Priorize produtos de dados
Selecione um domínio de negócios, identifique consumidores, defina contratos de dados e acorde expectativas de atualização e qualidade com os proprietários responsáveis.
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Visão geral
Crie uma base de dados em que as pessoas possam confiar.
Modernize a ingestão, a qualidade, a linhagem e os produtos de dados reutilizáveis enquanto reduz o trabalho repetitivo de engenharia.
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O CONTEXTO DE NEGÓCIOS
Construa em torno do problema que vale a pena resolver.
Extrações fragmentadas e pipelines duplicados tornam a manutenção dos dados cara e difícil de confiar. Genellipse ajuda as equipes a definir produtos de dados compartilhados, automatizar a preparação repetível e estabelecer propriedade para que analistas, aplicativos e fluxos de trabalho de IA possam usar informações consistentes.
- Líderes de dados
- Equipes de engenharia de dados
- Equipes de análise e IA
ÁREAS DE TRABALHO
Dos requisitos à capacidade útil.
Automatize pipelines confiáveis
Crie padrões reutilizáveis de ingestão e transformação com validação, orquestração e tratamento de falhas. Rastreie a linhagem e reconcilie campos críticos.
Planejar migração e propriedade
Compare resultados antigos e novos, gerencie transferências, documente responsabilidades operacionais e retire fluxos duplicados somente quando os usuários posteriores aceitarem a mudança.
FORMA O ENGAJAMENTO
Um escopo que você pode revisar.
O escopo pode incluir o seguinte. Combine as prioridades, responsabilidades e critérios de aceitação em torno do seu ambiente específico.
- Modelo de produto de dados de domínio
- Pipelines automatizados e verificações de qualidade
- Evidência de linhagem e reconciliação
- Plano de migração e propriedade operacional
ENGAJAMENTO ILUSTRATIVO
Como seria isso.
Crie um produto reutilizável de dados de políticas e sinistros para equipes atuariais, financeiras e analíticas. Verificações e definições compartilhadas reduzem extrações repetidas enquanto cada consumidor mantém seus limites de acesso aprovados.
Escopo ilustrativo, não um estudo de caso de cliente ou um resultado prometido.
O papel da sua equipe
Fornece proprietários do sistema de origem, acesso permitido aos dados, definições de negócios, requisitos de retenç ão e consumidores que podem validar o produto de dados resultante.
Um MVP em 6 semanas
Entregar um produto de dados de domínio e um conjunto limitado de conexões de origem em um MVP entregue dentro de 6 semanas, sujeito ao acesso e à qualidade da fonte. Os domínios subsequentes seguem o roteiro acordado.
Como os produtos Genellipse se ajustam
GeneData é a base para a modernização da plataforma de dados. Cortex AI pode oferecer suporte a assistência operacional aprovada, sendo GeneComply e GeneSecure considerados onde fluxos de trabalho de governança e segurança são necessários.
DA PRIORIDADE À PRÁTICA
Um caminho claro
através do trabalho.
Comece com um escopo acordado. Conecte decisões de negócios, implementação e as pessoas que serão proprietárias do resultado.
Descubra e defina
Combine o problema de negócios, os usuários, a linha de base atual e as restrições. Identifique os sistemas, informações e proprietários necessários para um primeiro escopo útil.
Projetar e validar
Mapeie o fluxo de trabalho, integração e controles. Teste a abordagem proposta com informações representativas e chegue a um acordo sobre como a equipe avaliará o resultado.
Construir e apresentar
Entregar a capacidade acordada em incrementos gerenciáveis. Inclua feedback do usuário, documentação, treinamento e as decisões necessárias para uma implementação controlada.
Operar e melhorar
Analise a adoção, a confiabilidade, a qualidade e o custo em relação à linha de base. Refine o fluxo de trabalho e decida o que expandir usando evidências do uso real.
PERGUNTAS COMUNS
Detalhes que ajudam
você decide.
Explore o escopo, as considerações práticas e um ponto de partida útil para sua equipe.
Precisamos mover todos os nossos dados?
Não. Uma abordagem em fases pode começar com um domínio ou fluxo de trabalho, deixando outros sistemas em funcionamento. Os requisitos de residência, desempenho, acesso e custo moldam o design.
O objetivo é reduzir a equipe de dados?
O objetivo é reduzir esforços repetitivos e melhorar a capacidade de entrega. As decisões sobre a força de trabalho pertencem ao cliente; o envolvimento mede a carga de trabalho, a qualidade e o valor, em vez de prometer reduções de pessoal.