a camada semântica para garantir que ela seja precisa e esteja alinhada com os requisitos comerciais. Veja o que eles fazem durante a fase de teste e validação:

• Verifique se todos os recursos e funcionalidades funcionam corretamente.
• Avaliar o desempenho e o dimensionamento da camada semântica em diferentes cargas de trabalho.
• Realize testes de aceitação do usuário (UAT) com os usuários finais para garantir que a camada semântica atenda às suas necessidades.

Implementar e manter

Depois que tudo estiver pronto, as equipes implementam a camada semântica no ambiente de produção, o que significa que ela está disponível para os usuários finais. Agora, eles estabelecem processos de manutenção contínua para monitorar a qualidade dos dados e atualizar a camada semântica à medida que os requisitos comerciais evoluem. 

Para garantir que a camada semântica funcione de forma ideal, eles analisam regularmente seu desempenho para identificar oportunidades de melhoria.

Desafios e considerações

Embora a criação de uma camada semântica possa parecer vantajosa para as organizações, ela pode apresentar vários desafios que os profissionais de dados devem avaliar cuidadosamente durante a implementação. Vamos dar uma olhada em alguns desses desafios: 

• Complexidade na configuração inicial: A integração da camada semântica com a infraestrutura de dados existente, como data warehouses, data lakes e outras fontes de dados, consome muito tempo valioso.
• Problemas de escalabilidade: À medida que o volume e a variedade de fontes de dados aumentam, sua camada semântica pode não conseguir acomodar a complexidade crescente e a carga de dados se não for atualizada.
• Garantir a consistência dos dados: Manter a consistência e a integridade dos dados em várias fontes de dados pode ser assustador, pois a camada semântica reconcilia e harmoniza os dados de sistemas diferentes.
• Implicações de custos e recursos: A manutenção e as atualizações contínuas da camada semântica, incluindo alterações na fonte de dados e ajuste de desempenho, exigem recursos dedicados e financiamento contínuo.
• Adoção de usuários e gerenciamento de mudanças: Como os usuários corporativos podem resistir às mudanças no acesso aos dados e nos relatórios, você deve fornecer um treinamento abrangente e fortalecer a comunicação entre as equipes.

Ao considerar cuidadosamente esses desafios, você pode aumentar as chances de uma implementação bem-sucedida da camada semântica. 

Maneiras comuns de implementar uma camada semântica

Uma camada semântica melhora a acessibilidade e a usabilidade dos dados, fornecendo uma visão unificada de conjuntos de dados complexos. Aqui estão alguns métodos padrão para implementar essa integração.

Arquitetura que prioriza os metadados

Uma arquitetura que prioriza os metadados usa uma camada semântica para criar uma arquitetura lógica com foco nos metadados. Ele oferece uma visão unificada dos dados em toda a organização sem nenhuma consolidação física. Essa abordagem padroniza as definições e a governança em nível empresarial para que os componentes adaptados a unidades de negócios específicas possam ser descentralizados. 

Além disso, é a opção ideal para organizações que desejam equilibrar a padronização e a agilidade da unidade de negócios no processamento de dados.

Arquitetura da linguagem de modelagem de ontologia (OML)

Nessa abordagem, é criado um vocabulário comum em OML que pode ser instanciado automaticamente a partir de modelos distribuídos em um gráfico de conhecimento. Isso facilita a implementação do acesso, da classificação, da verificação e da reutilização de serviços de informações federadas. 

Ao implementar esse tipo de camada semântica, é usada a UFO, uma ontologia fundamental com um vocabulário compartilhado para descrever conceitos e relacionamentos. Ele ajuda especialmente a integrar dados de diferentes domínios.

Arquitetura criada para o propósito

Essa abordagem descentralizada aproveita os recursos semânticos inerentes de ferramentas e sistemas individuais (por exemplo, CMS, CRM, painéis de BI) para gerenciar dados no nível da unidade de negócios sem uma estrutura corporativa conectada. 

É uma opção ideal para organizações com unidades de negócios diversas e independentes que precisam de adaptação rápida a requisitos variáveis.

Arquitetura centralizada

Esse modelo centralizado consolida os dados em um EDW ou DL e é a fonte autorizada para definições de dados e lógica comercial. É uma boa opção para grandes empresas com requisitos de dados complexos e regras de governança rigorosas, como instituições financeiras e organizações de saúde. 

No entanto, as pequenas organizações não devem usar essa abordagem, pois ela exige um grande investimento inicial em recursos e tempo.

Quais são as melhores ferramentas de camada semântica?

A seleção da ferramenta de camada semântica correta ajuda a gerenciar e aproveitar seus dados com eficiência. Aqui estão algumas das melhores ferramentas disponíveis no mercado, seus recursos e como elas podem beneficiar sua organização.

Considerações finais

A camada semântica é um mecanismo de transformação de negócios para qualquer organização que deseje usar os grandes volumes e variedades de dados disponíveis em suas instalações. Ele possibilita a tomada de decisões informadas e aumenta a acessibilidade por meio de uma abordagem única dos dados. 

Mas, é claro, junto com isso vêm várias desvantagens de implementação por meio de uma camada semântica. Isso aumenta a complexidade dos dados e cria problemas de dimensionamento. No entanto, as equipes de dados podem lidar com isso por meio de planejamento, treinamento e boas ferramentas de suporte. 

Se você quiser entender como aproveitar os dados por meio de ferramentas como o Power BI, o DataCamp tem vários recursos educacionais. O curso Introdução ao Power BI oferece a você uma base sólida para iniciantes. Se você quiser algo mais envolvente, considere o programa de carreira completo de Analista de dados no Power BI, que foi criado em parceria com a Microsoft. 

Por fim, se você estiver interessado em integrar tecnologias avançadas, confira o curso Implementing AI Solutions in Business para ver como a IA pode ser incorporada aos processos de negócios para impulsionar a inovação e a eficiência.