Современный бизнес и аналитика данных требуют не только больших объёмов информации, но и удобных инструментов для работы с ней. Одним из таких решений является Boring Semantic Layer (BSL) — сравнительно новый, но мощный инструмент, который упрощает создание, объединение и анализ структурированных данных. BSL представляет собой семантический слой, построенный на базе библиотеки Ibis. Он ориентирован на поддержку разных баз данных и инструментов, а также обеспечивает интеграцию с передовыми технологиями, например, с языковыми моделями и различными системами визуализации. В основе BSL лежит идея создания единого слоя, который выступает посредником между сложными базами данных и пользователями, которым требуются удобные и понятные способы формулировки запросов к данным.
В то время как обычные SQL-запросы требуют знания структур данных и хорошего понимания логики базы, BSL позволяет описывать семантику данных — ключевые измерения и показатели — в понятной форме на языке программирования Python с помощью Ibis. Одним из важнейших преимуществ BSL является его лёгкость установки и настройки. Процесс начинается с простого импорта библиотеки и определения входных таблиц как объектов Ibis. Далее в систему добавляются модели, которые описывают, что собой представляют агрегируемые показатели и измерения. Такие модели не только документируют данные, но и делают их более доступными для последующих запросов, анализов и даже для взаимодействия с искусственным интеллектом.
Особое внимание в BSL уделено описанию моделей, измерений и показателей. Для удобства разработчиков и аналитиков предусмотрена возможность добавлять человекочитабельные описания непосредственно в структуру модели. Это не просто помогает лучше понять данные в команде, но и делает модели максимально дружественными к таким инструментам как Large Language Models (LLM). Проведённое таким образом документирование способствует более точному и эффективному взаимодействию AI с данными, так как описания описывают суть каждого показателя и его применение. Семантический слой BSL также отлично справляется с необходимостью подключения к разным базам данных благодаря интеграции с Ibis.
Это означает, что вне зависимости от того, используется ли в компании DuckDB, Snowflake, BigQuery или PostgreSQL, разработчики могут работать с данными единым и унифицированным языком. Такая совместимость снижает необходимость создания отдельного подхода под каждую систему и упрощает масштабирование и обслуживание аналитической инфраструктуры. Работа с запросами в BSL реализована максимально гибко. Пользователь задаёт необходимые измерения и показатели, может применять фильтры и сортировки, а также указывать временные диапазоны и уровни детализации. Фильтрация поддерживает широкий набор операторов включая равенства, неравенства, проверки на вхождение в списки и даже сложные логические условия, обеспечивая мощный инструментарий для отбора необходимых данных.
Уникальной особенностью является поддержка временных измерений. BSL позволяет указать временную колонку в модели, благодаря чему можно строить аналитические запросы с фильтрацией по дате и времени и выбирать уровень временной агрегации — от секунд до лет. Это делает BSL отличным инструментом для анализа временных рядов, что особенно актуально для финансовой аналитики, логистики и мониторинга событий. Одним из важных компонентов являются возможности объединения различных моделей. BSL позволяет создавать сложные аналитические решения за счёт соединения нескольких семантических моделей по ключевым полям.
Система поддерживает традиционные SQL-джоины, а также предоставляет удобные абстракции для наиболее распространённых типов соединений — one-to-one, one-to-many и кросс-продукт. Это существенно упрощает настройку логики объединения данных и повышает читабельность кода. Для корпоративных клиентов и продвинутых пользователей BSL предлагает интеграцию с Model Context Protocol (MCP), которая позволяет легко экспортировать модели в среды взаимодействия с LLM и прочими AI-инструментами. MCP открывает дополнительные возможности для автоматизации и интеллектуального анализа данных с помощью языковых моделей Claude и других решений, делая модели более «понимаемыми» для искусственного интеллекта. Еще одним важным аспектом BSL является встроенная поддержка визуализации данных.
Платформа интегрирована с популярными библиотеками Altair и Plotly, что даёт пользователям возможность создавать интерактивные и информативные графики напрямую из запросов к семантическому слою. Автоматическое определение типа диаграммы на основе состава данных позволяет быстро получать наглядные отчёты без сложной настройки. Если же требуется, можно гибко управлять спецификациями charts, форматом вывода и даже настраивать стили, что особенно ценно для создания дашбордов и презентаций. Для тех, кто желает более формализованного описания моделей, BSL поддерживает загрузку моделей из YAML-файлов. Такой подход удобен для версионного контроля, совместной работы, а также для распространения заранее подготовленных моделей в разных командах и организациях.
В дополнение к описанию таблиц, измерений и показателей, YAML-конфигурация позволяет зафиксировать фильтры, сортировки и даже связи с другими моделями, тем самым формируя комплексные репозитории знаний о данных. BSL выделяется своей гибкостью и простотой использования. Он помогает аналитикам и разработчикам концентрироваться на бизнес-задачах, снимая технические сложности взаимодействия с базами данных. Благодаря единой точке доступа к разнообразным системам и мощным инструментам описания и визуализации, организации получают возможность быстрее принимать решения, основанные на достоверной и детальной информации. Еще одним ключевым аспектом является поддержка динамических запросов в формате JSON, что облегчает интеграцию с современными приложениями и инструментами, включая средства, использующие AI для формирования запросов на естественном языке.
