Как создать семантический слой для BI и AI: показатели, измерения и происхождение данных | DataForge
В этом видео мы шаг за шагом показываем, как в DataForge формируется РПИ (реестр показателей и измерений) — один из ключевых элементов современной архитектуры данных. Узнать больше о платформе можно на сайте: https://dataforg.ru Если в компании есть несколько BI-систем, десятки отчётов и постоянные споры о том, как правильно считать выручку, прибыль, количество клиентов или другие показатели, именно семантический слой помогает навести порядок. Он позволяет создать единый словарь бизнес-метрик, зафиксировать их определения и обеспечить одинаковое понимание данных всеми участниками процесса: аналитиками, разработчиками, бизнес-пользователями и AI-агентами. В рамках видео вы увидите полный цикл работы: • создание проекта; • подключение базы данных; • создание фактов; • настройку показателей; • создание расчётных показателей; • анализ происхождения данных (data lineage); • создание измерений; • формирование справочников; • обзор готового РПИ и принципов его использования. Такой подход особенно полезен организациям, которые внедряют BI-системы, строят корпоративные хранилища данных, внедряют Data Governance или начинают использовать AI-ассистентов для работы с корпоративными данными. DataForge помогает превратить разрозненные определения и Excel-файлы в единый управляемый слой знаний о данных компании. Узнать больше о платформе можно на сайте: https://dataforg.ru Тайм-коды: 00:00 Вступление 00:32 Проект 00:50 Подключение БД 01:04 Создание факта 02:00 Создание показателя 02:53 Создание расчетного показателя 04:49 Просмотр происхождения 05:01 Создание измерения 05:47 Создание справочника 06:40 Обзор готового РПИ 07:01 Заключение семантический слой, semantic layer, DataForge, реестр показателей, каталог показателей, показатели и измерения, data lineage, происхождение данных, Data Governance, BI, бизнес аналитика, DWH, хранилище данных, метрики, KPI, AI агент, text to sql, корпоративные данные, self service bi, data catalog
В этом видео мы шаг за шагом показываем, как в DataForge формируется РПИ (реестр показателей и измерений) — один из ключевых элементов современной архитектуры данных. Узнать больше о платформе можно на сайте: https://dataforg.ru Если в компании есть несколько BI-систем, десятки отчётов и постоянные споры о том, как правильно считать выручку, прибыль, количество клиентов или другие показатели, именно семантический слой помогает навести порядок. Он позволяет создать единый словарь бизнес-метрик, зафиксировать их определения и обеспечить одинаковое понимание данных всеми участниками процесса: аналитиками, разработчиками, бизнес-пользователями и AI-агентами. В рамках видео вы увидите полный цикл работы: • создание проекта; • подключение базы данных; • создание фактов; • настройку показателей; • создание расчётных показателей; • анализ происхождения данных (data lineage); • создание измерений; • формирование справочников; • обзор готового РПИ и принципов его использования. Такой подход особенно полезен организациям, которые внедряют BI-системы, строят корпоративные хранилища данных, внедряют Data Governance или начинают использовать AI-ассистентов для работы с корпоративными данными. DataForge помогает превратить разрозненные определения и Excel-файлы в единый управляемый слой знаний о данных компании. Узнать больше о платформе можно на сайте: https://dataforg.ru Тайм-коды: 00:00 Вступление 00:32 Проект 00:50 Подключение БД 01:04 Создание факта 02:00 Создание показателя 02:53 Создание расчетного показателя 04:49 Просмотр происхождения 05:01 Создание измерения 05:47 Создание справочника 06:40 Обзор готового РПИ 07:01 Заключение семантический слой, semantic layer, DataForge, реестр показателей, каталог показателей, показатели и измерения, data lineage, происхождение данных, Data Governance, BI, бизнес аналитика, DWH, хранилище данных, метрики, KPI, AI агент, text to sql, корпоративные данные, self service bi, data catalog