现代数据管理给企业带来了一个令人沮丧的悖论。公司拥有的数据比以往任何时候都多，但从这些数据中获取业务价值的斗争从未像现在这样激烈。企业领导者知道，数据越多，决策就越好，但他们经常面临这样的问题：他们得到的数据有多准确，或者数据最初来自何处。此外，在看到许多同行组织因安全漏洞而动摇其核心地位后，这些领导者担心敏感客户数据的安全性。

组织需要一种经济实惠的方式来实现安全的数据层，可供业务用户访问，可支持对完整数据集的全面分析。需要的是一种语义层，用于弥合数据结构与其对业务的价值之间的差距。语义层为基础数据及其组织结构提供自然语言索引。

理想情况下，语义层由既了解基础数据体系结构又了解客户报告需求的人员配置实现语义层需要向业务用户公开数据存储中的适当字段，同时隐藏任何不相关的字段。为每个公开的字段分配一个友好的、有意义的名称。这些字段的组织方式对业务用户来说是有意义的，自助建站服务，而不是数据存储的结构。

业务索引

除了用户友好的字段名称之外，语义层包括与您可能希望包含在查询中的常见限制相对应的预定义过滤器。例如，一个名为"Filter:Current Year"的预定义条件会将查询结果限制为当前年份的数据。

有了语义层，您就不必试图根据表之间的关系来理解数据。如上所述，语义层为底层数据提供了一个易于访问的索引。基本上是按业务功能组织的业务术语列表，什么是物联网工程，您可以使用熟悉的术语和关系查询数据，然后通过点击式界面自定义报表的外观和数据的显示方式。例如，您可以选择在表格、交叉表或图形中显示数据，并可以根据需要添加标题、文本和图像。

此方法提供自助服务功能，以创建各种不同的查询和报告，无需等待IT或其他技术帮助的支持。您可以创建这些报表，而无需学习查询语言或了解数据存储的结构。这对于业务用户来说都是非常好的，他们可以在需要时创建自己的报表，对于IT来说，谁现在可以自由地专注于其他优先事项。

为了完全有效，语义层必须提供：

可用性/可理解性/可接受性安全与治理性能和规模灵活性

SAP数据仓库云支持实现满足这些要求的语义层。让我们更深入地了解一下每一个考虑因素。

可用性/可理解性/可接受性

业务部门的一个常见抱怨是，为他们构建或更改报表花费的时间太长。在生成报表方面，业务用户越来越希望控制自己的命运。一个设计良好的语义层和灵活的工具向这些用户展示了如何在没有任何帮助的情况下修改他们的查询将产生不同的结果，在线自助建站系统，同时保持他们的结果是正确的信心。

通过SAP数据仓库云，用户受益于嵌入语义层的智能。通过分析来自各种数据源（包括智能企业内部和外部）的元数据，SAP data Warehouse Cloud可以自动建议创建全局维度，事实和关键绩效指标

安全和治理

在当今环境中管理企业数据需要遵守广泛的安全和法规要求。因为业务用户必须知道数据来自何处、数据是如何转换的、刷新率是多少等。，语义层需要使用户能够跟踪数据沿袭，以确保安全性和合规性。

在it的支持下，语义层可以确保数据在向最终用户公开之前已经过验证。此外，正确的管理流程将确保用户只能看到他们允许访问的数据。没有这样一个层，您的业务将缺乏对使用什么数据、如何使用数据以及由谁使用数据的透明度，云购网，所有这些都使得识别和管理安全和合规风险变得困难。

性能和规模

语义sapdatawarehouse云中的层不关心底层数据模型是如何定义的，也不关心数据是驻留在本地数据仓库、OLTP系统还是云中。通过SAP数据仓库云，您可以使用语义层访问HANA强大的查询执行引擎，该引擎将选择数据的最佳访问和位置。其结果是减少了创建ETL作业的工作量，更注重从数据中获取价值。

灵活性

通过使查询的创建和执行更容易，语义层提高了生产率、准确性和报表之间的一致性。这种性能提升不仅帮助了业务用户，也帮助了组织中需要创建报表的任何人。

业务概念到数据库结构的映射嵌入到语义层本身。这使得开发人员更容易理解和维护他人创建的报表。此外，语义层充当报表和基础数据存储之间的稳定接口。当您必须更新基础数据存储的设计或源时，您可以集中执行一次。您只做一次更改，而不是更新所有利用数据存储的报表。