Al ofrecer una vista unificada de los datos de una organización, la capa semántica simplifica los datos en términos comerciales comunes. Actúa como traductor entre los datos sin procesar y las aplicaciones comerciales, brindando contexto comercial a los datos. Al modelar los datos de la organización con valores y dimensiones claramente definidos, se pueden definir y calcular conceptos de nivel superior como los KPI de manera consistente y precisa. Esto garantiza que las métricas y dimensiones, una vez establecidas, se apliquen de manera uniforme. Por ejemplo, cualquier informe o panel que haga referencia a «ingresos totales por mes» siempre usará la misma definición. La capa semántica cierra la brecha entre los datos sin procesar y los conocimientos comerciales, lo que garantiza la interpretación y los informes consistentes de los datos en toda la organización. A medida que las organizaciones dependen cada vez más de los conocimientos y las métricas basados ​​en datos, la importancia de la capa semántica en el análisis de datos y la toma de decisiones seguirá creciendo. Se convertirá en una piedra angular de las futuras herramientas analíticas y, de hecho, del panorama de datos en general. El auge de la analítica impulsada por IA Así como la IA responde preguntas sobre el código para los desarrolladores, la IA podrá responder preguntas sobre los informes tanto para los analistas de datos como para los usuarios comerciales. Aunque los analistas de datos seguirán participando en esta etapa si la tecnología no puede manejarlo, la IA está preparada para volverse aún mejor en la respuesta a las preguntas. Con el tiempo, la IA absorberá cada vez más datos de los silos de una empresa, incluidos los datos de los sistemas CRM, los sistemas de tickets de soporte y los sistemas ERP. Las plataformas de análisis de datos también desarrollarán funcionalidades que permitan utilizar las bases de conocimiento de la empresa, incluida la información sobre sus clientes y métricas, junto con información extraída de fuentes externas (como datos de la bolsa de valores, canales de noticias y análisis de mercado). Las plataformas de análisis de datos impulsadas por IA, respaldadas por la acumulación de grandes cantidades de datos, reducirán aún más la brecha entre los equipos de datos y los equipos comerciales y les permitirán colaborar de manera mucho más eficiente.