Семантический слой, и с чем его едят
Одно из главных препятствий на пути к внедрению в компании data-driven подхода — это то, что обычные бизнес-юзеры не понимают, как им работать с аналитикой. Не просить у аналитиков каждый раз сделать отчет или выгрузку, а самостоятельно копаться в данных и находить ответы на свои вопросы.

🔜 Способ сделать данные чуть ближе к людям — это введение сематического слоя, который выступает прослойкой между БД и бизнесом. В нем, как в едином источнике правды, задаются все метрики, уровни доступа, этапы трансформации данных и затем подтягиваются во все BI-тулы, приложения и так далее.

Плюсы в том, что не приходится прописывать всю эту информацию каждый раз в разных системах, а бизнес-пользователи могут работать с данными, оперируя понятными им терминами и названиями. И уже под капотом у семантического слоя их простые запросы трансформируются в оптимизированный SQL-код.

Конечно, нужно это не всем. Введение семантического слоя оправдано, когда:
🔵в компании уже довольно развитая система аналитики — множество дашбордов, разные BI-платформы, пользователи из разных отделов со своими запросами и метриками,
🔵используется сложная бизнес-логика и расчеты, а не только SUM() и AVG(),
🔵хочется дать пользователям возможность самим писать ad hoc-запросы, не заставляя их изучать продвинутый SQL с join’ами и прочими тонкостями.

Если пока нет необходимости объединять системы и стандартизировать расчеты, тратить время на создание семантического слоя может быть нерационально.

🔜 Но если момент настал, и вы не знаете, что теперь делать, то мы нашли для вас гайд. Он объясняет процесс на довольно простом примере, но зато наглядно: с чего начать, как задать определения метрик на YAML и настроить логику работы. В конце еще и короткий FAQ добавили.

Для тех, кому этого мало, даже дали ссылку на еще подробную статью с подборкой полезных материалов и списком тулов для создания семантических слоев.