
(Criações de arte de cúpula/Shutterstock)
A AtScale, líder em aceleração de análise de dados, anunciou o lançamento de código aberto de sua Semantic Modeling Language (SML). Esse movimento visa aprimorar a portabilidade do modelo semântico e promover uma comunidade vibrante de construtores de modelos.
Ao padronizar em uma única linguagem de modelagem, a AtScale prevê o desenvolvimento de uma biblioteca abrangente de modelos semânticos compartilháveis. Essa padronização facilitará a transferência mais fácil desses modelos entre diferentes plataformas.
Com o SML, uma ampla gama de esquemas existentes, incluindo aqueles de aplicativos SaaS e ontologias específicas do setor, podem ser acessados e utilizados rapidamente. Isso também simplifica a criação e integração de modelos semânticos, aumentando a compatibilidade com diferentes sistemas e ferramentas.
O lançamento do SML representa um marco significativo no esforço de uma década da empresa para tornar a análise de dados mais acessível e avançar a tecnologia da camada semântica.
Fundada em 2013, a AtScale é líder em inovação de camada semântica e é reconhecida como uma das pioneiras neste campo. Ela começou desenvolvendo uma plataforma que conecta ferramentas de BI com fontes de large information. Com o tempo, a AtScale ampliou suas integrações e expandiu suas capacidades para dar suporte a uma gama maior de ambientes de dados.
“Percebemos brand no início a necessidade de uma visão amigável aos negócios sobre dados técnicos para que usuários empresariais comuns pudessem fazer perguntas sobre dados usando terminologia empresarial acquainted”, disse David Mariani, CTO e cofundador da AtScale.
“Para atingir esse objetivo, precisávamos liberar as camadas semânticas incorporadas nas ferramentas de análise e plataformas de dados e criar uma camada semântica independente e common para qualquer ferramenta ou plataforma de dados.”
De acordo com a AtScale, o SML é construído usando décadas de experiência prática na resolução de casos de uso para uma variedade de clientes em todos os setores. Isso permite que ele tenha a versatilidade para atender a uma ampla gama de aplicações.
O SML suporta estruturas de dados complexas, incluindo métricas, dimensões, hierarquias e relacionamentos muitos-para-muitos. Construído em YAML, a especificação SML acomoda construções tabulares e multidimensionais, permitindo modelagem de dados eficiente. Além disso, o SML é compatível com práticas Git e CI/CD e é extensível para suportar propriedades e recursos adicionais.
Os desenvolvedores tornaram o SML publicamente disponível. Vários componentes do SML serão mantidos em código aberto, incluindo a Especificação de Linguagem baseada em YAML e modelos semânticos pré-construídos. Courses auxiliares e tradutores semânticos também estão em desenvolvimento e devem ser lançados em breve.
Com a introdução do SML, a AtScale espera promover a adoção de plataformas de camada semântica e simplificar as migrações de clientes entre soluções de fornecedores proprietários.
“Além disso, ao nos unirmos em torno de um único padrão de modelagem semântica, encorajamos outros a criar e compartilhar modelos semânticos para várias aplicações e ontologias da indústria”, afirmou a AtScale por meio de um weblog. “Com uma forma padrão de expressar a lógica de negócios, pretendemos promover o consumo acelerado de análises e a interoperabilidade para levar dados e análises a mais pessoas.”
A crescente complexidade dos ambientes de large information e a crescente necessidade de acesso e análise de dados unificados e consistentes em diversos sistemas impulsionaram o increase nas plataformas de camada semântica. Esse crescimento resultou em uma proliferação de fornecedores no espaço. A semântica common está surgindo como uma área crítica de competição no cenário de large information.
Startup sediada em São Francisco, Cubo surgiu como um grande concorrente da AtScale. Com sua flexibilidade excepcional e recursos de código aberto, a Dice afirma que sua plataforma é a única camada semântica verdadeiramente de código aberto. A startup ultrapassou 10 milhões de downloads em mais de 90.000 servidores.
A ascensão das plataformas de camada semântica ressalta a necessidade de soluções de gerenciamento de dados mais eficientes. AtScale, Dice e outras empresas inovadoras oferecem cada uma forças distintas, abordando diferentes facetas de análise e gerenciamento de dados.
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