डेटा उत्पादों को प्राथमिकता दें
एक व्यावसायिक डोमेन चुनें, उपभोक्ताओं की पहचान करें, डेटा अनुबंधों को परिभाषित करें, और जवाबदेह मालिकों के साथ ताजगी और गुणवत्ता की अपेक्षाओं पर सहमत हों।
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एक नज़र में
एक डेटा फ़ाउंडेशन बनाएं जिस पर लोग भरोसा कर सकें।
दोहराए जाने वाले इंजीनियरिंग कार्य को कम करते हुए अंतर्ग्रहण, गुणवत्ता, वंशावली और पुन: प्रयोज्य डेटा उत्पादों का आधुनिकीकरण करें।
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व्यवसाय संदर्भ
समाधान के लायक समस्या का निर्माण करें।
खंडित अर्क और डुप्लिकेट पाइपलाइन डेटा को बनाए रखना महंगा और भरोसा करना मुश्किल बनाते हैं। Genellipse टीमों को साझा डेटा उत्पादों को परिभाषित करने, दोहराने योग्य तैयारी को स्वचालित करने और स्वामित्व स्थापित करने में मदद करता है ताकि विश्लेषक, एप्लिकेशन और एआई वर्कफ़्लो लगातार जानकारी का उपयोग कर सकें।
- डेटा लीडर
- डेटा इंजीनियरिंग टीमें
- एनालिटिक्स और एआई टीमें
कार्य के क्षेत्र
आवश्यकताओं से उपयोगी क्षमता तक।
भरोसेम ंद पाइपलाइनों को स्वचालित करें
सत्यापन, ऑर्केस्ट्रेशन और विफलता प्रबंधन के साथ पुन: प्रयोज्य अंतर्ग्रहण और परिवर्तन पैटर्न बनाएं। वंशावली को ट्रैक करें और महत्वपूर्ण क्षेत्रों का मिलान करें।
प्रवासन और स्वामित्व की योजना बनाएं
पुराने और नए आउटपुट की तुलना करें, कटओवर, दस्तावेज़ संचालन जिम्मेदारियों का प्रबंधन करें, और डुप्लिकेट प्रवाह को तभी हटाएं जब डाउनस्ट्रीम उपयोगकर्ताओं ने परिवर्तन स्वीकार कर लिया हो।
सगाई को आकार दें
एक दायरा जिसकी आप समीक्षा कर सकते हैं।
दायरे में निम्नलिखित शामिल हो सकते हैं। अपने विशिष्ट परिवेश में प्राथमिकताओं, जिम्मेदारियों और स्वीकृति मानदंडों पर सहमत हों।
- डोमेन डेटा-उत्पाद ब्लूप्रिंट
- स्वचालित पाइपलाइन और गुणवत्ता जांच
- वंश और सुलह साक्ष्य
- प्रवासन और परिचालन स्वामित्व योजना
उदाहरणात्मक सहभागिता
यह कैसा दिख सकता है।
बीमांकिक, वित्त और विश्लेषण टीमों के लिए एक पुन: प्रयोज्य नीति-और-दावा डेटा उत्पाद बनाएं। साझा जाँच और परिभाषाएँ बार-बार निकाले जाने वाले निष्कर्षों को कम करती हैं जबकि प्रत्येक उपभोक्ता अपनी स्वीकृत पहुंच सीमाओं को बरकरार रखता है।
उदाहरणात्मक दायरा, ग्राहक मामले का अध्ययन या वा दा किया गया परिणाम नहीं।
आपकी टीम की भूमिका
स्रोत-सिस्टम मालिकों, अनुमत डेटा एक्सेस, व्यावसायिक परिभाषाएँ, अवधारण आवश्यकताओं और उपभोक्ताओं को प्रदान करें जो परिणामी डेटा उत्पाद को मान्य कर सकते हैं।
6 सप्ताह के भीतर एक एमवीपी
एक डोमेन डेटा उत्पाद और स्रोत कनेक्शन का एक सीमित सेट 6 सप्ताह के भीतर वितरित एमवीपी में वितरित करें, जो पहुंच और स्रोत गुणवत्ता के अधीन है। बाद के डोमेन सहमत रोडमैप का पालन करते हैं।
Genellipse उत्पाद कैसे फिट होते हैं
GeneData डेटा-प्लेटफ़ॉर्म आधुनिकीकरण की नींव है। Cortex AI अनुमोदित परिचालन सहायता का समर्थन कर सकता है, GeneComply और GeneSecure पर विचार किया जाता है जहां शासन और सुरक्षा वर्कफ़्लो की आवश्यकता होती है।
प्राथमिकता से अभ्यास तक
एक साफ़ रास्ता
कार्य के माध्यम से।
एक सहमत दायरे से शुरुआत करें। व्यावसायिक निर्णयों, कार्यान्वयन और उन लोगों को जोड़ें जो परिणाम के स्वामी होंगे।
खोजें और परिभाषित करें
व्यावसायिक समस्या, उपयोगकर्ताओं, वर्तमान आधार रेखा और बाधाओं से सहमत हों। उपयोगी प्रथम दायरे के लिए आवश्यक सिस्टम, सूचना और मालिकों की पहचान करें।
डिज़ाइन और सत्यापन
वर्कफ़्लो, एकीकरण और नियंत्रण को मैप करें। प्रतिनिधि इनपुट के साथ प्रस्तावित दृष्टिकोण का परीक्षण करें और सहमत हों कि टीम परिणाम का मूल्यांकन कैसे करेगी।
निर्माण और परिचय
प्रबंधनीय वेतन वृद्धि में सहमत क्षमता प्रदान करें। नियंत्रित रोलआउट के लिए उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया, दस्तावेज़ीकरण, प्रशिक्षण और आवश्यक निर्णय शामिल करें।
संचालित करें और सुधारें
आधार रेखा के विरुद्ध अपनाने, विश्वसनीयता, गुणवत्ता और लागत की समीक्षा करें। वर्कफ़्लो को परिष्कृत करें और वास्तविक उपयोग से साक्ष्य का उपयोग करके निर्णय लें कि क्या विस्तार करना है।
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।
क्या हमें अपना सारा डेटा स्थानांतरित करने की आवश्यकता है?
नहीं। एक चरणबद्ध दृष्टिकोण अन्य प्रणालियों को छोड़कर एक डोमेन या वर्कफ़्लो से शुरू हो सकता है। रेजीडेंसी, प्रदर्शन, पहुंच और लागत आवश्यकताएं डिजाइन को आकार देती हैं।
क्या डेटा टीम को कम करना लक्ष्य है?
लक्ष्य दोहराए जाने वाले प्रयास को कम करना और वितरण क्षमता में सुधार करना है। कार्यबल के निर्णय ग्राहक के होते हैं; कर्मचारियों की संख्या में कटौती का वादा करने के बजाय सहभागिता कार्यभार, गुणवत्ता और मूल्य को मापती है।