Product overview
One governed foundation for data engineering, analytics and AI.
24 slides · English · Interactive scenarios
प्रस्तुति देखें
01 / एक नज़र में
आपका डेटा. आपका ए.आई. एक शासित मंच.
प्रत्येक वर्कफ़्लो में अंतर्निहित प्रशासन के साथ एंटरप्राइज़ डेटा प्लेटफ़ॉर्म पर डेटा इंजीनियरिंग, वेयरहाउसिंग, एनालिटिक्स और एआई को एकीकृत करें।
Genellipse कैसे मदद कर सकता है?
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।
निदर्शी कार्यप्रवाह
- 01
कनेक्ट और इंजीनियर
- 02
AI का विश्लेषण और निर्माण करें
- 03
शासन और संचालन करें
अपनी आवश्यकताओं के लिए उपय ुक्त क्षमताओं और कॉन्फ़िगरेशन की पुष्टि करें।
01 / 07
GENEDATA · PRODUCT AND ROLE SHOWCASES
One platform. Every data discipline.
Explore the product overview and five detailed role showcases. Follow complex data from ingestion and modelling to analytics, AI and reliable operations, with security at every handoff.
Explore GeneData capabilities
डेटा इंजीनियर
Reliable pipelines for complex sources, with data contracts, recovery and shared lineage.
24 slides · English · Interactive scenarios
प्रस्तुति देखें
Data Analyst
Trusted metrics and explainable decisions, built on shared definitions and source evidence.
23 slides · English · Interactive scenarios
प्रस्तुति देखें
डेटा वैज्ञानिक
Reproducible models, rigorous evaluation and controlled business impact.
24 slides · English · Interactive scenarios
प्रस्तुति देखें
Data Modeler
Shared models, historical context and dependable data contracts that support business change.
23 slides · English · Interactive scenarios
प्रस्तुति देखें
Database Engineer
Dependable data services through safe modernisation, workload control and tested recovery.
25 slides · English · Interactive scenarios
प्रस्तुति देखेंGeneData
डेटा इंजीनियरिंग, एनालिटिक्स और एआई के लिए एक साझा आधार।
GeneData एंटरप्राइज़ डेटा जीवनचक्र को कवर करता है: स्रोतों को कनेक्ट करना, पाइपलाइन बनाना और चलाना, वेयरहाउस से पूछताछ करना, साझा मेट्रिक्स को परिभाषित करना और डेटा विज्ञान और एआई का समर्थन करना। कैटलॉग, वंशावली, पहुंच और परिचालन नियंत्रण कार्य को टीमों के बीच से गुजरते हुए जोड़े रखते हैं।
GENEDATA का अन्वेषण करें
के आसपास निर्मित
वह काम जो मायने रखता है।
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।
- डेटा और प्रौद्योगिकी नेता
- डेटा इंजीनियर
- विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक
- डेटा प्रबंधक
डेटा इंजीनियरिंग और वेयरहाउसिंग
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।
एनालिटिक्स, डेटा साइंस और एआई
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।
कैटलॉग, शासन और नियंत्रण
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।
GENEDATA के अंदर
डेटा प्लेटफ़ॉर्म की परतों का अन्वेषण करें।
प्लेटफ़ॉर्म के पीछे की क्षमताओं, प्रत्येक समर्थित कार्य और अपनी टीम के साथ जांच करने के लिए विवरणों का अन्वेषण करें।
GeneFlow डेटा इंजीनियरिंग
स्रोतों को कनेक्ट करें और बैच, स्ट्रीमिंग और परिवर्तन-डेटा-कैप्चर पाइपलाइन बनाएं। विज़ुअल डिज़ाइन और कोड-आधारित परिवर्तन एक निष्पादन ग्राफ साझा करते हैं, जिसमें कार्य से जुड़ी निर्भरताएं और गुणवत्ता के दावे होते हैं।
तकनीकी विवरण देखें
- अंतर्ग्रहण, परिवर्तन और ऑर्केस्ट्रेशन का समन्वय करें
- बैकफ़िल, पुनः प्रयास और पाइपलाइन निगरानी का समर्थन करें
SQL वेयरहाउस और ओपन स्टोरेज
Cortex SQL एक गोदाम में विश्लेषणात्मक क्वेरी लाता है जो भंडारण को गणना से अलग करता है। प्लेटफ़ॉर्म Iceberg, Delta, और Parquet के लिए समर्थन का वर्णन करता है ताकि डेटा का उपयोग संगत टूल में किया जा सके।
तकनीकी विवरण देखें
- रिपोर्टिंग और खोजपूर्ण SQL कार्यभार प्रस्तुत करें
- कार्यभार अलगाव, इतिहास और क्वेरी लागत की समीक्षा करें
कैटलॉग, ज्ञान और वंशावली
तकनीकी मेटाडेटा, व्यावसायिक परिभाषाएँ, स्वामित्व और वंशावली को एक साझा खोज परत में लाएँ। टीमों को यह समझने का तरीका दें कि डेटासेट का क्या अर्थ है और एक अपस्ट्रीम परिवर्तन उसके उपभोक्ताओं को कैसे प्रभावित कर सकता है।
तकनीकी विवरण देखें
- प्रासंगिक डेटा और जवाबदेह मालिकों का पता लगाएं
- परिवर्तन के माध्यम से स्रोत से जानकारी का पालन करें
एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस
साझा मेट्रिक्स के आसपास विश्लेषण, डैशबोर्ड, आवर्ती रिपोर्ट और ब्रीफिंग बनाएं। परिणाम को उन परिभाषाओं और स्रोतों से जोड़ें जो इसका समर्थन करते हैं ताकि उपयोगकर्ता संख्याओं में बदलाव की जांच कर सकें।
तकनीकी विवरण देखें
- आवर्ती रिपोर्टिंग को सुसंगत परिभाषाओं के साथ संरेखित करें
- अन्वेषण और दोहराने योग्य व्यावसायिक समीक्षाओं दोनों का समर्थन करें
डेटा विज्ञान और शासित एआई
विश्लेषणात्मक मॉडल, प्रयोग और एआई वर्कफ़्लो के लिए डेटा फ़ाउंडेशन का उपयोग करें। मॉडल और एजेंट गतिविधि को प्रासंगिक डेटासेट, मूल्यांकन अपेक्षाओं और समीक्षा जिम्मेदारियों से जोड़ें।
तकनीकी विवरण देखें
- विश्लेषकों, वैज्ञानिकों और बीमांककों को साझा डेटा आधार दें
- ज्ञान और डेटा को नियंत्रित AI वर्कफ़्लो से कनेक्ट करें
शासन और मंच संचालन
डेटा जीवनचक्र में पहुंच, स्वामित्व, अनुमोदन और परिचालन साक्ष्य प्रबंधित करें। उनके द्वारा समर्थित व्यावसायिक उपयोगों के साथ ताजगी, गुणवत्ता, कार्यभार स्वास्थ्य, उपयोग और लागत की समीक्षा करें।
तकनीकी विवरण देखें
- नीतियों और अनुमतियों को कार्य के साथ संलग्न रखें
- विश्वसनीय डेटा उत्पादों के लिए परिचालन स्वामित्व स्थापित करें
व्यवहार में एक कार्यप्रवाह
स्रोत-से-निर्णय वर्कफ़्लो का पालन करें।
एक उदाहरणात्मक उदाहरण: एक टीम को आगे के विश्लेषण के लिए एक दोहराने योग्य परिचालन रिपोर्ट और एक विश्वसनीय डेटासेट की आवश्यकता होती है। वर्कफ़्लो के माध्यम से डेटा और उसके स्वामित्व दोनों का पालन करें।
कनेक्ट करें और परिभाषित करें
परिचालन स्रोतों का चयन करें, मालिकों की पहचान करें, और डेटासेट के लिए व्यावसायिक परिभाषाओं और पहुंच आवश्यकताओं पर सहमति व्यक्त करें।
निर्माण और सत्यापन करें
अंतर्ग्रहण और परिवर्तन पाइपलाइन बनाएं। गुणवत्ता नियम संलग्न करें और स्थापित करें कि विफल जांच या देर से इनपुट को कैसे संभाला जाएगा।
विश्लेषण करें और साझा करें
प्रश्नों, डैशबोर्ड या मॉडल कार्य के लिए नियंत्रित आउटपुट प्रकाशित करें। परिणाम का उपयोग करने वाले लोगों के लिए मीट्रिक परिभाषाएँ और वंशावली उपलब्ध रखें।
संचालित करें और सुधारें
ताजगी, पाइपलाइन स्वास्थ् य, पहुंच और लागत की निगरानी करें। डेटा उत्पाद को नए उपयोगों में विस्तारित करने से पहले स्रोत या तर्क परिवर्तनों के प्रभाव की समीक्षा करें।
आपका मौजूदा वातावरण
कनेक्शन की योजना बनाएं
वो बात.
GeneData मौजूदा डेटाबेस, एप्लिकेशन, क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, फ़ाइलें और इवेंट स्ट्रीम को कनेक्ट करने के लिए स्थित है। एक डेटा उत्पाद के लिए आवश्यक स्रोतों और उपभोक्ताओं से शुरुआत करें। क्या बनाए रखना है, कनेक्ट करना है या माइग्रेट करना है, यह तय करने से पहले कनेक्टर फिट, नेटवर्क एक्सेस, सोर्स लोड, टेबल फॉर्मेट और स्वामित्व का आकलन करें।
क्षमता से अनुप्रयोग तक
कहां GeneData
कार्य में फिट बैठता है।
जब पाइपलाइन, रिपोर्टिंग, मॉडल और शासन अलग-अलग टूल में रहते हैं, तो टीमें परिभाषाओं को समेटने और उत्तर कैसे तैयार किया गया, इसका पुनर्निर्माण करने में समय बिताती हैं। GeneData इन गतिविधियों को एक साझा वातावरण में लाता है ताकि डेटा अपने स्वामित्व और संदर्भ के साथ स्रोत से व्यावसा यिक उपयोग में जा सके।
पुन: प्रयोज्य डेटा उत्पाद बनाएं
परिचालन स्रोतों को एक परिभाषित पाइपलाइन में लाएं, गुणवत्ता जांच लागू करें, और एक मालिक और एक दस्तावेजी अर्थ के साथ एक डेटासेट प्रकाशित करें। डाउनस्ट्रीम विश्लेषकों और मॉडल बिल्डरों को एक सामान्य प्रारंभिक बिंदु दें।
रिपोर्टिंग को उसके स्रोतों से जोड़ें
साझा व्यावसायिक परिभाषाओं के आधार पर विश्लेषण और डैशबोर्ड बनाएं। जब कोई इनपुट बदलता है तो वंशावली का पालन करें ताकि टीम किसी मीट्रिक, रिपोर्ट या निर्णय पर प्रभाव को समझ सके।
AI के लिए डेटा तैयार करें
शासित डेटासेट और व्यावसायिक ज्ञान को मॉडल और एजेंट वर्कफ़्लो से कनेक्ट करें। जैसे-जैसे उपयोग का मामला प्रयोग से आगे बढ़ता है, पहुंच, मूल्यांकन और समीक्षा आवश्यकताओं को ध्यान में रखें।
उपयोगी मूल्यांकन की योजना बनाएं
वर्कफ़्लो से प्रारंभ करें
आपकी टीम जानती है।
एक प्रतिनिधि उदाहरण लाएँ, जो लोग इसके मालिक हैं, और जो आवश्यकताएँ इसे पूरी करनी चाहिए। अपवाद और हैंडऑफ़ सहित इनपुट से आउटपुट तक पूरे पथ की समीक्षा करें।
आत्मविश्वास के साथ मूल्यांकन करें
एमवीपी डिलीवरी 6 सप्ताह के भीतर।
Genellipse 6 सप्ताह के भीतर एक क ेंद्रित एमवीपी की योजना बना रहा है। डिलीवरी शुरू होने से पहले परिणाम, इंटरफेस, अधिकृत पहुंच, ग्राहक समीक्षक और स्वीकृति मानदंड पर सहमत हों।
सामान्य प्रश्न
विवरण जो मदद करते हैं
आप तय करें.
अपनी टीम के लिए दायरा, व्यावहारिक विचार और एक उपयोगी शुरुआती बिंदु का अन्वेषण करें।
GeneData किस प्रकार का प्लेटफॉर्म है?
GeneData एक एंटरप्राइज़ डेटा और AI प्लेटफ़ॉर्म है। यह डेटा इंजीनियरिंग, एक एसक्यूएल वेयरहाउस, एक साझा कैटलॉग, बिजनेस इंटेलिजेंस, डेटा साइंस और शासित एआई वर्कफ़्लो को एक साथ लाता है। यह स्रोतों को जोड़ने से लेकर परिचालन निर्णयों में जानकारी का उपयोग करने तक व्यापक डेटा जीवनचक्र प्रदान करता है।
क्या GeneData को अपनाने के लिए हर मौजूदा सिस्टम को बदलने की आवश्यकता है?
प्लेटफ़ॉर्म को मौजूदा डेटाबेस, एप्लिकेशन, फ़ाइलें, क्लाउड वातावरण और डेटा प्लेटफ़ॉर्म को जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक उपयोगी प्रारंभिक बिंदु एक स्रोत-से-निर्णय वर्कफ़्लो है। वास्तुकला योजना के दौरान प्रवासन के दायरे और बनाए रखने के लिए किसी भी सिस्टम पर सहमति होनी चाहिए।
मूल्यांकन कहाँ से शुरू होना चाहिए?
एक आवर्ती व्यावसायिक प्रश्न चुनें जिसका डेटा इकट्ठा करना या उस पर भरोसा करना फिलहाल मुश्किल है। आवश्यक स्रोतों का पता लगाएं, आउटपुट को परिभाषित करें, पहचानें कि इसे कौन एक्सेस कर सकता है, और इस बात पर सहमत हों कि आप डेटा की ताजगी, गुणवत्ता और उपयोगिता का आकलन कैसे करेंगे।
करीब से देखो
GeneData का अन्वेषण करें।
उत्पाद देखें, उसकी क्षमताओं का पता लगाएं, और अपना अगला कदम ढूंढें।