所有工作流程演练
说明性工作流程
通过可审查的管道减少重复的数据工程工作。
从一个循环数据管道开始，该管道在摄取、协调和事件处理方面消耗时间。当质量、访问权限和操作所有权明确时，自动化可重复任务可以让工程师解放出来从事更高价值的工作。
对于数据领导者、工程经理和运营分析团队。
这是一个说明性的参与演练，而不是客户案例研究或产品屏幕截图。 Genellipse 与您的团队一起验证产品适合性、支持的集成和交付范围。
起点
工作陷入困境的地方。
团队手动检查日常文件，修复不一致的标识符，并在源架构更改时重复相同的调查。下游用户无法轻易得知数据是否适合使用。
从输入到审核结果。
同意数据合同
Genellipse 映射源所有权、刷新期望、允许使用和质量检查。对于资产维护示例，这包括资产标识符、工作订单和检查记录之间的关系。
构建受控管道
配置约定的GeneData摄取和转换流程。在选择集成模式之前验证支持的连 接器、保留和访问要求。
分类异常
Cortex AI 可以根据批准的管道证据起草事件解释。意外的架构更改或失败的质量规则会停止升级；数据所有者审查建议的更正。
发布可信输出
发布已批准的数据集，包括新鲜度、谱系、质量状态和所有权。 GeneSecure 功能可以在确认产品适合性的情况下支持商定的安全控制。
Genellipse 如何提供帮助。
源到输出映射、质量规则、配置的管道、异常手册、所有权模型以及与当前流程的测量比较。
针对当前流程测量值。
比较每次成功刷新、失败运行、恢复时间、新鲜度和每个可用数据集的成本的工程师时间。将释放的时间视为可重新部署的能力，除非实际上可以避免支出。
继续前进的决定。
数据所有者接受质量和新鲜度阈值。自动化必须保留权限、沿袭以及从错误更改中恢复的方法。