각 데이터 소스나 분석 도구 내에서 시맨틱을 별도로 정의할 경우, 일관성 부족, 중복, 유지보수 부담 증가, 복잡한 데이터 거버넌스를 초래할 수 있습니다. 반면, 유니버셜 시맨틱 레이어는 데이터 시맨틱을 한 곳에서 처리하고 모든 도구와 데이터 소스 사이에 일관성과 확장성을 보장합니다.
서로 연결되지 않은 정의에 의존하는 대신, 유니버셜 시맨틱 레이어는 데이터 액세스를 위한 일관된 프레임워크를 제공하여 운영 부담을 크게 줄입니다. 또한, 비즈니스 용어와 일치하는 풍부한 메타데이터를 활용하여 AI 성능을 향상시키며, 도구 및 AI 모델과의 원활한 통합을 가능하게 합니다.
