GENELLIPSE
Unifiez l'ingénierie des données, l'entreposage, l'analyse et l'IA sur une plateforme de données d'entreprise avec une gouvernance intégrée à chaque flux de travail.
GeneData connecte le travail des ingénieurs de données, des analystes, des data scientists et des équipes commerciales. Réunissez les pipelines, SQL, la business intelligence, l’apprentissage automatique et les connaissances partagées, avec un catalogue, un lignage, des contrôles d’accès et un historique d’audit communs. Connectez les systèmes que vous utilisez déjà et développez-les à partir de votre premier cas d'utilisation.
Confirmez les capacités et la configuration adaptées à vos besoins.
Connectez des bases de données, des services cloud, des applications et des fichiers. Créez des pipelines par lots et par streaming, gérez la qualité des données et interrogez les données gouvernées via un entrepôt SQL.
Travaillez avec des métriques, des tableaux de bord et des rapports partagés. Développez des modèles et des flux de travail d'IA avec des outils d'évaluation, d'approbation et de surveillance opérationnelle.
Découvrez des données et des connaissances métiers dans un catalogue partagé. Suivez la lignée, gérez les autorisations et conservez la propriété, les politiques et les preuves liées au travail.
Genellipse prévoit un MVP ciblé dans les 6 semaines. Convenez dès le départ du résultat, des interfaces, de l’accès, des évaluateurs clients et des critères d’acceptation. Utilisez les preuves fournies pour décider de la prochaine étape.
Un propriétaire de processus nommé, des exemples représentatifs, les mesures actuelles et les contraintes que la solution doit respecter.
Un flux de travail convenu, une configuration testée, des résultats, des responsabilités opérationnelles et une recommandation pour la phase suivante.
Évaluer un produit de données récurrent d'une source opérationnelle à un résultat métier accepté. GeneData est évalué comme une plate-forme de données couvrant l'ingénierie, la qualité, la modélisation, l'accès analytique et la propriété continue.
Capturez les identifiants de source, les versions de schéma, le temps d'extraction, la date limite d'activité et les totaux de contrôle. Gérez explicitement les changements incrémentiels et les arrivées tardives.
Appliquer les transformations documentées et les règles de qualité ; conserver les dossiers et les explications rejetés. Convenez des définitions sémantiques avec les propriétaires d’entreprise avant de publier les métriques.
Définissez la fraîcheur, l'accès, le lignage, la gestion des modifications de schéma, la prise en charge et la récupération. Tracez une valeur signalée à travers les transformations jusqu'à l'instantané source.
Vérifiez les autorisations au niveau de la source, de la transformation, du stockage et des limites de consommation. Les valeurs sensibles peuvent également apparaître dans les journaux de débogage, les blocs-notes, les exportations et les ensembles de données dérivés. Confirmez l’isolement, la gestion des clés, les preuves d’audit et la conservation pour l’environnement sélectionné.
Documentez les connexions à l'API, aux événements, à la base de données et aux fichiers avec des points de redémarrage et une gestion des doublons. Conservez les systèmes sources faisant autorité à moins qu’une migration ne change explicitement de propriétaire.
Mise en quarantaine des modifications du schéma et des données non rapprochées. Un flux manquant devrait devenir une exception de service visible plutôt qu'un rapport silencieusement incomplet.
Mesurez les actualisations acceptées, les heures de préparation et de retouche, les défauts de données, les échecs de fraîcheur et le coût par ensemble de données utilisable. Le temps gagné sur l’ingestion peut être à nouveau perdu si les consommateurs doivent réconcilier les définitions à plusieurs reprises.
Apportez des échantillons de sources, des définitions commerciales, des règles de rapprochement actuelles, des attentes des consommateurs, des classifications de données et des hypothèses de charge de travail maximale.
Inclut un pipeline reproductible, des résultats de qualité, un lignage, des tests d'autorisation, une démonstration de récupération, l'acceptation du consommateur et un propriétaire de produit de données nommé.