Komunitas analitik data sedang aktif mendiskusikan berbagai pendekatan untuk membangun semantic layer, dengan fokus khusus pada alternatif yang muncul untuk implementasi tradisional. Meskipun semantic layer telah menjadi topik hangat dalam lingkaran data engineering, percakapan telah bergeser dari definisi dasar ke perbandingan alat dan metodologi spesifik.
Karakteristik Utama Lapisan Semantik:
- Abstraksi: Menyembunyikan kompleksitas sumber data yang mendasari
- Konsistensi: Menyediakan tampilan data terpadu di seluruh aplikasi
- Tata Kelola: Menerapkan kualitas data dan kebijakan
- Performa: Mengoptimalkan kueri dan mengurangi latensi
- Keamanan: Mengontrol izin akses data
Power BI dan Malloy Mewakili Filosofi yang Berbeda
Anggota komunitas menyoroti dua pendekatan yang berbeda dalam desain semantic layer. Pendekatan pertama melibatkan alat seperti model Semantic Power BI, yang mengambil pendekatan yang lebih efisien. Pendekatan kedua berpusat pada Malloy, sebuah bahasa analitik inovatif yang mendapat perhatian karena metodologinya yang unik.
Alat-alat ini fokus pada pendefinisian definisi metrik melalui fungsi agregasi dan menetapkan dimensi analisis yang jelas, seperti kategori produk dan wilayah geografis. Ini merupakan perubahan dari implementasi semantic layer tradisional yang lebih kompleks yang sering memerlukan pengaturan infrastruktur yang ekstensif.
Catatan: Malloy adalah bahasa query baru yang dikembangkan oleh Google yang bertujuan untuk menyederhanakan analisis data dengan membuatnya lebih semantik dan mudah dibaca.
Pendekatan Semantic Layer yang Disebutkan:
- Power BI Semantic Model : Pendekatan yang disederhanakan dengan fokus pada definisi metrik dan dimensi analisis
- Malloy : Bahasa analitik inovatif dengan kemampuan query semantik
- Implementasi Tradisional: Solusi kompleks yang berat infrastruktur
Implementasi Bervariasi Secara Luas di Berbagai Organisasi
Diskusi mengungkapkan bahwa semantic layer tetap agak kabur dalam praktik, dengan definisi dan implementasi yang bervariasi secara signifikan antara organisasi. Variabilitas ini telah menciptakan tantangan bagi data engineer yang baru memasuki bidang ini, karena mereka menghadapi interpretasi yang berbeda tentang apa yang merupakan semantic layer yang efektif.
Komunitas mengakui kompleksitas ini sambil mengenali bahwa semantic layer berfungsi sebagai mekanisme terjemahan yang krusial antara data mentah dan kebutuhan pelaporan bisnis. Fungsi terjemahan ini menjadi sangat penting karena organisasi berusaha untuk mendemokratisasi akses data bagi pengguna bisnis.
Minat yang Berkembang pada Sumber Daya Praktis
Ada permintaan yang jelas dalam komunitas untuk panduan praktis dan sumber daya edukatif yang lebih banyak. Para profesional data mencari contoh konkret dan strategi implementasi daripada diskusi teoretis, yang menunjukkan kematangan bidang di mana praktisi menginginkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Percakapan menunjukkan bahwa meskipun semantic layer telah melampaui fase eksperimental, masih ada pekerjaan signifikan yang diperlukan dalam standardisasi pendekatan dan berbagi praktik terbaik di seluruh industri. Evolusi yang berkelanjutan ini mencerminkan sifat dinamis dari data engineering dan pencarian berkelanjutan untuk cara yang lebih efisien untuk menjembatani kompleksitas teknis dengan kebutuhan bisnis.
Referensi: What is a Semantic Layer?