随着数字化转型加速，BI（商业智能）语义层作为企业数据分析的核心组件，结合AI技术，正焕发出新的活力与价值。

一、     什么是BI语义层

BI语义层通过搭建一个模型层，将数据仓库中的数据映射为统一的业务术语，为企业级数据分析创建统一的逻辑数据模型。这包括统一的维度（如时间、客户、产品、组织）和统一的指标（如销售、收入、达成率%），以及一些衍生指标（如同比、环比、月累计、年累计）。它作为数据库和BI可视化分析之间的桥梁，确保数据的一致性。

二、     语义层有什么好处

1.     提供数据治理体系，统一数据口径

语义层提供了统一的定义，报表仅包含发布的维度和指标，数据可信任度高。

比如对销量，收入等指标的定义，确保全局一致性。

2.     基于可复用的对象，方便维护

更改对象(比如维度、指标、筛选器等)即可自动映射到所有数据集和报表，不用重复作业。比如某个维度新增一个属性或者某个度量修改计算公式，只需在语义层里修改一次，无需重复修改每个数据集。

3.     易于访问，方便自助分析

业务用户不需要了解数据库的复杂定义，不用掌握SQL技术，即可访问语义层的对象来获取信息。AI驱动的自然语言处理（NLP）技术进一步简化用户交互，使自助分析更加直观和简单。

4.     基于语义层的对象提供数据服务

以德昂BI平台为例，可以把语义层的维度，指标等对象以API的形式提供数据接口和数据服务，满足多样化的数据消费需求。

5.     统一的安全管控，提高安全性

基于语义层可实现集中的权限管控，尤其是行列级别的数据权限设置，非常方便。

比如同一个报表，有的用户只能看A部门的数据，有的用户只能看B部门的数据，同时作用到下游所有引用的数据集、报表和仪表板等应用，不需要针对某个数据集或者某个报表额外配置权限。

三、     哪种模型策略更好

传统BI平台（如Cognos、BO、MicroStrategy）通常推荐在其平台上搭建统一的语义层，构建数据集和可视化分析，强调数据的一致性和准确性。而敏捷BI（如PowerBI、Tableau）则更注重灵活性和快速响应，直接基于数据源构建数据集和可视化分析。

德昂BI平台可以同时支持这两种模式，为企业提供更多选择。

根据德昂多年实施经验，我们建议：

• 如果是部门内的、单主题的、或者需求变化非常频繁，常常需要快速做一些数据分析，或者IT资源相对紧张，可以选择比较敏捷的、没有语义层的方式来满足分析需求。 

• 如果是涉及多主题域的、跨部门的整合应用，建议搭建语义层，方便全局的指标定义和权限管控。语义层是企业实现数据资产管理的很好的手段，一般结合数据仓库的架构来合理搭配。

四、     为什么语义层对AI分析如此重要

BI专注于结构化查询和精确计算，AI更擅长处理非结构化数据和复杂推理，同时AI自身并不是一个完整的分析解决方案。AI依赖于输入的数据质量，数据孤岛、数据不一致、理解偏差会降低输出质量，从而导致AI模型效果欠佳，甚至输出错误的结果。 

将AI的自然语言翻译与语义层对数据关系的理解相结合，确保了分析安全、准确、可靠。

在AI时代，语义层不仅是数据治理的重要工具，更是实现智能数据分析的关键。通过AI与语义层的融合，企业可以更好地管理数据资产，提升数据分析效率，提供更精准的决策支持。

德昂信息(www.dataondemand.cn)深耕数据管理和应用领域，积累了深厚的专业经验。我们专注于人工智能（AI）与商业智能（BI）技术有机结合，致力于打造一个“数据可信、分析透明、决策智能”的数据生态系统，助力企业在数字化转型过程中提升运营效率和核心竞争力，推动企业实现高质量发展。