随着人工智能技术的飞速发展，大模型以其强大的语言理解和生成能力，成为当下科技领域的热门话题。与此同时，数据分析作为企业洞察市场动态、优化业务流程、提升竞争力的关键手段，也在不断寻求突破与创新。将大模型与数据分析相结合，无疑是一次极具前瞻性和潜力的探索。大模型能够以更自然、更智能的方式理解数据的语义，从而为数据分析提供更精准、更深入的解读。这种结合不仅能够提升数据分析的效率，还能够挖掘出传统方法难以发现的隐藏信息，为企业带来全新的视角和价值。
在这样的背景下，企业有必要深入考虑语义层建设的重要性。语义层是连接数据与业务逻辑的桥梁，它能够将复杂的数据转化为易于理解和应用的知识。通过语义层的建设，企业可以实现数据的标准化、规范化和语义化，从而让数据真正“活”起来。无论是业务人员、数据分析师还是决策者，都能够通过语义层快速获取所需信息，并基于这些信息做出更明智的决策。
沙丘智库发布《“大模型+数据分析”系列研究：语义层建设指南》，深入研究语义层的定义与核心功能、语义层的三种技术实现路径、语义层在对话式数据查询中发挥的作用，并为企业级语义层建设提供参考指南。
完整报告：沙丘智库《“大模型+数据分析”系列研究：语义层建设指南》（27页PPT）
01
语义层定义
随着数据民主化愿景的出现，数据分析师和数据工程师不再是唯一的数据用户，企业希望没有数据背景的业务人员也能获得有价值的数据洞察。传统上，利用数据库中的数据来获得洞察需要用户了解数据模式并为每个期望的结果编写精确的 SQL 查询，但期望所有用户都具备这些技术技能明显是不现实的。为了应对这一挑战，企业应考虑引入语义层。
语义层（semantic layer）是一个抽象层，位于数据源和用户查询之间，向下封装物理数据复杂性，向上输出来自不同数据源数据的一致性表达，使得业务用户能够在不需要理解底层数据结构的情况下访问和分析数据。语义层将复杂的技术模式转换成对业务用户友好的术语和概念，从而促进了非技术用户的数据分析交互。
随着大模型展示出巨大的应用潜能，企业开始探索大模型在数据分析领域的应用，目前对话式数据查询是数据消费环节成熟度最高的应用场景，也是大模型在数据分析领域使用的关键，数据查询的准确性对于后续的深度分析来说至关重要；
当前，业界探索对话式数据查询的主流技术路线可分为三种：
第一种是NL2SQL，利用大模型将自然语言问题转换为数据库可读的SQL，但完全依赖大模型的能力难以对齐业务语义和数据语义，导致准确率、性能、成本等多方面的技术挑战；
第二种是NL2DSL2SQL，通常是利用已有BI平台中的数据集和报表，大模型先生成BI查询DSL，再转换成SQL查询；
第三种是NL2Semantic Layer（本质也是NL2DSL的一种），利用优秀的语义层将语义对齐的复杂度从大模型中释放出来，提高数据查询的准确率和时效性。从落地质量要求上看，这条路线当前更符合企业级应用的需求。
02
语义层的技术实现路径
在架构层面，语义层的实现路径主要可分为如下三种方案——数据层语义、BI平台语义层、独立语义层，核心差异在于语义维护的层级有所不同。其中，独立的语义层正在进一步延伸为指标平台产品，是业界相对更加认可的一种方案。
当前，这三种实现路径方式没有绝对的优劣之分，由于企业不同的业务部门或分析场景可能需要不同的数据处理和分析能力，因此单一的实现路径可能无法满足企业所有的分析需求。企业可能会采用混合的方式，将不同的语义层实现路径都集成到数据架构中，这种方式类似于在逻辑数仓或湖仓架构中采用的集成方法。
沙丘智库认为，当前并没有一个单一的语义层解决方案可以完美地满足所有企业，企业在构建语义层时应采取整体视角，在性能、成本、易用性、可扩展性、安全性等多个因素之间做出权衡，形成一个复合语义层。
复合语义层是一个逻辑统一层，整合多种语义对象（如数据产品、物化视图、知识图谱、独立语义层、BI平台语义层等），形成协调一致的语义网络。通过策略性地选择最合适的位置部署语义对象，避免在不同的地方重复创建相同的分析模型和指标。
* 以上内容节选自沙丘智库《“大模型+数据分析”系列研究：语义层建设指南》
完整报告：沙丘智库《“大模型+数据分析”系列研究：语义层建设指南》（27页PPT）
报告目录
1.语义层概览
1.1 语义层定义
1.2 语义层的核心功能
1.3 语义层的进化历程
1.4 语义层在对话式数据查询中的应用
2.语义层的技术实现路径
2.1 语义层的三种实现路径对比
2.2 数据层语义
2.2.1 数据层语义定义
2.2.2 数据层语义的优劣势
2.3 BI平台语义层
2.3.1 BI平台语义层定义
2.3.2 BI平台语义层的优劣势
2.4 独立的语义层
2.4.1 独立的语义层定义
2.4.2 独立语义层的优劣势
2.4.3 独立语义层和指标平台的关系
3.企业级语义层建设指南
3.1 企业语义层的理想特点
3.2 复合语义层架构的必要性
3.3 复合语义层架构的设计思路
3.4 利用知识图谱增强语义层
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