조직 데이터가 증가함에 따라 복잡성도 증가합니다. 이러한 데이터 복잡성은 비즈니스 사용자에게 중요한 과제가 됩니다. 기존의 데이터 관리 접근 방식은 이러한 데이터 복잡성을 관리하는 데 어려움을 겪기 때문에 이를 처리하려면 고급 데이터 관리 방법이 필요합니다. 여기서 의미론적 레이어가 등장합니다.
의미 체계 계층은 데이터 인프라와 비즈니스 사용자 사이의 다리 역할을 합니다. 의미 계층은 데이터 일관성을 보장하고 데이터 엔터티 간의 관계를 설정하여 데이터 처리를 단순화합니다. 결과적으로 비즈니스 사용자는 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스(BI)를 통해 IT 팀에 의존하지 않고도 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
셀프 서비스 BI에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 실제로 글로벌 셀프서비스 BI 시장 가치는 57억 1천만 달러 2023년에는 2032년까지 273억 2천만 달러로 확대될 것으로 예상됩니다.
이 기사에서는 의미 계층이 무엇인지, 기업에 의미 계층이 필요한 이유, 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스를 활성화하는 방법에 대해 설명합니다.
의미 계층이란 무엇입니까?
의미 계층은 데이터 관리 인프라의 핵심 구성 요소입니다. 이는 복잡성을 단순화하도록 설계된 데이터 웨어하우스 또는 레이크하우스의 “최상위” 또는 추상화 계층 역할을 합니다. 전통적인 데이터 모델과 달리 의미 체계 계층은 데이터에 대한 비즈니스 중심 보기를 제공합니다. 비즈니스 사용자의 자율적인 보고서 개발, 분석 및 대시보드를 지원합니다.
의미 체계 계층을 통해 기업은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 더 깊은 통찰력을 얻으세요
- 정보를 바탕으로 결정을 내리세요
- 운영 효율성 향상
- 고객 경험 개선
사용자는 기술적 영역에 대한 걱정 없이 의미론적 레이어를 통해 데이터에 쉽게 접근할 수 있습니다. 각각 특정 사용 사례에 맞게 조정된 다양한 종류의 의미 계층이 있습니다. 또한 의미 계층은 데이터 사전을 제공하고, 데이터 관계를 활성화하고, 데이터 규정 준수를 보장함으로써 데이터 거버넌스를 촉진합니다.
이제 의미 계층을 이해했으므로 이것이 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스의 기초가 되는 방법을 살펴보겠습니다.
셀프 서비스 BI에서 의미 계층의 역할
의미 계층은 데이터 액세스를 단순화하고 데이터 무결성을 유지하는 데 중요한 역할을 하며 통치. 의미 체계 계층은 조직 전체에서 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스를 구현하는 핵심 요소입니다. 셀프 서비스 BI에서 의미 체계 계층의 몇 가지 주요 이점에 대해 논의해 보겠습니다.
단순화된 데이터 액세스
시맨틱 레이어는 기술적인 데이터 구조를 비즈니스 친화적인 용어로 변환합니다. 이를 통해 기술적인 지식이 없는 사용자도 더 쉽게 독립적으로 데이터를 탐색하고 분석할 수 있습니다. 의미 체계 모델은 비즈니스 사용자가 직관적인 인터페이스를 제공하여 IT 팀에 의존하지 않고도 신속하게 통찰력을 발견하고 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
비즈니스 사용자의 역량 강화
잘 정리되고 액세스 가능한 데이터를 통해 비즈니스 사용자는 자신만의 보고서와 대시보드를 생성하여 IT에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 이러한 셀프 서비스 접근 방식은 정보를 바탕으로 의사결정 보다 민첩한 비즈니스 환경을 촉진합니다.
데이터 품질 및 일관성 개선
의미 체계 계층은 데이터 정확성을 유지하는 데 도움이 되며 이는 다음과 같은 결과를 가져옵니다.
- 실시간 데이터 검증
- 표준화된 지표
- 정확한 계산
이러한 데이터 신뢰성은 의사 결정을 강화하고 협업을 향상시킵니다. 또한 모든 이해관계자가 동일한 데이터세트에 정렬되도록 보장합니다.
통찰력 확보 시간 단축
의미론적 계층을 인프라에 통합하면 데이터 정확성이 향상되고 분석 속도가 빨라집니다. 조직은 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 시장 변화에 신속하게 대응하여 출시 시간과 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 이러한 민첩성을 통해 기업은 변화하는 시장 상황에 대응하여 보다 신속하게 데이터 기반 조정을 수행함으로써 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
협업 및 지식 공유 촉진
일관된 통찰력과 표준화된 지표에 대한 신속한 액세스는 데이터 사일로를 무너뜨리고 부서 간 협업을 장려하는 데 도움이 됩니다. 팀은 보고서를 신속하게 공유하여 조직 전체의 지식 공유를 향상할 수 있습니다. 이러한 협업은 다양한 팀이 데이터에 대한 전체적인 관점에 기여하면서 문제 해결에 대한 보다 통합된 접근 방식으로 이어집니다.
현대 비즈니스에 의미 계층이 필요한 이유
앞서 언급했듯이 의미 체계 계층은 데이터를 민주화하고 모호성을 제거하여 조직 전체의 신뢰를 조성하는 데 도움이 됩니다. 경쟁력을 유지하려는 기업은 이미 의미론적 계층을 핵심 지원 요소로 수용하고 있습니다. 의미론적 계층을 기반으로 하는 견고한 데이터 관리 전략은 운영을 간소화하고 지속 가능한 성장을 지원합니다.
의미 체계가 없으면 기업은 데이터를 효과적으로 사용하는 데 다음과 같은 여러 가지 문제로 어려움을 겪을 수 있습니다.
- 데이터 일관성 및 품질 문제: 일관되지 않은 데이터 정의와 부정확성으로 인해 데이터 품질 문제. 이는 신뢰할 수 있는 통찰력을 얻기에는 악몽이 될 수 있습니다. 기업은 데이터 운영에 강력한 의미 계층을 통합하여 데이터 품질 문제를 피할 수 있습니다.
- 데이터 사일로: 데이터 사일로는 데이터가 격리된 저장소에 저장되어 효과가 없게 되는 일반적인 문제입니다. 에 따르면 S&P 글로벌 보고서데이터 사일로의 영향을 받는 조직의 비율은 다양합니다. 추정 범위는 39%에서 82%입니다. 이로 인해 수익 손실과 시간 낭비가 발생합니다.
- 시간이 많이 걸리는 프로세스: 데이터를 수동으로 추출하는 것은 광범위한 부서 간 협업이 필요하기 때문에 노동 집약적입니다. 이는 수익 손실과 시간 낭비로 이어집니다. 시맨틱 레이어는 데이터를 분류하고 데이터에 액세스하는 데 필요한 모든 수단을 보장함으로써 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.
시맨틱 레이어와 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스의 미래
생산성 향상을 위해서는 시맨틱 레이어가 필수가 되어가고 있습니다. 이를 통해 데이터에 더 쉽게 액세스하고 이해할 수 있으며 조직이 일관되고 실행 가능한 통찰력을 신속하게 얻을 수 있습니다.
셀프 서비스 BI 채택이 증가함에 따라 의미 체계 계층이 진화하고 있습니다. 앞으로는 특정 BI 도구에 묶이지 않고 데이터 웨어하우스에 직접 통합될 것입니다. 이러한 변화로 인해 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있게 되고 시스템이 더 원활하게 함께 작동할 수 있게 됩니다.
의미 체계 계층은 데이터 액세스를 간소화하고 더 빠르고 현명한 결정을 지원합니다. 이들의 성장은 조직이 민첩성을 유지하고 효율적으로 확장하는 데 도움이 될 것입니다.
더 자세히 알고 싶으십니까? 방문하다 Unite.ai 의미론적 계층이 비즈니스 인텔리전스의 미래를 어떻게 형성하는지 알아보세요.
게시물 셀프 서비스 BI에서 의미 계층의 역할 처음 등장한 Unite.AI.
