什么是BI语义层

|| 导语

BI的新一代名词是ABI（Analytics and Business Intelligence），经过30年发展，已经进入高速发展期。德昂公司有幸在2009年进入ABI行业领域，多年耕耘，目前拥有了500多家企业客户，覆盖各行业和主题。同时也积累了丰富的项目实施经验，以及各类BI、AI、ETL工具、数据建模、数据库和数据治理经验。

这几年更是致力结合行业伙伴，进行数据分析应用的产品化研发，希望未来能让更多企业，不论大小，都有机会使用最现代的ABI数据分析应用产品和方案，以最短时间和最高效能建设符合自身需求的ABI应用平台。 

德昂鼓励持续建构ABI行业的最佳实践，以便促进ABI产业发展。目前内部COE和专业服务团队成员，在不断发展最佳的行业实践方法，除了贡献公司知识库，也挑选优秀的内容分享给客户和伙伴。

|| 什么是语义层

语义层是指在BI平台中搭建一个模型层，把数据仓库的数据映射成统一的业务术语，为企业级数据分析创建统一的逻辑数据模型。主要包括统一的维度(比如时间、客户、产品、组织)，统一的指标(比如销售、收入、达成率%)，同时一些衍生指标，比如同比、环比、月累计、年累计也可以在语义层维护。

语义层是数据库和BI可视化分析之间的桥梁。

|| BI工具的不同做法

企业级BI平台，比如Cognos、BO、MicroStrategy，推荐企业用户在其BI平台上搭建统一的语义层，基于语义层再构建数据集或者可视化分析。这种搭建语义层的方式称为【单一版本事实】。

BI平台中的语义层一般由IT 部门建设，对业务用户而言，有时语义层的更新不够及时，过程相对较长。因此后来发展的敏捷BI工具，比如PowerBI、Tableau，在逐渐简化中间语义层的处理环节，基于数据源直接搭建数据集，再基于数据集来做可视化分析。这种方式称为【单一版本数据源】。

补充说明：这两种方式MicroStrategy都可以支持。

|| 语义层有什么好处

近些年，随着企业对数据治理和数据资产的重视，语义层又重新开始流行起来。

总的来说语义层好处如下：

（1）提供数据治理体系，统一数据口径

语义层提供了统一的定义，报表仅包含发布的维度和指标，数据可信任度高。比如对销量，收入等指标的定义，确保全局一致性。

（2）基于可复用的对象，方便维护 

更改对象(比如维度、指标、筛选器等)即可自动映射到所有数据集和报表，不必重复作业。比如某个维度新增一个属性或者某个度量修改计算公式，只需在语义层里修改一次，无需重复修改每个数据集。

（3）易于访问，方便自助分析

业务用户不需要了解数据库的复杂定义，不用掌握SQL技术，即可访问语义层的对象来获取信息，让自助分析更直观更简单。另外语义层定义的维度层级，也利于钻取，做进一步分析洞察。

（4）基于语义层的对象提供数据服务

以MicroStrategy为例，可以把语义层的维度，指标等对象以API的形式提供数据接口和数据服务，满足多样化的数据消费需求。

（5）统一的安全管控，提高安全性

基于语义层可实现集中的权限管控，尤其是行列级别的数据权限设置，非常方便。比如同一个报表，有的用户只能看A部门的数据，有的用户只能看B部门的数据，同时作用到下游所有引用的数据集、报表和仪表板等应用，不需要针对某个数据集或者某个报表额外配置权限。

|| 哪种模型策略更好

技术在不断发展，选择哪种模型策略，是否搭建语义层，具体要看业务和架构的需求。

语义层是企业实现数据资产管理的很好的手段，一般会结合数据仓库的架构来合理搭配。

基于德昂多年数仓和BI实施经验，主要建议如下：

如果是部门内的、单主题的、或者需求变化非常频繁，常常需要快速做一些数据分析，或者IT资源相对紧张，可以选择比较敏捷的、没有语义层的方式来满足分析需求。

如果是涉及多主题域的、跨部门的整合应用，建议搭建语义层，方便全局的指标定义和权限管控。