Accelerare l’analisi dei dati self- service con un livello semantico unificato

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 2020/09/09

Per consentire a tutti gli utenti aziendali, indipendentemente dalle competenze tecniche, di trarre valore dagli strumenti di analisi self-service, le aziende devono fornire accesso ai dati con un livello semantico unificato. Questo garantisce che gli utenti possano accedere a qualsiasi fonte di dati utilizzando definizioni comuni standard, secondo la cultura aziendale in questione. Un livello semantico unificato funge anche da protezione, impedendo agli utenti di accedere a fonti erronee.

Purtroppo, le aziende non sono in grado di stabilire un livello semantico unificato a causa della sfida di sempre: i dati sono sparsi su più database eterogenei, data warehouse, sistemi cloud e big data, fonti NoSQL e file flat, per cui i modelli e le definizioni variano.

Scarica questo documento per approfondire:

  • Le due sfide correlate per un’analitica self-service.
  • Come definire uno livello semantico universale.
  • Come la virtualizzazione dei dati affronta le sfide evidenziate.
  • Come la virtualizzazione dei dati permette alle aziende di implementare uno livello semantico universale.
  • Due casi di studio di aziende che hanno sfruttato con successo la virtualizzazione dei dati per implementare un livello semantico universale al servizio di una vera e propria analisi self-service.

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