ワークフローの例
レビュー可能なパイプラインにより、反復的なデータ エンジニアリング作業を削減します。
取り込み、調整、インシデント処理に時間がかかる 1 つの定期的なデータ パイプラインから始めます。品質、アクセス、運用の所有権が明示されている場合、反復可能なタスクを自動化することで、エンジニアをより価値の高い作業に費やすことができます。
データ リーダー、エンジニアリング マネージャー、運用分析チーム向け。
これはエンゲージメントの説明を目的としたものであり、顧客事例や製品のスクリーンショットではありません。 Genellipse は、製品の適合性、サポートされている統合、およびチームとの提供範囲を検証します。
出発点
作業が行き詰まった場所。
チームは毎日ファイルを手動でチェックし、一貫性のない識別子を修復し、ソーススキーマが変更された場合には同じ調査を繰り返します。下流ユーザーは、データが使用に適しているかどうかを簡単に確認できません。
インプットからレビューされた結果まで。
データ契約に同意する
Genellipse は、ソースの所有権、更新の期待、許可された使用、および品質チェックをマップします。資産メンテナンスの例では、これには資産識別子、作業指示書、検査記録の間の関係が含まれます。
制御されたパイプラインを構築する
合意された GeneData の取り込みおよび変換フローを構成します。統合パターンを選択する前に、サポートされているコネクタ、保持、アクセス要件を検証してください。
トリアージの例外
Cortex AI は、承認されたパイプラインの証拠に基づいてインシデントの説明を草案することができます。予期しないスキー マの変更または品質ルールの失敗により、プロモーションが停止します。データ所有者は提案された修正をレビューします。
信頼できる出力を公開する
承認されたデータセットを、鮮度、系統、品質ステータス、所有権とともにリリースします。 GeneSecure 機能は、製品の適合性が確認された場合に合意されたセキュリティ制御をサポートできます。
Genellipse がどのように役立つか。
ソースから出力へのマッピング、品質ルール、設定されたパイプライン、例外プレイブック、所有権モデル、および現在のプロセスとの測定された比較。
現在のプロセスに対する値を測定します。
成功した更新ごと、失敗した実行ごとのエンジニア時間、回復時間、鮮度、使用可能なデータセットごとのコストを比較します。実際に支出が回避されない限り、解放された時間を再展開可能な容量として扱います。
前に進むための決断。
データ所有者は、品質と鮮度のしきい値を受け入れます。自動化では、アクセス許可、系統、および誤った変更から回復する方法を保持する必要があります。