AI时代的数据研发-Semantic(语义层)实践总结 本文总结了AI时代数据研发从传统SQL开发向Semantic(语义层)+ DataAgent范式转型的实践与思考,指出传统模式存在效率低、语义鸿沟及口径不一致等瓶颈,而通过构建包含指标、维度、逻辑表及CTE适配层的语义层,结合Meta-on… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
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作者: AI时代的数据研发-Semantic(语义层)实践总结 本文总结了AI时代数据研发从传统SQL开发向Semantic(语义层)+ DataAgent范式转型的实践与思考,指出传统模式存在效率低、语义鸿沟及口径不一致等瓶颈,而通过构建包含指标、维度、逻辑表及CTE适配层的语义层,结合Meta-on… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
AI时代的数据研发-Semantic(语义层)实践总结 本文总结了AI时代数据研发从传统SQL开发向Semantic(语义层)+ DataAgent范式转型的实践与思考,指出传统模式存在效率低、语义鸿沟及口径不一致等瓶颈,而通过构建包含指标、维度、逻辑表及CTE适配层的语义层,结合Meta-on… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论