Product overview
One governed foundation for data engineering, analytics and AI.
24 slides · English · Interactive scenarios
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01 / 概述
您的数据。你的人工智能。一个受监管的平台。
在企业数据平台上统一数据工程、仓储、分析和人工智能，并在每个工作流程中内置治理。
Genellipse 有什么帮助？
Genellipse 计划在 6 周内获得重点 MVP。从一开始就就结果、界面、访问、客户审阅者和验收标准达成一致。使用提供的证据来决定下一阶段。
说明性工作流程
- 01
连接和工程师
- 02
分析和构建人工智能
- 03
治理和运营
确认适合您要求的功能和配置。
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
数据工程师
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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数据科学家
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
查看演示GeneData
数据工程、分析和人工智能的共享基础。
GeneData 涵盖企业数据生命周期：连接源、构建和运行管道、查询仓库、定义共享指标以及支持数据科学和人工智能。目录、沿袭、访问和操作控制使工作在团队之间传递时保持联系。
探索基因数据
围绕
重要的工作。
GeneData 连接数据工程师、分析师、数据科学家和业务团队的工作。通过通用目录、沿袭、访问控制和审核历史记录，将管道、SQL、商 业智能、机器学习和共享知识整合在一起。连接您已经使用的系统并从您的第一个用例进行扩展。
- 数据和技术领导者
- 数据工程师
- 分析师和数据科学家
- 数据管理员
数据工程与仓储
连接数据库、云服务、应用程序和文件。构建批处理和流处理管道、管理数据质量并通过 SQL 仓库查询受治理的数据。
分析、数据科学和人工智能
使用共享指标、仪表板和报告。使用评估、批准和运营监督工具开发模型和人工智能工作流程。
目录、治理和控制
在共享目录中发现数据和业务知识。遵循沿袭、管理权限并保持所有权、政策和证据与工作相关。
基因数据内部
探索数据平台的各个层次。
探索平台背后的功能、每个平台支持的工作以及与您的团队一起检查的详细信息。
GeneFlow 数据工程
连接源并构建批处理、流式传输和变更数据捕获管道。视觉设计和基于代码的转换共享一个执行图，并附加到工作中的依赖关系和质量断言。
探索技术细节
- 协调摄取、转换和编排
- 支持回填、重试、管道监控
SQL仓库&开放存储
Cortex SQL 将分析查询引入将存储与计算分开的仓库。该平台描述了 对 Iceberg、Delta 和 Parquet 的支持，因此可以跨兼容工具使用数据。
探索技术细节
- 提供报告和探索性 SQL 工作负载
- 查看工作负载隔离、历史记录和查询成本
目录、知识和血统
将技术元数据、业务定义、所有权和沿袭引入共享发现层。为团队提供一种方法来理解数据集的含义以及上游更改可能如何影响其消费者。
探索技术细节
- 查找相关数据和责任人
- 通过转换跟踪源头信息
分析和商业智能
围绕共享指标构建分析、仪表板、定期报告和简报。将结果连接到支持它的定义和来源，以便用户可以调查数字的变化。
探索技术细节
- 使定期报告与一致的定义保持一致
- 支持探索和可重复的业务审查
数据科学与治理人工智能
使用分析模型、实验和 AI 工作流程的数据基础。将模型和代理活动与相关数据集、评估期望和审核职责联系起来。
探索技术细节
- 为分析师、科学家和精算师提供共享数据基础
- 通过受控的人工智能工作流程连接知识和数据
治理和平台运营
管理整个数据生命周期的访问、所有权、批准和操作证据。审查新鲜度、质量、工作负载运行状况、使用情况和成本以及它们支持的业务用途。
探索技术细节
- 将策略和权限附加到工作中
- 建立可靠数据产品的运营所有权
实践中的工作流程
遵循从源到决策的工作流程。
一个说明性示例：团队需要可重复的运营报告和可信数据集以进行进一步分析。在整个工作流程中跟踪数据及其所有权。
连接和定义
选择运营来源，识别所有者，并同意数据集的业务定义和访问要求。
构建和验证
创建摄取和转换管道。附加质量规则并确定如何处理失败的检查或延迟的输入。
分析分享
发布查询、仪表板或模型工作的受控输出。使度量定义和沿袭可供使用结果的人员使用。
运营与改进
监控新鲜度、管道运行状况、访问和成本。在将数据产品扩展到新用途之前，请检查源或逻辑更改的影响。
您现有的环境
规划连接
这很重要。
GeneData 定位于连接现有数据库、应用程序、云平台、文件和事件流。从一种数据产品所需的来源和消费者开始。在决定保留、连接或迁移哪些内容之前，评估连接器适合性、网络访问、源负载、表格式和所有权。
从能力到应用
哪里 GeneData
适合工作。
当管道、报告、模型和治理位于不同的工具中时，团队会花时间协调定义并重建答案的生成方式。 GeneData 将这些活动引入共享环境中，以便数据可以从源转移到业务用途，且其所有权和上下文完好无损。
构建可重用的数据产品
将操作源引入定义的管道中，应用质量检查，并发布具有所有者和记录含义的数据集。为下游分析师和模型构建者提供一个共同的起点。
连接报告及其来源
围绕共享业务定义创建分析和仪表板。当输入发生变化时跟踪沿袭，以便团队可以 了解对指标、报告或决策的影响。
为AI准备数据
将受管数据集和业务知识连接到模型和代理工作流程。当用例超越实验时，始终考虑访问、评估和审查要求。
计划有用的评估
从工作流程开始
你的团队知道。
举一个有代表性的例子，它的拥有者，以及它必须满足的要求。检查从输入到输出的整个路径，包括异常和切换。
自信地评估
6 周内交付 MVP。
Genellipse 计划在 6 周内获得重点 MVP。在交付开始之前就结果、接口、授权访问、客户审阅者和验收标准达成一致。
常见问题
有帮助的详细信息
你决定。
探索范围、实际考虑因素以 及对您的团队有用的起点。
GeneData 是一个什么样的平台？
GeneData 是一个企业数据和人工智能平台。它将数据工程、SQL 仓库、共享目录、商业智能、数据科学和受治理的 AI 工作流程结合在一起。它服务于更广泛的数据生命周期，从连接源到在运营决策中使用信息。
采用GeneData是否需要更换所有现有系统？
该平台旨在连接现有数据库、应用程序、文件、云环境和数据平台。一个有用的起点是从源到决策的工作流程。迁移范围和任何要保留的系统应在架构规划期间商定。
评估应该从哪里开始？
选择一个重复出现的业务问题，其数据目前难以组装或信任。跟踪所需的来源，定义输出，确定谁可以访问它，并就如何评估数据新鲜度、质量和可用性达成一致。
仔细看看
探索GeneData。
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