GENELLIPSE
Unifique engenharia de dados, armazenamento, análise e IA em uma plataforma de dados corporativos com governança integrada em cada fluxo de trabalho.
GeneData conecta o trabalho de engenheiros de dados, analistas, cientistas de dados e equipes de negócios. Reúna pipelines, SQL, business intelligence, machine learning e conhecimento compartilhado, com um catálogo, linhagem, controles de acesso e histórico de auditoria comuns. Conecte os sistemas que você já usa e expanda a partir do seu primeiro caso de uso.
Confirme os recursos e a configuração apropriados aos seus requisitos.
Conecte bancos de dados, serviços em nuvem, aplicativos e arquivos. Crie pipelines em lote e de streaming, gerencie a qualidade dos dados e consulte dados controlados por meio de um armazém SQL.
Trabalhe com métricas, painéis e relatórios compartilhados. Desenvolva modelos e fluxos de trabalho de IA com ferramentas para avaliação, aprovações e supervisão operacional.
Descubra dados e conhecimento de negócios em um catálogo compartilhado. Siga a linhagem, gerencie permissões e mantenha a propriedade, as políticas e as evidências conectadas ao trabalho.
Genellipse planeja um MVP focado dentro de 6 semanas. Combine o resultado, as interfaces, o acesso, os revisores dos clientes e os critérios de aceitação desde o início. Use as evidências entregues para decidir a próxima etapa.
Um proprietário do processo nomeado, exemplos representativos, medidas atuais e as restrições que a solução deve atender.
Um fluxo de trabalho acordado, configuração testada, descobertas, responsabilidades operacionais e uma recomendação para a próxima fase.
Avalie um produto de dados recorrente desde uma fonte operacional até um resultado comercial aceito. GeneData é avaliado como uma plataforma de dados em engenharia, qualidade, modelagem, acesso analítico e propriedade contínua.
Capture identificadores de origem, versões de esquema, tempo de extração, corte de negócios e totais de controle. Lide explicitamente com mudanças incrementais e atrasos.
Aplicar transformações documentadas e regras de qualidade; reter registros e explicações rejeitadas. Combine definições semânticas com os proprietários de empresas antes de publicar métricas.
Defina atualização, acesso, linhagem, manipulação de mudança de esquema, suporte e recuperação. Rastreie um valor relatado através das transformações até o instantâneo de origem.
Revise as permissões nos limites de origem, transformação, armazenamento e consumo. Valores confidenciais também podem aparecer em logs de depuração, notebooks, exportações e conjuntos de dados derivados. Confirme o isolamento, o gerenciamento de chaves, as evidências de auditoria e a retenção do ambiente selecionado.
Documente conexões de API, eventos, banco de dados e arquivos com pontos de reinicialização e tratamento duplicado. Mantenha os sistemas de origem autorizados, a menos que uma migração altere explicitamente a propriedade.
Mudanças de esquema que interrompem a quarentena e dados não reconciliados. Um feed ausente deve se tornar uma exceção de serviço visível, em vez de um relatório silenciosamente incompleto.
Meça atualizações aceitas, horas de preparação e retrabalho, defeitos de dados, falhas de atualização e custo por conjunto de dados utilizável. O tempo economizado na ingestão pode ser perdido novamente se os consumidores tiverem que reconciliar definições repetidamente.
Traga amostras de origem, definições de negócios, regras de reconciliação atuais, expectativas do consumidor, classificações de dados e suposições de pico de carga de trabalho.
Inclui um pipeline reproduzível, resultados de qualidade, linhagem, testes de permissão, demonstração de recuperação, aceitação do consumidor e um proprietário nomeado do produto de dados.