各データソースや分析ツール内でセマンティクスを個別に定義すると、不整合や重複が生じ、メンテナンス作業が増加し、データガバナンスの複雑化を招きます。一方、ユニバーサルセマンティックレイヤーは、データセマンティクスを一元管理し、統合します。このアプローチにより、すべてのツールとデータソース間で一貫性と拡張性が確保されます。
分断された定義に頼るのではなく、ユニバーサルセマンティックレイヤーはデータアクセスのための一貫したフレームワークを提供し、運用上の負荷を大幅に削減します。また、ビジネス用語と整合した豊富なメタデータを活用することで、ツールやAIモデルとのシームレスな統合を可能にし、AIのパフォーマンスも向上させます。