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数据工程师和数据分析师处于构建和管理数据栈的前沿，这意味着他们处于驯服公司数据混乱的前沿。数据混乱来自于人们使用的大量数据工具以及这些工具带来的相同结果的期望（很少成立）。
答案？利用语义层减少数据混乱。
但为什么这很重要？语义层的重要性
语义层在数据分析中起着关键作用。它们充当原始数据和可操作见解之间的桥梁，帮助组织充分利用其数据的潜力。语义层将复杂的数据整合成可理解的格式，适用于不同的团队和工具，有效地将原始数据转化为标准业务术语。
这份最近发布的GigaOm报告聚焦于新兴技术和市场细分。它帮助各个规模的组织了解新技术，其优势，劣势以及如何将其融入整体技术战略。该报告分为五个部分：
- 概述：技术的概述，其主要优势和可能的用例，以及市场上已有的产品实现的探索。
- 采用要考虑的因素：分析在企业场景中引入基于此技术的产品的潜在风险和利益。它着眼于必备条件和关键区别特征，以及如何将新产品整合到现有环境中的考虑因素。
- GigaOm Sonar图：市场及其最重要的参与者的图形表示，侧重于它们的价值主张和未来的路线图。
- 供应商见解：对该领域每个供应商的产品提供进行详细分析，根据企业采用关键特征进行评分。
- 近期路线图：对未来技术、其生态系统以及市场细分的主要参与者进行12到18个月的预测。
语义层不是独立的实体，而是强大数据生态系统中互补的组成部分。语义层为了理解数据提供了上下文和结构。
在GigaOm Sonar报告中，Cube被评为领导者和快速行动者。他们指出Cube的优势包括强大的代码优先导向、本地API支持以及通过缓存和预聚合进行分析预处理。
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为了全面了解Cube的性能并更深入地了解语义层的世界，我们鼓励您阅读完整的GigaOm Sonar报告。我们免费提供该报告。