Qu'est-ce qu'un modèle sémantique en analytique ?

Un modèle sémantique se situe entre les tables brutes et les personnes qui posent des questions. Il code ce que les données *signifient* : qu'une certaine table correspond aux « clients », que le « chiffre d'affaires » est un calcul précis, que les clients sont liés aux commandes d'une manière particulière. C'est étroitement lié à une couche sémantique : le modèle sémantique est le contenu modélisé (entités, relations, indicateurs) ; la couche sémantique est l'étage qui le met à disposition des outils et des utilisateurs.

Un bon modèle sémantique fournit :

• Concepts accessibles des termes métier au lieu de noms de colonnes cryptiques.
• Indicateurs définis des formules cohérentes pour les mesures clés.
• Relations la façon dont les entités se joignent, pour que les requêtes soient correctes.

iDBQuery construit et utilise un modèle sémantique comme capacité fondamentale. Sa couche sémantique apprend la signification de vos tables et colonnes, même les plus obscures, enregistre les relations entre elles et vous permet de définir les indicateurs métier une seule fois. C'est ce modèle qui vous permet de demander en langage naturel « clients actifs par forfait » et d'obtenir un SQL correct et une réponse sourcée, sans savoir comment le schéma est organisé. Comme le modèle couvre toutes vos sources connectées, les mêmes concepts accessibles peuvent tirer des données de plusieurs systèmes à la fois, vous offrant une analytique cohérente et compréhensible même sur un patrimoine sous-jacent en désordre.