Temat: Warstwa semantyczna w BI

Witam serdecznie
piszę pracę magisterską na temat roli warstwy semantycznej w procesie budowy rozwiązań typu BI.
Jak do tej pory spotkałem się z dwoma rozwiązaniami, które producenci sami określają jako semantyczne.

1) BISM - BusinessIntelligence Semantic Model - pojawił się z SQL Server 2012. Oprócz standardowego wielowymiarowego modelu istnieje możliwość instalacji instancji i utworzenia hurtowni w trybie tabelarycznym, który bardzo przypomina relacyjną bazę danych, jednak posiada kilka różnic. Zapytania w tym modelu piszemy za pomocą DAX (Data Analysis eXpressions) lub dobrze znany MDX.

2) BOSL - BusinessObjects Semantic layer - warstwa świata obiektów tworzona za pomocą narzędzi SAPa.

Czy spotkał się ktoś z Was z innymi przykładami jawnie występującej semantyki w BI? Pojęcie jest o tyle szerokie, że można(należy?) pod nie podciągnąć metadane. Dlatego też zawieram w swojej pracy informacje o zależnościach między obiektami, sposobie przechowywania danych i ich szczegółowy opis.
Pozdrawiam

Temat: Warstwa semantyczna w BI

Chyba powinieneś poruszyć ten temat w grupie Business Intelligence. Tam jest masę ekspertów od wielu narzędzi BI i na pewno Ci pomogą.

Ze swojej strony mogę dodać, że praktycznie każde narzędzie BI opiera się o warstwę semantyczną bo to nic innego jak przeorganizowanie modelu bazy danych na taki, który będzie bardziej przejrzysty dla kolejne warstwy, czyli warstwy biznesowej.

W BO (Business Objects) świat obiektów spełnia rolę zarówno warstwy pośredniej jak i biznesowej, bo to tam określasz jak będzie wyglądał Twój model dostępny dla biznesu oraz jakie są relację między poszczególnymi obiektami.

W OBI (Oracle Business Intelligence) masz już to rozgraniczone i w przypadku gdy stawiasz BI na już istniejącej hurtowni to masz możliwość zdefiniowania swojego "schematu | modelu danych" wykorzystując do tego celu warstwę pośrednią a następnie na Twoim nowym schemacie zdefiniować model biznesowy.

W BA (Pentaho Business Analytics) masz kilka opcji. Pierwsza opcja to zdefiniujać model pośredni przy użyciu narzędzia Schema Worbench, który w efekcie tworzy wirtualną kostkę OLAP, na której następnie możesz definiować swój model biznesowy. Druga opcja to użycie Metadata Editora, który pozwoli Ci zdefiniować model pośredni na który dopiero zbudujesz model biznesowy.

Suma summarum wydaje mi się, że podejście bez względu na narzędzie jest zawsze takie same, czyli zdefiniowanie metadanych warstwy semantycznej ma służyć powiązaniu hurtowni z modelem biznesowym. A jak to się będzie odbywało to już kwestia indywidualnego podejścia do użytkownika danej firmy. Na pewno można tu rozróżnić dwa rodzaje warstw semantycznych. Czyli zbudowanie "pośredniej warstwy", która tłumaczy hurtownie na model oraz warstwy pod kostkę analityczną.

Musisz pamiętać, że każdy system BI ma swoją nomenklaturę a tak naprawdę sprowadza się do tego samego. Tutaj masz fajnie nakreśloną idee architektury -> Architektura BI.

Co do metadanych to trochę nie rozumiem pytania. Możesz bardziej szczegółowo co rozumiesz przez powiązanie warstwy semantycznej z metadanymi? Tak naprawdę wszystko co "opisuje świat w BI" to metadane.

Temat: Warstwa semantyczna w BI

Dziękuję za odpowiedź. Faktycznie, źle skonstruowałem zdanie dotyczące metadanych. Oczywiście masz rację, dokładnie o to mi chodziło.
Dzięki za podane przez Ciebie przykłady. Postaram się je poznać, bo według tego co piszesz, warto takie porównanie umieścić w mojej pracy.