On parle beaucoup de Lakehouse, Agentic, Data Products, GenAI, self-service…

Mais un problème reste central (et souvent sous-estimé) >> la fragmentation du sens métier.
 
Même donnée, mêmes KPI, mais définitions différentes, règles de calcul divergentes, incohérences entre BI, IA, notebooks, apps !
 
C’est exactement ce que vise à adresser Open Semantic Interchange (OSI)
 
En quelques mots, OSI est une approche ouverte et vendor-neutral qui propose de :

• séparer la donnée technique de sa signification métier
• standardiser les définitions, métriques et métadonnées sémantiques
• permettre leur réutilisation à travers tous les outils (BI, IA, data products)

 
On ne partage plus seulement des tables, on échange du sens.
 
Concrètement, OSI introduit une couche sémantique commune entre :
Sources > Lakhouse.Data Warehouse/ Data Platform… > Sémantique partagée > BI / IA /Apps
 
Résultat :

• Mêmes métrique partout
• Moins de rework analytique
• Meilleure gouvernance
• IA plus fiable car mieux contextualisée

 
Dans ce contexte, l’adhésion de Qlik à OSI est un signal fort.
Cela va dans le sens d’une plateforme data :

• Ouverte
• Interopérable
• Pensée pour des usages transverses (analytics, IA, data products)

 
Une évolution très cohérente avec les enjeux actuels :
Agentic, Lakehouse, sémantique métier, GenAI à l’échelle.
 
>> La vraie question n’est plus “où sont mes données ?”
 >> mais “est-ce que tout le monde comprend la même chose ?”

en savoir plus