Semantic layer는 원본 테이블과 컬럼을 “매출”, “활성 사용자”, “이탈” 같은 일관된 비즈니스 용어로 변환해 주는 계층입니다. 기반 스키마가 무엇이든, 데이터를 조회하는 모든 사람이 동일한 정의를 받게 됩니다.
이 계층은 데이터 웨어하우스와 데이터를 소비하는 도구(BI, 대시보드, 그리고 점점 더 AI 에이전트) 사이에 위치합니다. 이 계층이 없으면 같은 지표가 팀마다 다르게 계산되고, 어떤 숫자가 맞는지 아무도 확신하지 못합니다.
AI 관점에서 semantic layer가 중요한 이유는, LLM이나 에이전트가 기업 데이터를 조회할 때 행(row)이 아니라 안정적인 의미를 필요로 하기 때문입니다. 상류에서 컬럼 이름이 바뀌거나 지표 정의가 달라지면, 모델은 조용히 다른 질문에 답하기 시작합니다.
Semantic layer는 정의를 일관되게 유지합니다. 다만 AI 실행이 추적하고 재현할 수 있는 데이터 상태까지 보장하지는 않습니다. CUBIG는 일관된 의미 위에서 AI-ready execution 플랫폼을 구축합니다. 의미 계층을 대체하는 것이 아니라, 그 위에 AI가 쓰고 추적하고 재현할 수 있는 데이터 상태를 더합니다.