Netflix 面临指标分散、定义不一致且不可信的挑战，尤其是在其实验平台中。这种复杂性阻碍了数据科学家和分析工程师的工作，使得在旧系统中引入指标需要数周时间。为解决这一问题，Netflix 探索了语义层解决方案，并选择了 DataJunction，因其具备强大的 SQL 解析与生成引擎，以及基于图的数据元数据存储。DataJunction 最初由 Facebook 开发，旨在解决指标可移植性问题，随后由 Netflix 工程师开源并加以扩展。一项关键的架构决策是优先采用 API 优先的方法，构建坚实的语义层引擎，并支持 SQL 输入与输出能力。该平台将多维数据立方体作为核心功能，以适配熟悉的用户界面并实现高效的数据交付。DataJunction 能够将指标定义关联回数据源，从而简化故障排查和临时分析。该平台与 Netflix 实验领域的集成，已简化了指标与维度的定义与管理。未来的计划是通过与其他工具建立更紧密的集成，统一 Netflix 的一般分析能力，从而在整个 Netflix 数据栈中更便捷地发现、使用并进行指标实验。