语义层概念之所以成为当今数据管理讨论的焦点，有几个原因。分析师社区正在倡导 数据结构原则。数据网格和数据湖架构正在获得关注。数据湖被广泛部署。甚至与架构无关的商业智能工具也在寻求协调不同来源的数据。
这些框架中的每一个都需要一个语义层，通过元数 马耳他 手机号码数据 据将业务含义赋予数据，以便最终用户能够理解数据的目的，并简化 数据集成。该层位于用户和源之间，因此用户无需了解底层数据格式即可理解数据。
此外，语义层必须包含数字资产 知识图谱 对所有来源的数据资产（如为数据湖和数据湖屋提供数据）进行统一描述。此目录对于识别非结构化数据源、关系数据库、流数据、文档存储和其他用于数据结构或数据网格部署的来源中的数据尤其重要。
一些“语义层”使用非标准的专有技术来存储元数据。这种方法阻止了使用行业范围的本体，例如 斐波那契 金融服务 国家医学与医学研究所 （医疗的）， 斯康托 （供应链）， 表层粘连蛋白 （生命科学）， 核心 （制造业）， 良好关系 （电子商务），或 游泳 （航空）。这也使未来的数据集成变得复杂，并加强了供应商锁定。