GENELLIPSE
Unifique la ingeniería de datos, el almacenamiento, el análisis y la inteligencia artificial en una plataforma de datos empresariales con gobernanza integrada en cada flujo de trabajo.
GeneData conecta el trabajo de ingenieros de datos, analistas, científicos de datos y equipos comerciales. Reúna canalizaciones, SQL, inteligencia empresarial, aprendizaje automático y conocimiento compartido, con un catálogo, linaje, controles de acceso e historial de auditoría comunes. Conecte los sistemas que ya utiliza y amplíelos desde su primer caso de uso.
Confirme las capacidades y configuración adecuadas a sus requisitos.
Conecte bases de datos, servicios en la nube, aplicaciones y archivos. Cree canalizaciones por lotes y de streaming, administre la calidad de los datos y consulte datos gobernados a través de un almacén SQL.
Trabaje con métricas, paneles e informes compartidos. Desarrolle modelos y flujos de trabajo de IA con herramientas de evaluación, aprobaciones y supervisión operativa.
Descubra datos y conocimiento empresarial en un catálogo compartido. Siga el linaje, administre permisos y mantenga la propiedad, las políticas y la evidencia conectadas al trabajo.
Genellipse planea un MVP enfocado dentro de 6 semanas. Acuerde el resultado, las interfaces, el acceso, los revisores del cliente y los criterios de aceptación al principio. Utilice la evidencia entregada para decidir la siguiente etapa.
Un propietario de proceso designado, ejemplos representativos, medidas actuales y las limitaciones que debe cumplir la solución.
Un flujo de trabajo acordado, configuración probada, hallazgos, responsabilidades operativas y una recomendación para la siguiente fase.
Evaluar un producto de datos recurrente desde una fuente operativa hasta un resultado comercial aceptado. GeneData se evalúa como una plataforma de datos en ingeniería, calidad, modelado, acceso analítico y propiedad continua.
Capture identificadores de origen, versiones de esquema, tiempo de extracción, corte de negocio y totales de control. Maneje los cambios incrementales y las llegadas tardías de manera explícita.
Aplicar transformaciones documentadas y normas de calidad; conservar los registros y explicaciones rechazados. Acuerde definiciones semánticas con los propietarios de empresas antes de publicar métricas.
Defina frescura, acceso, linaje, manejo de cambios de esquema, soporte y recuperación. Rastree un valor informado a través de las transformaciones hasta la instantánea de origen.
Revisar permisos en origen, transformación, almacenamiento y límites de consumo. Los valores confidenciales también pueden aparecer en registros de depuración, cuadernos, exportaciones y conjuntos de datos derivados. Confirme el aislamiento, la gestión de claves, la evidencia de auditoría y la retención para el entorno seleccionado.
API de documentos, eventos, bases de datos y conexiones de archivos con puntos de reinicio y manejo de duplicados. Mantenga la autoridad de los sistemas de origen a menos que una migración cambie explícitamente de propietario.
Cambios en el esquema que rompen la cuarentena y datos no conciliados. Un feed faltante debería convertirse en una excepción de servicio visible en lugar de un informe silenciosamente incompleto.
Mida las actualizaciones aceptadas, las horas de preparación y retrabajo, los defectos de datos, las fallas de actualización y el costo por conjunto de datos utilizable. El tiempo ahorrado en la ingestión puede perderse nuevamente si los consumidores deben conciliar definiciones repetidamente.
Traiga muestras de fuentes, definiciones comerciales, reglas de conciliación actuales, expectativas de los consumidores, clasificaciones de datos y supuestos de carga de trabajo máxima.
Incluya una canalización reproducible, resultados de calidad, linaje, pruebas de permiso, demostración de recuperación, aceptación del consumidor y un propietario de producto de datos designado.