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可信数据是一项运营责任。
一个有能力的模型无法解决关于信息含义的争论。
回顾专栏准备此存档于 版本日期确定了它在每周系列中的位置。
当两个团队对某个数字存在分歧时，添加 AI 界面并不能消除分歧。它可能只是让有争议的信息更容易重复。在我们要求系统对业务数据进行推理之前，我希望我们了解谁拥有其含义。
查找字段后面的定义
客户、有效保单或已完成的案例在不同的系统中可能具有不同的含义。这些差异可能是合理的，但它们需要是可见的。有用的数据对话将业务所有者和技术所有者聚集在一起，就定义、更新时间以及可以依赖字段的环境达成一致。
把质量问题当作工作来管理
信息缺失和记录不一致需要找到解决办法。谁收到该问题，如何评估其影响，以及下游用户将如何进行修正？没有操作流程的高质量仪表板可能会成为观察到问题但仍未解决问题的另一个地方。
建立一个人们可以质疑的基础
我对数据计划的期望是有人可以将重要结果追溯到相关来源并了解其局限性。在 Genellipse，这一原则将数据工程与实际业务用途联系起来。我将从一小组决策及其所依赖的信息开始。在那里建立信任，衡量维持信任所需的努力，并随着组织的学习而扩大基础。
Genellipse如何提供帮助
GeneData 将数据工程、仓储、分析和治理引入共享平台。 Genellipse 可以帮助评估所选业务决策所需的信息，识别质量和所有权差距，并规划必要的连接。目标是建立一个可用的数据基础，具有明确的定义、可追溯性和解决问题的操作流程。
从思考到实践
与 Genellipse 讨论这个问题
