La capa semántica de Bingo Intelligence

Productos
viernes, 13 de agosto de 2010

El término “capa semántica” se refiere a la capa que traduce la estructura física de los datos (con sus tablas, campos y relaciones) en la terminología de negocio, que resulta familiar y conocida por los usuarios de negocio. Según la plataforma de Business Intelligence que utilices lo llamarás “universo”, “catálogo”, o “metadata”...

¿Es realmente necesaria la capa semántica en los sistemas de Business Intelligence? Yo siempre he creído (y creo) que sí. La capa semántica aísla al usuario de los aspectos más técnicos y facilita el uso del sistema. Se me ocurren tres poderosas razones que justifican la existencia de la capa semántica:

  • Humaniza la terminología de tablas y campos, permitiendo la utilización de espacios, acentos y otras manías que los seres humanos tenemos muy interiorizadas...
  • Oculta aspectos técnicos irrelevantes para el usuario, como las tablas agregadas, los alias, los loops, los particionamientos, el propio modelo de datos, o los tipos de relación... Todo eso debe ser invisible para el usuario, que ni le interesa, ni nos interesa que le interese (ya que nos permitirá realizar modificaciones sin alterar informes existentes).
  • Facilita la organización. Con una capa semántica, las entidades y atributos (clientes, ciudades, productos, familias de productos...) se pueden agrupar de la manera que resulte más conveniente. Por ejemplo, agrupando los objetos en carpetas, y poniendo los objetos que se consultan juntos cerca unos de los otros, o escondiendo aquellos que raramente son utilizados por los business users... (todas estas consideraciones, por otra parte, son casi irrelevantes durante el diseño físico de la base de datos).

No me molestaría en justificar la existencia de la capa semántica si no hubiese leído un artículo en el que se preguntan si realmente es necesaria una capa semántica.

Me ha llamado poderosamente la atención esta frase:

From my experience, most bonafide analysts feel constrained by a semantic layer, preferring to use SQL to examine and extract source data directly.

Según Wayne, la capa semántica sólo es útil para aquellos usuarios que realizan consultas ad-hoc, y como prueba de ello expone que los productos puros de dashboarding no incorporan capa semántica... La capa semántica también es irrelevante para los usuarios que sólo miran los informes y que no necesitan crearlos ni modificarlos...

En Bingo Intelligence pensamos que los usuarios no necesitan –ni quieren- conocer esa cosa llamada SQL, y que muchos de estos mismos usuarios estarían encantados de hacer ellos mismos sus cuadros de mando si estuviesen técnicamente preparados. Por estos motivos, la capa semántica de Bingo Intelligence se utiliza igual para crear un informe, un informe dinámico, o un cuadro de mando... lo cual es verdaderamente revolucionario e innovador... ¿Cuántos productos de BI conoces que permitan crear un cuadro de mando utilizando una capa semántica contra una base de datos relacional?

El siguiente vídeo muestra cómo crear un cuadro de mando con Bingo Intelligence en sólo 10 minutos (gracias a la capa semántica, por supuesto).

Os dejo también un pantallazo del diseñador de “catálogos”:

Una imágen del diseñador de la capa semántica de este producto de Business Intelligence

ACTUALIZACIÓN: Este es el aspecto en Bingo Intelligence 2012: