# Семантические модели в продуктах данных

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.

Примечание к информацииВам нужна одна из следующих подписок:

* Qlik Talend Cloud Enterprise
* Qlik Talend Cloud Premium
* Аналитика Qlik Cloud Premium
* Qlik Cloud Analytics Enterprise
* Qlik Sense Enterprise SaaS

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.

![Обзор семантической модели в продукте данных](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/semantic-model-overview.png)

## 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.

Примечание к подсказке

Для продуктов данных, находящихся ниже по потоку от конвейера данных Qlik Talend Data Integration, исходные связи из исходного конвейера предоставляются в виде предложений при редактировании семантической модели.

### 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](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataProducts/Data-products.htm).

### Разрешения

Для работы с семантическими моделями вам необходимы разрешения на создание продуктов данных и управление ими. Подробнее см. [Роли и разрешения для продуктов данных](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataProducts/data-products-roles-and-permissions.htm).

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](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/permissions-scopes-capacity-model.htm).
* **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](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataProducts/managing-semantic-models.htm), чтобы узнать, как создавать и настраивать семантические модели.
* Разработчики аналитики: см. [Использование продуктов данных в приложениях](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/DataProducts/consuming-data-products-apps.htm), чтобы узнать, как использовать семантические модели в своих приложениях.