アーカイブより
信頼できるデータは運用上の責任です。
有能なモデルであっても、情報が何を意味するかについての議論を解決することはできません。
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2 つのチームが数値について意見が異なる場合、AI インターフェースを追加しても意見の相違は解消されません。それは単に論争のある情報を繰り返しやすくするだけかもしれません。システムにビジネス データの推論を依頼する前に、その意味の所有者が誰であるかを理解してほしいと思います。
フィールドの背後にある定義を見つける
顧客、有効な保険契約、または完了したケースは、システムごとに異なる意味を持ちます。これらの違いは正当なものかもしれませんが、見えるようにする必要があります。有益なデータに関する会話により、ビジネス オーナーと技術オーナーが連携して、定義、更新のタイミング、フィールドが信頼できる状況について合意することができます。
品質問題を管理対象の作業として扱う
情報が欠落していたり、記録に一貫性がない場合は、解決への道が必要です。誰が問題を受け取り、その影響はどのように評価され、修正はどのように下流ユーザーに届くのでしょうか?運用プロセスのない高品質のダッシュボードは、問題が観察されたものの未解決のままになる別の場所になる可能性があります。
人々が疑問を持てる基盤を構築する
データ イニシアチブに対する私の期待は、誰かが重要な結果を関連ソースまで遡って追跡し、その限界を理解できることです。 Genellipse では、その原則がデータ エンジニアリングと実際のビジネス利用を結びつけます。まず、小さな一連の意思決定と、それらが依存する情報から始めます。そこで信頼を確立し、それを維持するために必要な労力を測定し、組織が学習しながら基盤を拡大します。
Genellipseができること
GeneData は、データ エンジニアリング、ウェアハウス、分析、ガバナンスを共有プラットフォームにもた らします。 Genellipse は、選択したビジネス上の意思決定に必要な情報を評価し、品質と所有権のギャップを特定し、必要な接続を計画するのに役立ちます。目標は、問題を解決するための明確な定義、トレーサビリティ、および運用プロセスを備えた使用可能なデータ基盤です。
考察から実践へ
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