संगठन को जिस परिणाम की आवश्यकता है उससे शुरू करें, किसी मॉड्यूल के नाम से नहीं।
एक प्लेटफ़ॉर्म, जुड़ा हुआ काम
आपकी प्रणालियाँ बनी रहती हैं। उनके बीच का काम जुड़ जाता है।
डेटाबेस और फ़ाइलों के डेटा को दोबारा उपयोग किए जा सकने वाले कार्यप्रवाह में जोड़ें: तैयार करें, स्थानांतरित करें, जाँचें और विश्लेषण करें। संबंधित संस्करण और निष्पादन रिकॉर्ड परिणाम के साथ रहते हैं, ताकि अगले प्रश्न पर खोज फिर से शुरू न करनी पड़े।
मौजूदा स्रोत जोड़ें, तय डेटा तैयार करें, प्रक्रिया चलाएँ और जाँचें देखें। सहेजे परिणाम का रिपोर्ट या विश्लेषण में उपयोग करें; सवाल उठने पर उसके संस्करण और निष्पादन रिकॉर्ड देखें।
एक दृश्य में पूरी प्रणाली
देखें कि व्यावसायिक परिणाम उद्देश्य से प्रमाण तक कैसे जुड़ा रहता है।
एक परिणाम को मौजूदा स्रोतों, नियंत्रित प्रसंस्करण, व्यावसायिक जाँच, विश्लेषण, AI-सहायित कार्य, मानवीय स्वीकृति और Assurance से गुजरते हुए देखें। अवलोकन व्यावसायिक मार्ग समझाता है; फिर हर चरण उसके पीछे की सटीक क्षमता, नियंत्रण और उत्पाद सीमा खोलता है।
उत्पाद देखें
advanexus world
ऐसी रिपोर्ट, स्थानांतरण, डिलीवरी या जाँच से शुरू करें जिसके लिए कई जगहों से जानकारी चाहिए।
ANpy नियंत्रित Python
संस्करण वाली नोटबुक और चुनी इनपुट फ़ाइलों से Python विश्लेषण करें, तथा वातावरण और निष्पादन संदर्भ दर्ज रखें।
Assurance
दर्ज निष्पादनों, संस्करणों और संबंधों से परिणाम का आधार देखें। सहायक प्रमाण और अनुपलब्ध जानकारी में अंतर करें।
नियंत्रित विश्लेषण
संस्करण वाली रिपोर्ट और चार्ट बनाएँ, तथा समर्थित परिणामों के साथ डेटासेट का जुड़ाव, फ़िल्टर और निष्पादन संदर्भ सहेजें।
डेटा संचालन
स्रोत जोड़ें, SQL देखें और तैयारी, हस्तांतरण तथा गुणवत्ता जाँच को दोहराए जा सकने वाले डेटा कार्य में व्यवस्थित करें।
डेटा गुणवत्ता
पूर्णता, विशिष्टता, सीमाओं और संबंधों की जाँच करें। विफलताएँ स्पष्ट रखें और समर्थित वर्कफ़्लो पर गुणवत्ता नियंत्रण लागू करें।
शासित datasets
पुनः उपयोग योग्य डेटासेट बनाएँ, उनकी परिभाषाओं की तुलना करें और रिपोर्ट संस्करणों को स्वीकृत डेटासेट संस्करण से जुड़ा रखें।
एकीकरण
संबंधपरक, डेटा वेयरहाउस, NoSQL, खोज, ग्राफ और एंटरप्राइज़ SaaS प्रणालियों के कनेक्टर समूहों का अन्वेषण करें।
advanexus Intelligence
प्रोजेक्ट की मौजूदा अनुमतियों के भीतर AI की मदद से चुना डेटा समझें, SQL ड्राफ़्ट बनाएँ और अगले कदम देखें।
उत्पाद क्षमता
AI सहायक को चुनी गई व्यावसायिक जानकारी, स्वीकृत जाँच और अनुमत परिणाम से जोड़ें तथा पहुँच दर्ज करें।
निगरानी
दोहराई जा सकने वाली जाँचों से अलग स्रोतों के व्यावसायिक रिकॉर्ड की तुलना करें, स्रोत की स्थिति देखें और परिणाम सहेजें।
advanexus जीवंत सिस्टम मानचित्र
देखें कि advanexus महत्वपूर्ण उत्पाद सीमाओं को स्पष्ट रखते हुए स्रोतों, नियंत्रित निष्पादन, शासित संस्करणों, विश्लेषण, संचालन और साक्ष्यों को कैसे जोड़ता है।
छह व्यावसायिक आवश्यकताएँ। नियंत्रण और साक्ष्य की एक जुड़ी हुई प्रणाली।
संगठन को जिस परिणाम की आवश्यकता है उससे शुरू करें, किसी मॉड्यूल के नाम से नहीं।
नीचे का हर मार्ग व्यावसायिक आवश्यकता को स्वीकृत इनपुट, नियंत्रित कार्रवाई, जवाबदेह स्वामी और बाद में समीक्षा योग्य साक्ष्य से जोड़ता है।
जानकारी को स्थानांतरित और मिलान करें
समर्थित डेटा को मौजूदा प्रणालियों के बीच ले जाएँ, स्पष्ट जाँच लागू करें और स्थानांतरण को स्वीकार करने या जाँचने के लिए आवश्यक परिणाम सुरक्षित रखें।
नियंत्रित डेटा स्थानांतरण देखेंवितरण से पहले टाली जा सकने वाली त्रुटियाँ रोकें
सहमत जाँच को संचालन मार्ग में रखें, ताकि गंभीर त्रुटि स्वीकृति रोक सके और चेतावनी सटीक निष्पादन से जुड़ी रहे।
व्यावसायिक गुणवत्ता नियंत्रण देखेंऐसा परिणाम दें जिसे लोग दोहरा सकें
रिपोर्ट, डैशबोर्ड या विश्लेषण को स्वीकृत डेटा अनुबंध से बाँधें और दिए गए परिणाम के पीछे सटीक संस्करण तथा निष्पादन संदर्भ रखें।
नियंत्रित विश्लेषण देखेंकहानी दोबारा बनाए बिना जाँच करें
परिणाम या अपवाद से उसके पीछे मौजूद अनुमत संस्करणों, निष्पादनों, स्वामियों, Findings और सहायक अभिलेखों तक जाएँ।
Assurance मार्ग देखेंसंदर्भ खोए बिना विश्लेषण बढ़ाएँ
अधिक गहरे काम के लिए Python में आगे बढ़ें, जबकि परियोजना, इनपुट, परिवेश, निष्पादन और सीमित परिणाम सुरक्षित रहें।
नियंत्रित Python देखेंAI को अधिकार लिए बिना काम तेज़ करने दें
Intelligence वर्तमान उपयोगकर्ता के दायरे में समझा या सुझाव दे सकता है; स्थिति बदलने वाली कार्रवाई के लिए नियतात्मक सेवाएँ, नीति और लोग जवाबदेह रहते हैं।
नियंत्रित AI सहायता देखेंadvanexus कैसे काम करता है
मौजूदा स्रोत जोड़ें, तय डेटा तैयार करें, प्रक्रिया चलाएँ और जाँचें देखें। सहेजे परिणाम का रिपोर्ट या विश्लेषण में उपयोग करें; सवाल उठने पर उसके संस्करण और निष्पादन रिकॉर्ड देखें।
अधिक जानें
टेनेंट और परियोजना सीमाएँ, कैनोनिकल मॉड्यूल, वर्कर, स्टोरेज, Runtime Manager और Assurance प्रक्षेपण समझें।
अधिक जानेंअगला चरण
उस प्रवाह से आरम्भ करें जिसमें अस्पष्टता स्वीकार्य नहीं है।
वे प्रणालियाँ, स्वामी, नियम, डिलीवरी दायित्व और साक्ष्य आवश्यकताएँ सामने रखें जो महत्वपूर्ण हैं।
किसी महत्वपूर्ण प्रवाह पर चर्चा करेंसंक्षेप में
advanexus का यह भाग क्या करता है?
डेटाबेस और फ़ाइलों के डेटा को दोबारा उपयोग किए जा सकने वाले कार्यप्रवाह में जोड़ें: तैयार करें, स्थानांतरित करें, जाँचें और विश्लेषण करें। संबंधित संस्करण और निष्पादन रिकॉर्ड परिणाम के साथ रहते हैं, ताकि अगले प्रश्न पर खोज फिर से शुरू न करनी पड़े।
इस्तेमाल से पहले क्या जाँचना चाहिए?
कनेक्टर कवरेज, कार्रवाई अनुबंध, क्षमता की गहराई और उत्पादन स्वीकृति मॉड्यूल तथा परिनियोजन के अनुसार बदलती है।