GENELLIPSE
Unifica ingegneria dei dati, warehousing, analisi e intelligenza artificiale su una piattaforma dati aziendale con governance integrata in ogni flusso di lavoro.
GeneData collega il lavoro di ingegneri di dati, analisti, scienziati di dati e team aziendali. Riunisci pipeline, SQL, business intelligence, machine learning e conoscenza condivisa, con un catalogo, una derivazione, controlli di accesso e una cronologia di audit comuni. Connetti i sistemi che già usi ed espandi il tuo primo caso d'uso.
Conferma le funzionalità e la configurazione adeguate alle tue esigenze.
Connetti database, servizi cloud, applicazioni e file. Costruisci pipeline batch e in streaming, gestisci la qualità dei dati ed esegui query sui dati gestiti tramite un warehouse SQL.
Lavora con metriche, dashboard e report condivisi. Sviluppa modelli e flussi di lavoro IA con strumenti per la valutazione, l'approvazione e la supervisione operativa.
Scopri dati e conoscenze aziendali in un catalogo condiviso. Segui la discendenza, gestisci le autorizzazioni e mantieni la proprietà, le politiche e le prove collegate al lavoro.
Genellipse pianifica un MVP mirato entro 6 settimane. Concordare fin dall'inizio il risultato, le interfacce, l'accesso, i revisori dei clienti e i criteri di accettazione. Utilizzare le prove fornite per decidere la fase successiva.
Un proprietario del processo nominato, esempi rappresentativi, misure attuali e vincoli che la soluzione deve soddisfare.
Un flusso di lavoro concordato, una configurazione testata, i risultati, le responsabilità operative e una raccomandazione per la fase successiva.
Valuta un prodotto dati ricorrente da una fonte operativa a un output aziendale accettato. GeneData viene valutato come piattaforma dati per ingegneria, qualità, modellazione, accesso analitico e proprietà continuativa.
Acquisisci identificatori di origine, versioni dello schema, tempo di estrazione, interruzione aziendale e totali di controllo. Gestire esplicitamente le modifiche incrementali e gli arrivi tardivi.
Applicare trasformazioni documentate e regole di qualità; conservare le registrazioni e le spiegazioni rifiutate. Concordare le definizioni semantiche con gli imprenditori prima di pubblicare le metriche.
Definire freschezza, accesso, derivazione, gestione delle modifiche allo schema, supporto e ripristino. Tracciare un valore segnalato attraverso le trasformazioni fino allo snapshot di origine.
Esaminare le autorizzazioni ai limiti di origine, trasformazione, archiviazione e consumo. I valori sensibili possono essere visualizzati anche nei log di debug, nei notebook, nelle esportazioni e nei set di dati derivati. Conferma l'isolamento, la gestione delle chiavi, le prove di audit e la conservazione per l'ambiente selezionato.
API dei documenti, eventi, database e connessioni a file con punti di riavvio e gestione dei duplicati. Mantieni autorevoli i sistemi di origine a meno che una migrazione non cambi esplicitamente la proprietà.
Metti in quarantena le modifiche che interrompono lo schema e i dati non riconciliati. Un feed mancante dovrebbe diventare un'eccezione di servizio visibile anziché un rapporto silenziosamente incompleto.
Misura gli aggiornamenti accettati, le ore di preparazione e rielaborazione, i difetti dei dati, gli errori di aggiornamento e il costo per set di dati utilizzabile. Il tempo risparmiato sull'acquisizione può essere nuovamente perso se i consumatori devono riconciliare ripetutamente le definizioni.
Porta campioni di fonti, definizioni aziendali, regole di riconciliazione attuali, aspettative dei consumatori, classificazioni dei dati e ipotesi di picco del carico di lavoro.
Includere una pipeline riproducibile, risultati di qualità, derivazione, test di autorizzazione, dimostrazione di ripristino, accettazione da parte del consumatore e un nome del proprietario del prodotto dati.