निदर्शी कार्यप्रवाह
समीक्षा योग्य पाइपलाइनों के साथ दोहराए जाने वाले डेटा इंजीनियरिंग कार्य को कम करें।
एक आवर्ती डेटा पाइपलाइन से प्रारंभ करें जो अंतर्ग्रहण, समाधान और घटना से निपटने में समय लेती है। गुणवत्ता, पहुंच और परिचालन स्वामित्व स्पष्ट होने पर दोहराए जाने योग्य कार्यों को स्वचालित करने से इंजीनियरों को उच्च-मूल्य वाले कार्यों के लिए मुक्त किया जा सकता है।
ड ेटा लीडर्स, इंजीनियरिंग प्रबंधकों और ऑपरेशनल एनालिटिक्स टीमों के लिए।
यह एक उदाहरणात्मक जुड़ाव वॉकथ्रू है, ग्राहक मामले का अध्ययन या उत्पाद स्क्रीनशॉट नहीं। Genellipse आपकी टीम के साथ उत्पाद फिट, समर्थित एकीकरण और वितरण दायरे को मान्य करता है।
प्रारंभिक बिंदु
जहां काम अटक जाता है.
एक टीम मैन्युअल रूप से दैनिक फ़ाइलों की जांच करती है, असंगत पहचानकर्ताओं की मरम्मत करती है, और स्रोत स्कीमा बदलने पर उसी जांच को दोहराती है। डाउनस्ट्रीम उपयोगकर्ता आसानी से नहीं देख सकते कि डेटा उपयोग के लिए उपयुक्त है या नहीं।
इनपुट से समीक्षा किए गए परिणाम तक।
डेटा अनुबंध पर सहमति दें
Genellipse स्रोत स्वामित्व, ताज़ा अपेक्षाओं, अनुमत उपयोग और गुणवत्ता जांच को मैप करता है। परिसंपत्ति-रखरखाव उदाहरण के लिए, इसमें परिसंपत्ति पहचानकर्ताओं, कार्य आदेश और निरीक्षण रिकॉर्ड के बीच संबंध शामिल है।
नियंत्रित पाइपलाइन का निर्माण करें
सहमत GeneData अंतर्ग्रहण और परिवर्तन प्रवाह को कॉन्फ़िगर करें। एकीकरण पैटर्न चुनने से पहले समर्थित कनेक्टर, अवधारण और पहुंच आवश्यकताओं को सत्यापित करें।
ट्राइएज अपवाद
Cortex AI अनुमोदित पाइपलाइन साक्ष्य से घटना स्पष्टीकरण का मसौदा तैयार कर सकता है। अप्रत्याशित स्कीमा परिवर्तन या विफल गुणवत्ता नियम पदोन्नति रोक देते हैं; एक डेटा स्वामी प्रस्तावित सुधार की समीक्षा करता है।
एक विश्वसनीय आउटपुट प्रकाशित करें
अनुमोदित डेटासेट को ताजगी, वंशावली, गुणवत्ता की स्थिति और स्वामित्व के साथ जारी करें। GeneSecure क्षमताएं सहमत सुरक्षा नियंत्रणों का समर्थन कर सकती हैं जहां उत्पाद फिट की पुष्टि की जाती है।
Genellipse कैसे मदद करता है।
एक स्रोत-से-आउटपुट मैपिंग, गुणवत्ता नियम, कॉन्फ़िगर पाइपलाइन, अपवाद प्लेबुक, स्वामित्व मॉडल और वर्तमान प्रक्रिया के साथ एक मापा तुलना।
वर्तमान प्रक्रिया के विरुद्ध मूल्य मापें।
प्रति सफल रिफ्रेश, असफल रन, पुनर्प्राप्ति समय, ताजगी और प्रति उपयोग योग्य डेटासेट की लागत के अनुसार इंजीनियर घंटों की तुलना करें। जारी किए गए समय को पुनर्नियोजन योग्य क्षमता के रूप में मानें जब तक कि वास्तव में व्यय से बचा न जाए।
आगे बढ़ने का निर्णय.
डेटा स्वामी गुणवत्ता और ताजगी सीमा को स्वीकार करता है। स्वचालन को अनुमतियाँ, वंशावली और गलत परिवर्तनों से उबरने का तरीका सुरक्षित रखना चाहिए।