セマンティックビューの概要

新しいスキーマレベルオブジェクトである セマンティックビュー に、セマンティックなビジネスコンセプトを直接データベースに格納することができます。ビジネス・メトリクスを定義し、ビジネス・エンティティとその関係をモデリングできます。物理データにビジネス上の意味を付加することで、セマンティックビューはデータ主導の意思決定を強化し、エンタープライズアプリケーション全体で一貫したビジネス定義を提供します。

Cortex Analyst でセマンティックビューを使用し、 SELECT ステートメントで これらのビューをクエリする ことができます。(セマンティックビューのクエリは プレビュー機能。

セマンティックビューがツールやデータにより意味のあるインターフェイスを提供することを示す図

セマンティックビューの作成と管理 には、 SQL コマンド (CREATE SEMANTIC VIEW など) や、 Cortex Analyst Semantic View Generator を使用することができます。 Snowsight は、セマンティック ビューの作成プロセスをガイドするウィザードです。

注釈

セマンティックビューは メタデータ と考えられています。

なぜセマンティックビューを使うのか？

セマンティックビューは、ビジネスユーザーのデータ記述方法とデータベーススキーマへの格納方法のミスマッチに対処します。例えば、 総収入 のような重要なビジネス・コンセプトの場合、そのデータはデータベースの amt_ttl_pre_dsc という名前のテーブル列に保存される可能性があり、ビジネス・ユーザーが見つけて解釈することが難しくなります。

さらに、ある企業において、 純収入 が常に割引後の総収入を意味する場合、セマンティックビューでは、それを正しい集計を持つ指標として一貫して定義することができます: SUM(gross_revenue * (1 - discount))。これにより、適切な集約動作を伴う単一の権威ある定義が保証されます。例えば、ユーザーが「リージョン別の純収入」を求めた場合、セマンティックビューは適切なレベルで集計することを知っています。一方、セマンティックビューがなければ、様々なレポートやアプリケーションを通して、何十もの一貫性のない計算が存在し、しばしば間違った集計方法が誤った結果につながる可能性があります。

このビジネスに焦点を当てた抽象化レイヤーは、いくつかの一般的な問題を解決します。

  • AI アプリケーション用: セマンティックビューは、 LLM 推論とルールベースの定義を組み合わせることによって精度を向上させます。現在、 Cortex Analyst は、セマンティックビュー定義に取り込まれた情報を読み取り、物理テーブルに対して SQL を直接生成します。

  • ビジネス・インテリジェンス (BI): ビジネスユーザーは、すべてのツールで一貫性のある測定基準やディメンションを利用できます。使い慣れたインターフェイス (BI) で、これらの定義済みのビジネスコンセプトを簡単に組み合わせて、データを探索し、洞察を得ることができます。

  • テクニカルアナリスト向け: ビジネスロジックを一元管理することで、クエリ間でのメトリクス定義の重複を減らし、複雑なスキーマ関係を簡素化し、データモデルの構築と保守を容易にします。

セマンティックビューの理解

注釈

このトピック全体を通して、データベース関連の成果物（データベーステーブルなど）は 物理オブジェクト と呼ばれ、意味表示に関連する成果物は 論理オブジェクト と呼ばれます。

セマンティックビューでは、通常、顧客、注文、サプライヤーなどのビジネスエンティティに対応する論理テーブルを定義します。共有キーの結合によって論理テーブル間のリレーションシップを定義でき、（データベーステーブルを結合するときと同じように）エンティティ間でデータを分析できます。

論理テーブルを使用すると、定義することができます。

  • ファクト: ファクトとは、データモデリングにおける行レベルの属性で、特定のビジネスイベントやトランザクションを表します。ファクトは、より詳細なレベルのデータからの集約を使用して定義できますが (SUM(t.x) のように、 t はより詳細なレベルのデータを表します)、常に論理テーブルの個々の行レベルの属性として表示されます。ファクトは、個々の売上金額、購入数量、コストなど、最も細かいレベルで「いくら」または「いくつ」を把握します。ファクトは通常、セマンティック・ビュー内で「ヘルパー」概念として機能し、ディメンジョンやメトリクスの構築に役立つことに注意することが重要です。

  • メトリクス: メトリクスとは、同じテーブルのファクトやその他の列を複数の行にわたって集計 (SUM、 AVG、 COUNT などの関数を使用) することによって計算される、ビジネス・パフォーマンスの定量化可能な尺度です。生データを意味のあるビジネス指標に変換し、多くの場合、複数の計算を組み合わせた複雑な計算式を作成します。例えば、 総売上高 や 利益率 などです。メトリクスは、ビジネスの意思決定を促進するレポートやダッシュボードの KPIs を表します。

  • ディメンジョン: ディメンジョンはカテゴリ属性を表します。データを意味のあるカテゴリにグループ化することで、メトリクスに意味を与えるコンテキストのフレームワークを提供します。「誰が」「何を」「どこで」「いつ」購入したのか、購入日、顧客詳細、商品カテゴリ、場所などの質問に答えます。通常、テキストベースまたは階層型のディメンジョンを使用すると、ユーザーはデータをフィルター、グループ化、および複数の視点から分析できます。

セマンティック・ビューでは、これら 3 つの要素にはそれぞれ異なるロールがありますが、セマンティック・ビューでデータを分析する際に使用する主な要素は、メトリクスとディメンジョンです。ファクトは基になる行レベルの数値データを提供し、メトリクスは集計と計算によってデータをアクション可能な洞察に変換し、ディメンションは表示視点を決定します。

詳細情報については、 セマンティックモデル仕様 の「キーコンセプト」のセクションを参照してください。

セマンティックビューのインターフェイス

以下のインターフェイスを使用して、セマンティックビューを作成、管理、使用することができます。

制限事項

  • 複製 では、セマンティックビューはサポートされていません。

はじめるにあたり

セマンティックビューを始めるには:

  1. ビジネスデータモデリングを設計します。

    • データにはどのようなビジネスエンティティが存在しますか（例えば、顧客、商品、注文など）？

    • これらのエンティティは互いにどのように関係しているのですか？

    • あなたのビジネスにとって重要な指標は何ですか？

    • これらの指標を分析するために、どのような次元を使っていますか？

  2. ビジネスコンセプトを物理データにマッピングします。

    • どのテーブルに必要なデータが含まれていますか？シンプルなスタースキーマから始めることをお勧めします。

    • これらのテーブルをどのように結合するのですか？

    • 指標を導き出すためには、どのような計算が必要ですか？

  3. セマンティックビューを作成します。

    これらのうち、1つのインターフェイス を使って、セマンティックビューを作成することができます。

  4. セマンティックビューは次のように使います。

    • セマンティックビューの自然言語クエリには、 Cortex Analyst を使用します。

      Cortex Analyst REST API を使用して、セマンティックビューを使用した自然言語クエリを実行できます。

      セマンティックビューを使う REST API リクエストを監視する必要がある場合は、 Cortex Analyst 管理者モニタリング を参照してください。

    • SELECT ステートメントでセマンティック・ビューをクエリします。(セマンティックビューのクエリは プレビュー機能 です。)詳細については、 セマンティックビューのクエリ をご参照ください。

セマンティックビューに関する追加情報

セマンティックビューの詳細については、以下のトピックを参照してください。

言語: 日本語