Product overview
One governed foundation for data engineering, analytics and AI.
24 slides · English · Interactive scenarios
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01 / 概要
データもAIも、統制の取れた一つのプラットフォームで。
データ エンジニアリング、ウェアハウス、分析、AI をエンタープライズ データ プラットフォーム上で統合し、すべてのワークフローにガバナンスを組み込みます。
Genellipse はどのように役立ちますか?
Genellipse は 6 週間以内に重点 MVP を計画しています。開始時に、結果、インターフェイス、アクセス、クライアントのレビュー担当者、および承認基準について合意します。提供された証拠を使用して次の段階を決定します。
ワークフローの例
- 01
コネクト＆エンジニア
- 02
AI の分析と構築
- 03
統治と運営
要件に適した機能と構成を確認してください。
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
データエンジニア
Reliable pipelines for complex sources, with data contracts, recovery and shared lineage.
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Data Analyst
Trusted metrics and explainable decisions, built on shared definitions and source evidence.
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データサイエンティスト
Reproducible models, rigorous evaluation and controlled business impact.
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Data Modeler
Shared models, historical context and dependable data contracts that support business change.
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Database Engineer
Dependable data services through safe modernisation, workload control and tested recovery.
25 slides · English · Interactive scenarios
プレゼンテーションを見るGeneData
データ エンジニアリング、分析、AI の共有基盤。
GeneData は、ソースの接続、パイプラインの構築と実行、ウェアハウスのクエリ、共有メトリクスの定義、データ サイエンスと AI のサポートなど、エンタープライズ データのライフサイクルをカバーします。カタログ、リネージ、アクセス、および操作の制御により、チーム間で作業が行われる際の接続が維持されます。
ジェネデータを探索する
を中心に構築
大切な仕事。
GeneData は、データ エンジニア、アナリスト、データ サイエンティスト、ビジネス チームの仕事を結び付けます。パイプライン、SQL、ビジネス インテリジェンス、機械学習、共有知識を、共通のカタログ、系統、アクセス制御、監査履歴とともに統合します。すでに使用しているシステムを接続し、最初のユースケースから拡張します。
- データとテクノロジーのリーダー
- データエンジニア
- アナリストとデータサイエンティスト
- データスチュワード
データエンジニアリングとウェアハウス
データベース、クラウド サービス、アプリケーション、ファイルを接続します。バッチ パイプラインとストリーミング パイプラインを構築し、データ品質を管理し、SQL ウェアハウスを通じて管理されたデータをクエリします。
分析、データサイエンス、AI
共有メトリクス、ダッシュボード、レポートを操作します。評価、承認、運用監視のためのツールを使用してモデルと AI ワークフローを開発します。
カタログ、ガバナンス、コントロール
共有カタログでデータとビジネス知識を発見します。リネージを追跡し、権限を管理し、所有権、ポリシー、証拠を作品に関連付けたままにします。
ジェネデータの内部
データ プラットフォームのレイヤーを探索します。
プラットフォームの背後にある機能、それぞれがサポートする作業、チームと検討する詳細を調べてください。
GeneFlow データ エンジニアリング
ソースを接続し、バッチ、ストリーミング、変更データ キャプチャのパイプラインを構築します。ビジュアル デザインとコード ベースの変換は、作業に関連付けられた依存関係と品質アサーションを伴う実行グラフを共有します。
技術的な詳細を調べる
- 取り込み、変換、オーケストレーションを調整する
- バックフィル、再試行、パイプライン監視をサポート
SQL ウェアハウスとオープン ストレージ
Cortex SQL は、ストレージとコンピューティングを分離するウェアハウスに分析クエリを提供します。このプラットフォームでは、互換性のあるツール間でデータを使用できるように、Iceberg、Delta、および Parquet のサポートについて説明します。
技術的な詳細を調べる
- レポート作成および探索的な SQL ワークロードを処理する
- ワークロードの分離、履歴、クエリのコストを確認する
カタログ、知識、系統
技術メタデータ、ビジネス定義、所有権、系統を共有ディスカバリー層に取り込みます。データセットが何を意味するのか、上流の変更がその消費者にどのような影響を与えるのかをチームに理解させる方法を提供します。
技術的な詳細を調べる
- 関連データと責任ある所有者を見つける
- ソースからの情報を変換して追跡する
分析とビジネス インテリジェンス
共有指標に関する分析、ダッシュボード、定期的なレポート、および説明を構築します。結果をそれをサポートする定義やソースに関連付けて、ユーザーが数値の変化を調査できるようにします。
技術的な詳細を調べる
- 定期的なレポートを一貫した定義に合わせる
- 探索と反復可能なビジネスレビューの両方をサポート
データサイエンスと管理された AI
分析モデル、実験、AI ワークフローにデータ基盤を使用します。モデルとエージェントのアクティビティを、関連するデータセット、評価の期待、レビューの責任と結び付けます。
技術的な詳細を調べる
- アナリスト、科学者、保険計理士に共有データ基盤を提供
- 制御された AI ワークフローで知識とデータを接続
ガバナンスとプラットフォームの運用
データのライフサイクル全体にわたって、アクセス、所有権、承認、運用上の証拠を管理します。サポートされているビジネス用途とともに、鮮度、品質、ワークロードの健全性、使用状況、コストを確認します。
技術的な詳細を調べる
- 作品に付与されたポリシーと権限を維持する
- 信頼できるデータ製品の運用所有権を確立する
実際のワークフロー
情報源から意思決定までのワークフローに従います。
わかりやすい例: チームは、再現可能な運用レポートと、さらなる分析のために信頼できるデータセットを必要としています。ワークフローを通じてデータとその所有権の両方を追跡します。
接続して定義する
運用ソースを選択し、所有者を特定し、データセットのビジネス定義とアクセス要件に同意します。
構築と検証
取り込みおよび変換パイプラインを作成します。品質ルールを添付し、失敗したチェックや遅れた入力がどのように処理されるかを確立します。
分析と共有
クエリ、ダッシュボード、またはモデル作業の管理された出力を公開します。結果を使用する人々がメトリクスの定義と系統を利用できるようにしてください。
運用・改善
鮮度、パイプラインの健全性、アクセス、コストを監視します。データ製品を新しい用途に拡張する前に、ソースまたはロジックの変更による影響を確認してください。
あなたの既存の環境
接続を計画する
それは重要です。
GeneData は、既存のデータベース、アプリケーション、クラウド プラットフォーム、ファイル、イベント ストリームを接続するために配置されています。 1 つのデータ製品に必要なソースとコンシューマから始めます。何を保持、接続、または移行するかを決定する前に、コネクタの適合性、ネットワーク アクセス、ソースの負荷、テーブルの形式、および所有権を評価します。
機能から用途まで
GeneData の場所
が作品にフィットします。
パイプライン、レポート、モデル、ガバナンスが別々のツールに存在する場合、チームは定義を調整し、答えがどのように生成 されたかを再構築することに時間を費やします。 GeneData はこれらのアクティビティを共有環境に持ち込むため、データはその所有権とコンテキストをそのままにしてソースからビジネス用途に移動できます。
再利用可能なデータ製品を構築する
運用ソースを定義されたパイプラインに取り込み、品質チェックを適用し、所有者と文書化された意味を含むデータセットを公開します。下流のアナリストとモデル構築者に共通の出発点を提供します。
レポートをソースと結び付ける
共有されたビジネス定義に基づいた分析とダッシュボードを作成します。入力が変更されたときに系統を追跡することで、チームがメトリクス、レポート、または意思決定への影響を理解できるようになります。
AI用のデータを準備する
管理されたデータセットとビジネス知識をモデルとエージェントのワークフローに接続します。ユースケースが実験を超えて進むにつれて、アクセス、評価、レビューの要件を常に念頭に置いてください。
有用な評価を計画する
ワークフローから始める
あなたのチームは知っています。
代表的な例、それを所有する人々、およびそれが満たさなければならない要件を提示してください。例外やハンドオフを含む、入力から出力までのパス全体を確認します。
自信を持って評価してください
MVP は 6 週間以内に提供されます。
Genellipse は 6 週間以内に重点 MVP を計画しています。提供を開始する前に、結果、インターフェイス、許可されたアクセス、クライアントのレビュー担当者、および受け入れ基準について合意します。
よくある質問
役立つ詳細
あなたが決めます。
範囲、実際的な考慮事項、チームにとって役立つ出発点を検討してください。
GeneDataとはどのようなプラットフォームですか？
GeneData は、エンタープライズ データおよび AI プラットフォームです。データ エンジニアリング、SQL ウェアハウス、共有 カタログ、ビジネス インテリジェンス、データ サイエンス、管理された AI ワークフローを統合します。ソースの接続から運用上の意思決定での情報の使用まで、より広範なデータ ライフサイクルに対応します。
GeneData を採用するには、既存のシステムをすべて置き換える必要がありますか?
このプラットフォームは、既存のデータベース、アプリケーション、ファイル、クラウド環境、データ プラットフォームを接続するように設計されています。有用な出発点は、情報源から意思決定までの 1 つのワークフローです。移行範囲と保持するシステムについては、アーキテクチャ計画時に合意する必要があります。
評価はどこから始めるべきですか?
現時点ではデータの収集や信頼が困難な、繰り返し発生するビジネス上の質問を選択してください。必要なソースを追跡し、出力を定義し、それにアクセスできる人を特定し、データの鮮度、品質、使いやすさをどのように評価するかに同意します。
詳しく見てみる
GeneData を探索してください。
製品を見てその機能を調べ、次のステップを見つけてください。