语义建模
语义层的核心是数据模型。语义层将逻辑元素（维度、指标、层次结构、）映射到数据库、表和关系的物理实体。为了提供业务的数字孪生，语义层必须支持可重复使用的模型和组件，以驱动由 兼容标记语言和基于 的建模环境支持的轴辐式（数据网格）分析管理风格。
语义层数据模型必须由可扩展的多维引 阿根廷电话号码数据 擎支持，以便在各种情况下表达广泛的业务概念。该引擎必须使用多维表达语言支持矩阵式计算（时间智能、多通道等），例如 中型多用途发动机 或者 德国指数 并“实时”查询底层云数据平台，无需数据移动或单独的数据存储。
性能优化
如果没有查询加速，语义层可能会被 工具提取和导入所绕过，这违背了其初衷。因此，语义层必须使用以下工具自动调整和提高性能： 机器学习 和用户查询模式，而无需将数据移出原生云数据平台或需要单独的集群来管理聚合。
分析治理
语义层需要满足广泛的数据治理场景。它必须与企业目录服务（即 、、）集成以进行用户身份管理，对每个查询应用行级安全性，并能够根据用户、组和基于角色 的访问数据规则隐藏和屏蔽数据列。