Ao oferecer uma visão unificada dos dados de uma organização, a camada semântica simplifica os dados em termos comerciais comuns. Ela atua como um tradutor entre dados brutos e aplicativos comerciais, dando contexto comercial aos dados. Ao modelar os dados da organização com valores e dimensões claramente definidos, conceitos de nível superior, como KPIs, podem ser consistentemente e precisamente definidos e calculados. Isso garante que métricas e dimensões, uma vez estabelecidas, sejam aplicadas uniformemente. Por exemplo, qualquer relatório ou painel que faça referência a “receita total por mês” sempre usará a mesma definição.
A camada semântica preenche a lacuna entre dados brutos e insights de negócios, garantindo a interpretação e o relatório consistentes de dados em uma organização. À medida que as organizações dependem cada vez mais de insights e métricas baseados em dados, a importância da camada semântica na análise de dados e na tomada de decisões continuará a crescer. Ela se tornará uma pedra angular de futuras ferramentas analíticas e, de fato, do cenário de dados de forma mais ampla.
A ascensão da análise orientada por IA
Assim como a IA responde a perguntas sobre código para desenvolvedores, a IA será capaz de responder a perguntas sobre relatórios para analistas de dados e usuários empresariais. Embora os analistas de dados ainda participem neste estágio se a tecnologia não puder lidar com isso, a IA está pronta para se tornar ainda melhor em responder a perguntas. Com o tempo, a IA ingerirá cada vez mais silos de dados de uma empresa — incluindo dados de sistemas de CRM, sistemas de tíquetes de suporte e sistemas de ERP. As plataformas de análise de dados também desenvolverão funcionalidades que permitem que as bases de conhecimento da empresa sejam usadas, incluindo informações sobre seus clientes e métricas, juntamente com informações extraídas de fontes externas (como dados da bolsa de valores, feeds de notícias e análise de mercado). Apoiadas pela acumulação de grandes quantidades de dados, as plataformas de análise de dados alimentadas por IA preencherão ainda mais a lacuna entre as equipes de dados e de negócios e permitirão que elas colaborem de forma muito mais eficiente.
