Modelli semantici nei prodotti dati

Ultimo aggiornamento: 2026-11-03

Un modello semantico è un modello all'interno di un prodotto dati che definisce come i dati sono strutturati e compresi. I modelli semantici aiutano a descrivere il contesto aziendale dei dati—consentono di aggiungere relazioni, misure e dimensioni alle tabelle nel prodotto dati.

I modelli semantici consentono di creare strutture dati riutilizzabili che gli sviluppatori di analisi possono utilizzare nelle applicazioni di analisi. Definendo relazioni, misure e dimensioni una sola volta in un data product, garantisci metriche aziendali e modelli di dati coerenti in tutta l'organizzazione.

Che cos'è un modello semantico?

Un modello semantico è una rappresentazione strutturata dei dati che include:

• Tabelle: le tabelle di dati nel prodotto dati.
• Relazioni: connessioni definite tra tabelle basate su campi corrispondenti, che consentono l'analisi associativa.
• Dimensioni: Campi utilizzati per raggruppare e categorizzare i dati, come il nome del cliente o la categoria del prodotto.
• Misure: Metriche calcolate mediante espressioni, come la somma delle vendite o il valore medio dell'ordine.

I modelli semantici vengono creati all'interno dei prodotti dati, ai quali è possibile accedere sia da Analisi sia da Integrazione dati. I modelli semantici vengono utilizzati nelle applicazioni di analisi.

Perché utilizzare i modelli semantici?

I modelli semantici offrono diversi vantaggi per i casi d'uso di governance dei dati e analisi:

• Riutilizzabilità: Definisci strutture dati, relazioni e metriche di business una sola volta e riutilizzale in più applicazioni.
• Coerenza: garantire che tutte le applicazioni utilizzino gli stessi calcoli e le stesse definizioni per le metriche aziendali chiave.
• Sviluppo accelerato: gli sviluppatori di analisi possono creare applicazioni più rapidamente ereditando modelli di dati predefiniti invece di crearli da zero.
• Governance: Centralizza il controllo della logica di business e delle strutture dati nei prodotti dati governati.
• Riduzione degli errori: Riduci al minimo il rischio di errori di calcolo utilizzando espressioni convalidate dal modello semantico.
• Aggiornamenti controllati: Quando il modello semantico cambia, le modifiche si riflettono al ricaricamento dell'applicazione utilizzatrice. È possibile scegliere se l'applicazione eredita automaticamente o meno nuovi dati e voci principali.

• Contesto per l'IA: Misure e dimensioni vengono trasferite come voci principali con collegamenti ai corrispondenti termini del glossario aziendale, mantenendo le descrizioni e le espressioni che alimentano la comprensione semantica per Qlik Answers.

Componenti di un modello semantico

Tabelle

Le tabelle contengono i dati non elaborati che il modello semantico descrive. Ogni tabella rappresenta una raccolta di dati correlati, come ad esempio transazioni di vendita o record dei clienti. È possibile includere più tabelle provenienti da set di dati diversi per creare un modello dati completo.

Relazioni

Le relazioni collegano le tabelle in base a campi corrispondenti, ad esempio collegando una tabella delle vendite a una tabella dei clienti mediante un campo ID cliente. Le relazioni consentono query associative tra le tabelle e garantiscono che i dati siano collegati correttamente tra loro nelle applicazioni di analisi.

Dimensioni

Le dimensioni sono campi utilizzati per categorizzare e raggruppare i dati, come il nome del cliente, la categoria del prodotto o la regione. Come le misure, le dimensioni vengono visualizzate come voci principali nelle applicazioni consumer.

Le dimensioni possono anche essere collegate ai termini del glossario aziendale, consentendo una facile comprensione dei concetti e delle definizioni relativi al caso d'uso aziendale.

Misure

Le misure sono metriche calcolate definite mediante espressioni, come Sum(Amount) o Avg(Value). Le misure vengono visualizzate come voci master nelle applicazioni che utilizzano il modello semantico, consentendo agli sviluppatori di usarle direttamente nelle visualizzazioni.

Le misure possono anche essere collegate ai termini del glossario aziendale, consentendo una facile comprensione dei concetti e delle definizioni relativi al caso d'uso aziendale.

Panoramica del flusso di lavoro

Il flusso di lavoro del modello semantico è costituito dalle seguenti fasi:

1. Definisci: in Integrazione dati o Analisi, crea un data product con set di dati, quindi definisci un modello semantico definendo relazioni, misure e dimensioni.
2. Attiva: attiva il data product in modo che diventi disponibile nel Data Marketplace per gli sviluppatori di analisi. Si noti che non è necessario che il data product sia attivato per essere utilizzabile—tuttavia, l'attivazione aiuta a indicare che è pronto per casi d'uso in produzione.
3. Consumo: in Analisi, usa il catalogo dati per esplorare i modelli semantici, seleziona le tabelle e gli elementi necessari e inserisci lo script generato nell'applicazione. Dopo la ricarica, le misure e le dimensioni del modello semantico appaiono automaticamente come voci principali.

Prerequisiti

Per lavorare con i modelli semantici, sono necessari i prerequisiti seguenti.

Sottoscrizione

Il tuo abbonamento deve consentire l'accesso ai prodotti dati. Per un elenco di abbonamenti compatibili, vedere Utilizzo dei prodotti dati.

Autorizzazioni

Per lavorare con i modelli semantici, sono necessarie le autorizzazioni per creare e gestire i prodotti dati. Per tutti i dettagli, vedere Ruoli e autorizzazioni per i prodotti dati.

Per l'utilizzo dei modelli semantici, le autorizzazioni necessarie sono le seguenti:

• Autorizzazioni assegnate dall'amministratore: è necessario che un amministratore ti assegni autorizzazioni specifiche per creare e gestire i prodotti di dati. Vedere Autorizzazioni predefinite e ruoli personalizzati.
• Autorizzazioni dello spazio: per consumare il modello semantico dei data product negli spazi condivisi, gestiti e dati, è necessaria l'autorizzazione Può consumare dati o Può visualizzare nello spazio contenente il data product.

Controllo degli accessi

Il controllo degli accessi ai dati archiviati all'interno del modello semantico è regolato dalle regole di controllo degli accessi del prodotto dati. Questo include riferimenti a metadati e dati di altre risorse. Ad esempio, il contenuto delle espressioni nel modello semantico è soggetto al controllo degli accessi del prodotto dati, non del set di dati in cui risiedono tali risorse.

Prossimi passaggi

Per iniziare a usare i modelli semantici:

• Data product manager: vedere Gestione dei modelli semantici nei prodotti dati per scoprire come creare e configurare i modelli semantici.
• Sviluppatori di analisi: vedere Consumare prodotti di dati nelle applicazioni per scoprire come utilizzare i modelli semantici nelle proprie applicazioni.