Семантические модели в продуктах данных

Последнее обновление: 2026-11-03

Семантическая модель — это модель в составе продукта данных, которая определяет, как структурируются и понимаются данные. Семантические модели помогают описать бизнес-контекст ваших данных — они позволяют добавлять связи, меры и измерения к таблицам в продукте данных.

Семантические модели позволяют создавать повторно используемые структуры данных, которые разработчики аналитики могут использовать в аналитических приложениях. Определив связи, меры и измерения один раз в продукте данных, вы обеспечиваете согласованность бизнес-метрик и моделей данных во всей организации.

Что такое семантическая модель?

Семантическая модель — это структурированное представление данных, которое включает в себя:

• Таблицы: таблицы данных в продукте данных.
• Связи: определенные соединения между таблицами на основе совпадающих полей, обеспечивающие ассоциативный анализ.
• Измерения: поля, используемые для группировки и категоризации данных, такие как имя клиента или категория продукта.
• Меры: метрики, вычисляемые с использованием выражений, такие как сумма продаж или средняя стоимость заказа.

Семантические модели создаются в продуктах данных, к которым можно получить доступ как из Аналитика, так и из Интеграция данных. Семантические модели используются в аналитических приложениях.

Зачем использовать семантические модели?

Семантические модели предоставляют ряд преимуществ для сценариев управления данными и аналитики:

• Повторное использование: определите структуры данных, связи и бизнес-метрики один раз и используйте их повторно в нескольких приложениях.
• Согласованность: убедитесь, что все приложения используют одинаковые расчеты и определения для ключевых бизнес-метрик.
• Ускоренная разработка: разработчики аналитических решений могут быстрее создавать приложения, наследуя готовые модели данных вместо их создания с нуля.
• Управление: централизуйте контроль над бизнес-логикой и структурами данных в управляемых продуктах данных.
• Сокращение количества ошибок: минимизируйте риск ошибок в вычислениях, используя проверенные выражения из семантической модели.
• Управляемые обновления: при изменении семантической модели изменения отражаются при перезагрузке приложения-потребителя. Вы можете выбрать, будет ли приложение автоматически наследовать новые данные и основные элементы.

• Контекст для ИИ: меры и измерения переносятся как основные элементы со ссылками на соответствующие термины бизнес-глоссария, сохраняя свои описания и выражения, которые формируют семантическое понимание для Qlik Answers.

Компоненты семантической модели

Таблицы

Таблицы содержат исходные данные, которые описывает семантическая модель. Каждая таблица представляет собой набор связанных данных, таких как транзакции продаж или записи о клиентах. Вы можете включить несколько таблиц из разных наборов данных, чтобы создать комплексную модель данных.

Отношения

Связи соединяют таблицы на основе совпадающих полей, например связывают таблицу продаж с таблицей клиентов с помощью поля идентификатора клиента. Связи позволяют выполнять ассоциативные запросы между таблицами и обеспечивают корректное связывание данных в аналитических приложениях.

Измерения

Измерения — это поля, используемые для категоризации и группировки данных, такие как имя клиента, категория продукта или регион. Как и меры, измерения отображаются в качестве основных элементов в приложениях-потребителях.

Измерения также можно связать с терминами бизнес-глоссария, что упрощает понимание концепций и определений, связанных с бизнес-сценарием.

Меры

Меры — это вычисляемые метрики, определяемые с помощью выражений, таких как Sum(Amount) или Avg(Value). Меры отображаются как основные элементы в приложениях, использующих семантическую модель, что позволяет разработчикам использовать их непосредственно в визуализациях.

Показатели также можно связать с терминами бизнес-глоссария, что упрощает понимание концепций и определений, связанных с бизнес-сценарием.

Обзор рабочего процесса

Рабочий процесс семантической модели состоит из следующих этапов:

1. Определение: в Интеграция данных или Аналитика создайте продукт данных с наборами данных, а затем определите семантическую модель, задав связи, меры и измерения.
2. Активировать: активируйте продукт данных, чтобы он стал доступен в Data Marketplace для разработчиков аналитики. Обратите внимание, что продукт данных не обязательно активировать, чтобы его можно было использовать, — однако активация указывает на то, что он готов к промышленной эксплуатации.
3. Использование: в Аналитика используйте каталог данных для просмотра семантических моделей, выберите необходимые таблицы и элементы и вставьте сгенерированный скрипт в свое приложение. После перезагрузки меры и измерения из семантической модели автоматически появляются в качестве основных элементов.

Предварительные требования

Для работы с семантическими моделями необходимы следующие предварительные условия.

Подписка

Ваша подписка должна разрешать доступ к продуктам данных. Список совместимых подписок см. в Работа с продуктами данных.

Разрешения

Для работы с семантическими моделями вам необходимы разрешения на создание продуктов данных и управление ими. Подробнее см. Роли и разрешения для продуктов данных.

Для использования семантических моделей требуются следующие разрешения:

• Разрешения, назначаемые администратором: для создания продуктов данных и управления ими вам потребуются определенные разрешения, назначенные администратором. См. Разрешения по умолчанию и пользовательские роли.
• Разрешения для пространств: чтобы использовать семантическую модель продуктов данных в общих, управляемых пространствах и пространствах данных, вам необходимо разрешение Может использовать данные или Может просматривать в пространстве, содержащем продукт данных.

Контроль доступа

Управление доступом к данным, хранящимся в семантической модели, регулируется правилами управления доступом продукта данных. Это включает в себя ссылки на метаданные и данные других ресурсов. Например, содержимое выражений в семантической модели находится под контролем доступа продукта данных, а не набора данных, в котором размещены эти ресурсы.

Следующие шаги

Чтобы начать работу с семантическими моделями:

• Менеджеры продуктов данных: см. Управление семантическими моделями в продуктах данных, чтобы узнать, как создавать и настраивать семантические модели.
• Разработчики аналитики: см. Использование продуктов данных в приложениях, чтобы узнать, как использовать семантические модели в своих приложениях.