Korábbi cikkeinkben már részletesen foglalkoztunk a szemantikus rétegekkel. Az első cikkben bemutattuk, hogy miért van szükségünk a szemantikus rétegekre. A második cikkben pedig arra kerestük a választ, hogy miért lehet az univerzális szemantikus réteg a hiányzó elem az analitikai kirakósból. Most szeretnénk megmutatni, hogyan válik mindez valósággá egy vállalat mindennapi működésében. Amikor egy már működő, napi szinten használt üzleti intelligencia rendszerbe integrált szemantikus réteg megoldás tapasztalatairól hallunk, sokkal könnyebb áthidalni az elmélet és a gyakorlati bevezetés közötti információs hiányt.
Ezért ebben a cikkben a 2023-as Semantic Layer Summit második panelbeszélgetésén elhangzott gyakorlati tapasztalatokat mutatjuk be Colin Taggart, a John Deere vállalat Enterprise Data Products & Semantic Layer termékmenedzserének beszámolója alapján. Ő részletesen ismertette, hogyan használható a szemantikus réteg az adatok és az üzleti folyamatok közötti szakadék áthidalására.
Felhalmozott gyakorlati tapasztalatok a John Deere-nél: a legfontosabb tanulságok
Taggart személyes tapasztalatai alapján négy fontos területet emelt ki a szemantikus réteg gyakorlati használatával kapcsolatban:
- Üzleti problémák megoldása
A szemantikus réteg megfelelő integrálása esetén valóban képes biztosítani az „egyetlen igazság" elvének érvényesítését több BI front end eszközön keresztül is. Mindezt úgy, hogy a felhasználóknak nem kell váltaniuk az eszközök között. Ez biztosítja, hogy a biztonság, az irányítás és a felhasználói élmény konzisztens és összehangolt maradjon a különböző platformokon.
- Az adatok helyben tartása
A megfelelően integrált szemantikus réteg lehetővé teszi továbbá azt is, hogy a felhasználók közvetlenül hozzáférjenek és elemezzék az adatokat, anélkül, hogy újra és újra importálniuk kellene azokat. Ez nemcsak javítja a rendszer teljesítményét, hanem jelentős költségmegtakarítást is eredményez. Emellett támogatja a felhőalapú, decentralizált adatgazda modellt, ahol az adatok azoknál vannak, akik a kontextusukban a legjobban értenek hozzájuk – így biztosítva a hatékony kezelést. A John Deere esetében például az Enterprise Data Products & Semantic Layer csapat gondoskodik arról, hogy az adatok előkészítése és feldolgozása zökkenőmentesen történjen, segítve ezzel a szervezet többi tagjának munkáját.
- Egységes végfelhasználói élmény létrehozása
Taggart tapasztalatai alapján a szemantikus réteg jelentősen megkönnyíti és hatékonyabbá teszi az adatok felhasználását, mivel leveszi az adatelőkészítés terhét az elemzők válláról. Egy egységes és intuitív felületet biztosít minden felhasználó számára, legyenek akár fejlesztők, akár "power userek". Továbbá lehetőséget ad arra, hogy a felhasználók saját adattermékeiket címkézzék és megjegyzésekkel lássák el, így javítva az adatok kereshetőségét és sokszínű alkalmazhatóságát az egész vállalaton belül.
- Az adatok használatának és teljesítményének nyomon követése és optimalizálása
Végül pedig a szemantikus réteg lehetőséget ad arra, hogy nyomon kövessük és mérjük, hogyan használják a felhasználók az adatokat. Ez segít azonosítani és kezelni az esetleges problémákat vagy fejlesztési lehetőségeket. Emellett lehetővé teszi azt, hogy csak akkor frissítsük a háttérben lévő adatokat, amikor arra valóban szükség van, a felhasználási minták és gyakoriság alapján, ezáltal időt és erőforrásokat takarítva meg.
Taggart tapasztalatai alapján a következő tanulságokat vonhatjuk le a szemantikus réteg gyakorlati bevezetése kapcsán:
- Kezdjünk kicsiben, az adatokra fókuszálva: Koncentráljunk a legfontosabb és legértékesebb riportokra vagy eszközökre, hogy gyorsan érjünk el kézzelfogható eredményeket.
- Gyors értékteremtés: Mutassunk fel minél hamarabb mérhető eredményeket az üzlet számára, hogy demonstráljuk a szemantikus réteg előnyeit és növeljük a projekt támogatottságát.
- Iteratív megközelítés: Lépésről lépésre haladjunk a nagyobb célok felé, folyamatosan fejlesztve és bővítve a rendszert, a felhasználói visszajelzésekre és igényekre reagálva.
- Üzleti felhasználók bevonása: Már a folyamat elejétől vonjuk be az üzleti felhasználókat, hogy biztosítsuk az elkötelezettségüket és integráljuk visszajelzéseiket a fejlesztés során.
A John Deere szakembere hangsúlyozta, hogy a szemantikus réteg bevezetése nemcsak technológiai, hanem kulturális változást is igényel a szervezetben. Az együttműködés és a kommunikáció kulcsfontosságú a sikeres átálláshoz.
A szemantikus réteg gyakorlati bevezetése valóban kihívást jelenthet, különösen akkor, ha a koncepció és annak előnyei nem egyértelműek a szervezet számára. Azonban az olyan valós példák, mint amiről Colin Taggart is beszámolt a John Deere-nél, jól mutatják, hogy a szemantikus réteg integrálása hogyan eredményezhet jelentős előnyöket a mindennapi üzleti folyamatokban.
Szakértőink úgy vélik, hogy a siker kulcsa a fokozatos, stratégiai megközelítés és az üzleti felhasználók aktív bevonása. A szemantikus réteg nem csupán egy technológiai eszköz, hanem egy olyan lehetőség, amely elősegíti az adatvezérelt döntéshozatal kultúrájának kialakítását és megerősítését a szervezetben.
Szerzők:
Havas Levente, partner, a Business Intelligence kompetenciaközpont vezetője
Balázs Bertold, vezető tanácsadó, nagyvállalati riporting szakértő
Tallós Farkas, tanácsadó
A 2023-as Semantic Layer Summit és az ott elhangzott panelbeszélgetés:
Semantic Layer Summit 2023 | AtScale
Panel Discussion 2 - A Semantic Layer in Practice - Tales from the Front Line
