Glosario
¿Qué es una capa semántica?
Una capa semántica es un conjunto de definiciones de negocio (métricas, dimensiones y relaciones) que traduce las tablas de una base de datos a conceptos como «ventas netas» o «cliente activo». Sirve para que cada consulta, tablero o asistente de IA calcule esos conceptos de la misma manera.
También: semantic layer · modelo semántico
Cómo funciona
Sin capa semántica, cada persona arma su propia versión de una métrica. Una planilla resta las devoluciones y otra no; un tablero incluye el IVA y otro no. El resultado son reuniones discutiendo qué número es el correcto.
La capa semántica guarda la definición una sola vez: qué tablas se usan, qué filtros se aplican y cómo se agrega. Herramientas de BI, consultas y agentes de IA leen esa definición en lugar de reinventarla.
Para la IA es todavía más importante: un modelo de lenguaje no sabe que en tu empresa «ventas netas» excluye las notas de crédito. Si la definición está en la capa semántica, la usa siempre igual.
Ejemplo: «ventas netas»
La definición dice qué columna sumar y qué excluir. Cualquier pregunta que mencione ventas netas usa esta misma regla.
-- ventas netas = importe sin IVA, sin anulaciones ni notas de crédito
SELECT SUM(v.importe_sin_iva) AS ventas_netas
FROM ventas v
WHERE v.estado <> 'anulada'
AND v.tipo_comprobante <> 'nota_de_credito';Preguntas frecuentes
¿Una capa semántica es lo mismo que un data warehouse?
No. El data warehouse guarda los datos; la capa semántica define cómo interpretarlos. Puede haber capa semántica sobre un warehouse, sobre una base de datos de producción o sobre archivos.
¿Hace falta una capa semántica para usar IA con datos?
No es obligatoria, pero sin ella la IA tiene que adivinar qué significa cada métrica, y dos preguntas parecidas pueden dar números distintos.
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