Sigma vận hành semantic layer gồm 2.883 model bằng dbt và Dagster
Sigma Computing đang vận hành semantic layer gồm 2.883 model dưới dạng mã nguồn được kiểm soát phiên bản trong một dự án dbt, với Dagster điều phối việc triển khai trên sáu khu vực dữ liệu. Hệ thống này nhằm cung cấp cho các ứng dụng AI định nghĩa chỉ số nhất quán, các quy tắc bảo vệ dữ liệu cá nhân và định dạng SQL, cùng đủ ngữ cảnh để tạo ra câu trả lời phân tích đáng tin cậy hơn. Sigma định nghĩa các đối tượng ngữ nghĩa bằng SQL và Jinja, liên kết chúng với các bảng trong kho dữ liệu và kiểm soát cụ thể những cột nào được cung cấp cho người dùng nghiệp vụ. Một số gói dbt sẽ biên dịch các định nghĩa này thành mô hình dữ liệu Sigma, semantic view của Snowflake và agent Cortex; trong khi đó, 63 job Dagster xây dựng model, đồng bộ chúng qua API của Sigma và quản lý trạng thái bằng các manifest dbt lưu trên S3. Công ty cũng đang giới thiệu Open Semantic Interchange, hay “Ossie”, nhằm cho phép chuyển đổi giữa semantic view của Snowflake, metric dbt và mô hình dữ liệu Sigma. Cách tiếp cận này cho thấy các đội ngũ phân tích có thể coi định nghĩa nghiệp vụ như một phần hạ tầng phần mềm dùng chung và có thể kiểm thử, từ đó giảm nguy cơ các công cụ AI khác nhau đưa ra câu trả lời mâu thuẫn cho cùng một câu hỏi.
Các đội dữ liệu và AI có thể tham khảo mô hình của Sigma: quản lý định nghĩa chỉ số, quyền truy cập và ngữ cảnh cho AI dưới dạng mã nguồn được kiểm soát phiên bản. Cách này giúp các chatbot và agent phân tích trong doanh nghiệp dùng cùng một cách hiểu về dữ liệu thay vì tự đoán SQL hoặc trả về các con số mâu thuẫn.
Đọc bài gốc