पुरालेख से
विश्वसनीय डेटा एक परिचालन जिम्मेदारी है।
एक सक्षम मॉडल इस तर्क का समाधान नहीं कर सकता कि जानकारी का क्या अर्थ है।
पूर्वव्यापी संस्करणइस संग्रह के ल िए तैयारी की गई संस्करण की तारीख साप्ताहिक श्रृंखला में अपनी जगह की पहचान कराती है।
जब दो टीमें किसी संख्या के बारे में असहमत होती हैं, तो एआई इंटरफ़ेस जोड़ने से असहमति दूर नहीं होती है। इससे विवादित जानकारी को दोहराना आसान हो सकता है। इससे पहले कि हम किसी सिस्टम से व्यावसायिक डेटा पर तर्क करने के लिए कहें, मैं चाहता हूं कि हम यह समझें कि इसका अर्थ किसके पास है।
फ़ील्ड के पीछे की परिभाषा खोजें
एक ग्राहक, एक सक्रिय पॉलिसी, या एक पूर्ण मामले का अलग-अलग प्रणालियों में अलग-अलग मतलब हो सकता है। वे मतभेद वैध हो सकते हैं, लेकिन उनका दिखना ज़रूरी है। एक उपयोगी डेटा वार्तालाप व्यवसाय स्वामी और तकनीकी स्वामी क ो परिभाषाओं, अद्यतन समय और उन परिस्थितियों पर सहमत होने के लिए एक साथ लाता है जिनमें किसी क्षेत्र पर भरोसा किया जा सकता है।
गुणवत्ता संबंधी मुद्दों को प्रबंधित किए जाने वाले कार्य के रूप में मानें
गुम जानकारी और असंगत रिकॉर्ड को समाधान के लिए एक मार्ग की आवश्यकता है। समस्या किसे प्राप्त होती है, इसके प्रभाव का आकलन कैसे किया जाता है और सुधार डाउनस्ट्रीम उपयोगकर्ताओं तक कैसे पहुंचेगा? संचालन प्रक्रिया के बिना एक गुणवत्ता वाला डैशबोर्ड एक और स्थान बन सकता है जहां समस्याएं देखी जाती हैं लेकिन अनसुलझी रहती हैं।
एक ऐसी नींव बनाएं जिस पर लोग सवाल उठा सकें
डेटा पहल के लिए मेरी अपेक्षा यह है कि कोई व्यक्ति प्रासंगिक स्रोत पर एक महत्वपूर्ण परिणाम का पता लगा सके और इसकी सीमाओं को समझ सके। Genellipse में, वह सिद्धांत डेटा इंजीनियरिंग को व्यावहारिक व्यावसायिक उपयोग से जोड़ता है। मैं निर्णयों के एक छोटे समूह और उन सूचनाओं के साथ शुरुआत करूँगा जिन पर वे निर्भर हैं। वहां विश्वास स्थापित करें, इसे बनाए रखने के लिए आवश्यक प्रयास को मापें, और जैसे-जैसे संगठन सीखता है, नींव का विस्तार करें।
Genellipse कैसे मदद कर सकता है
GeneData डेटा इंजीनियरिंग, वेयरहाउसिंग, एनालिटिक्स और गवर्नेंस को एक साझा मंच पर लाता है। Genellipse चयनित व्यावसायिक निर्णय के लिए आवश्यक जानकारी का आकलन करने, गुणवत्ता और स्वामित्व अंतराल की पहचान करने और आवश्यक कनेक्शन की योजना बनाने में मदद कर सकता है। उद्देश्य स्पष्ट परिभाषाओं, पता लगाने की क्षमता और मुद्दों को हल करने के लिए एक संचालन प्रक्रिया के साथ प्रयोग करने योग्य डेटा फाउंडेशन है।
परिप्रेक्ष्य से अभ्यास तक
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