GENELLIPSE
प्रत्येक वर्कफ़्लो में अंतर्निहित प्रशासन के साथ एंटरप्राइज़ डेटा प्लेटफ़ॉर्म पर डेटा इंजीनियरिंग, वेयरहाउसिंग, एनालिटिक्स और एआई को एकीकृत करें।
GeneData डेटा इंजीनियरों, विश्लेषकों, डेटा वैज्ञानिकों और व्यावसायिक टीमों के काम को जोड़ता है। एक सामान्य कैटलॉग, वंशावली, पहुंच नियंत्रण और ऑडिट इतिहास के साथ पाइपलाइन, एसक्यूएल, बिजनेस इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और साझा ज्ञान को एक साथ लाएं। आपके द्वारा पहले से उपयोग किए जा रहे सिस्टम को कनेक्ट करें और अपने पहले उपयोग के मामले से विस्तारित करें।
अपनी आवश्यकताओं के लिए उपयुक्त क्षमताओं और कॉन्फ़िगरेशन की पुष्टि करें।
डेटाबेस, क्लाउड सेवाओं, एप्लिकेशन और फ़ाइलों को कनेक्ट करें। बैच और स्ट्रीमिंग पाइपलाइन बनाएं, डेटा गुणवत्ता प्रबंधित करें, और SQL वेयरहाउस के माध्यम से नियंत्रित डेटा को क्वेरी करें।
साझा मेट्रिक्स, डैशबोर्ड और रिपोर्ट के साथ काम करें। मूल्यांकन, अनुमोदन और परिचालन निरीक्षण के लिए उपकरणों के साथ मॉडल और एआई वर्कफ़्लो विकसित करें।
साझा कैटलॉग में डेटा और व्यावसायिक ज्ञान खोजें। वंशावली का पालन करें, अनुमतियाँ प्रबंधित करें, और स्वामित्व, नीतियों और साक्ष्य को कार्य से जुड़े रखें।
Genellipse 6 सप्ताह के भीतर एक केंद्रित एमवीपी की योजना बना रहा है। शुरुआत में परिणाम, इंटरफेस, पहुंच, ग्राहक समीक्षक और स्वीकृति मानदंड पर सहमत हों। अगले चरण का निर्णय लेने के लिए दिए गए साक्ष्य का उपयोग करें।
एक नामित प्रक्रिया स्वामी, प्रतिनिधि उदाहरण, वर्तमान उपाय, और समाधान को मिलने वाली बाधाएं।
एक सहमत वर्कफ़्लो, परीक्षण किया गया कॉन्फ़िगरेशन, निष्कर्ष, परिचालन जिम्मेदारियां, और अगले चरण के लिए एक सिफारिश।
एक परिचालन स्रोत से स्वीकृत व्यावसायिक आउटपुट तक एक आवर्ती डेटा उत्पाद का मूल्यांकन करें। GeneData का मूल्यांकन इंजीनियरिंग, गुणवत्ता, मॉडलिंग, विश्लेषणात्मक पहुंच और चल रहे स्वामित्व में एक डेटा प्लेटफॉर्म के रूप में किया जाता है।
स्रोत पहचानकर्ता, स्कीमा संस्करण, निष्कर्षण समय, व्यवसाय कटऑफ और नियंत्रण योग कैप्चर करें। वृद्धिशील परिवर्तनों और देर से आगमन को स्पष्ट रूप से संभालें।
प्रलेखित परिवर्तन और गुणवत्ता नियम लागू करें; अस्वीकृत रिकॉर्ड और स्पष्टीकरण बनाए रखें। मेट्रिक्स प्रकाशित करने से पहले व्यवसाय स्वामियों के साथ अर्थ संबंधी परिभाषाओं पर सहमत हों।
ताजगी, पहुंच, वंशावली, स्कीमा-परिवर्तन प्रबंधन, समर्थन और पुनर्प्राप्ति को परिभाषित करें। स्रोत स्नैपशॉट में परिवर्तनों के माध्यम से रिपोर्ट किए गए मान का पता लगाएं।
स्रोत, परिवर्तन, भंडारण और उपभोग सीमाओं पर अनुमतियों की समीक्षा करें। संवेदनशील मान डिबग लॉग, नोटबुक, निर्यात और व्युत्पन्न डेटासेट में भी दिखाई दे सकते हैं। चयनित परिवेश के लिए अलगाव, कुंजी प्रबंधन, ऑडिट साक्ष्य और प्रतिधारण की पुष्टि करें।
दस्तावेज़ एपीआई, इवेंट, डेटाबेस, और पुनरारंभ बिंदुओं और डुप्लिकेट हैंडलिंग के साथ फ़ाइल कनेक्शन। जब तक माइग्रेशन स्पष्ट रूप से स्वामित्व में परिवर्तन नहीं करता तब तक स्रोत सिस्टम को आधिकारिक रखें।
संगरोध तोड़ने वाली स्कीमा परिवर्तन और असंतुलित डेटा। एक गुम फ़ीड को चुपचाप अपूर्ण रिपोर्ट के बजाय एक दृश्यमान सेवा अपवाद बनना चाहिए।
स्वीकृत रिफ्रेश, तैयारी और पुनः कार्य के घंटे, डेटा दोष, ताजगी विफलता, और प्रति उपयोग योग्य डेटासेट की लागत को मापें। यदि उपभोक्ताओं को बार-बार परिभाषाओं का मिलान करना पड़े तो अंतर्ग्रहण पर बचाया गया समय फिर से बर्बाद हो सकता है।
स्रोत नमूने, व्यावसायिक परिभाषाएँ, वर्तमान समाधान नियम, उपभोक्ता अपेक्षाएँ, डेटा वर्गीकरण और चरम कार्यभार धारणाएँ लाएँ।
एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य पाइपलाइन, गुणवत्ता परिणाम, वंशावली, अनुमति परीक्षण, पुनर्प्राप्ति प्रदर्शन, उपभोक्ता स्वीकृति और एक नामित डेटा-उत्पाद स्वामी शामिल करें।