ひとつのプラットフォームで、仕事をつなぐ

既存システムはそのまま。システム間の仕事をつなぎます。

データベースやファイルのデータを、繰り返し使える業務の流れにつなぎます。準備、転送、確認、分析を行い、関連するバージョンと実行記録を結果に残すことで、次の質問のたびに探し直す必要を減らします。

データベースやファイルのデータを、繰り返し使える業務の流れにつなぎます。準備、転送、確認、分析を行い、関連するバージョンと実行記録を結果に残すことで、次の質問のたびに探し直す必要を減らします。
六つのビジネスニーズを、一つのコントロールと証拠のシステムでつなぎます。

モジュール名ではなく、組織が必要とする成果から始めます。

advanexus の仕組み

既存のデータソースを接続し、合意したデータを準備して処理と検証を行います。保存した結果を報告や分析に使い、疑問が生じたら関連する版と実行記録をたどれます。

システム全体を一望

ビジネス成果が、意図から証明までどのようにつながり続けるかをご覧ください。

一つの成果が、既存ソース、制御された処理、業務チェック、分析、AI 支援業務、人の承認、 Assurance を横断する流れを追います。まず業務経路を示し、必要に応じて各段階の具体的な能力、 コントロール、製品境界を確認できます。

ビジネス意図、既存システム、制御された実行、人の承認、成果、証拠、復旧を結ぶ advanexus の概念図。
ひとつにつながる advanexus の全体フロー ビジネス成果から始めてください。advanexus がどのように制御、記録、証明するかを確認する必要がある場合にのみ、各段階を詳しく見てください。

製品を知る

advanexus world

複数の場所から情報を集める必要がある報告書、データ転送、配送、調査から始めます。

ANpy ガバナンス Python

バージョン管理されたノートブックと選択した入力ファイルでPython分析を行い、環境と実行時の文脈を記録します。

Assurance

記録済みの実行、バージョン、関連を通じて結果をたどり、裏付けとなる証拠と不足情報を区別します。

制御された Analytics

バージョン管理された報告書とグラフを作成し、対応する結果にデータセットの関連付け、フィルター、実行時の文脈を保持します。

データ運用

ソースの接続、SQLの確認、データ準備、転送、品質チェックを、繰り返せるデータ業務として組み立てます。

データ品質

完全性、一意性、範囲、関係を確認します。失敗を明示し、対応するワークフローに品質ゲートを適用します。

ガバナンスされた Dataset

再利用できるデータセットを作り、定義を比較し、報告書のバージョンを採用済みのデータセットバージョンにつなげます。

インテグレーション

リレーショナル、ウェアハウス、NoSQL、検索、グラフ、エンタープライズ SaaS システム向けのコネクターファミリーを紹介します。

advanexus Intelligence

現在のプロジェクト権限の範囲で、AIを使って選択したデータを理解し、SQLの下書きや次の手順を準備できます。

製品の機能

AIアシスタントを選択した業務情報、承認済みチェック、許可された結果に接続し、アクセスを記録します。

モニタリング

繰り返し実行できるチェックで複数ソースの業務記録を比較し、各ソースの状態と保存済み結果を確認できます。

advanexus Living System Map

advanexus がデータソース、統制された実行、管理されたバージョン、分析、運用、証拠をどのようにつなぎ、重要な製品境界を明示するかをご覧ください。

六つのビジネスニーズを、一つのコントロールと証拠のシステムでつなぎます。

モジュール名ではなく、組織が必要とする成果から始めます。

以下の各経路は、ビジネスニーズを、受け入れられた入力、制御されたアクション、明確な責任者、 後からレビューできる証拠へ結び付けます。

情報を移動し、照合する

対応するデータを既存システム間で移動し、明示的なチェックを適用し、転送の受入れや調査に必要な結果を保持します。

制御されたデータ移動を見る

回避可能なエラーを提供前に止める

合意済みチェックを運用経路に組み込み、重大なエラーは受入れを止め、警告は正確な実行に結び付けたまま残します。

業務品質コントロールを見る

他の人が再現できる成果を届ける

レポート、ダッシュボード、分析を受け入れられたデータ契約に結び付け、提供結果を支えた正確なバージョンと実行コンテキストを保持します。

制御された分析を見る

事実関係を再構築せずに調査する

成果や例外から、現在の閲覧者に許可されたバージョン、実行、責任者、Findings、裏付け記録へたどります。

Assurance の経路を見る

コンテキストを失わずに分析を深める

より深い作業が必要な場合は Python へ進みながら、Project、入力、環境、実行、範囲を限定した結果を保持します。

制御された Python を見る

AI に権限を渡さず、業務を加速させる

Intelligence は現在のユーザー範囲内で説明や提案を行えます。状態を変えるアクションの責任は、決定論的サービス、ポリシー、人が持ち続けます。

制御された AI 支援を見る

advanexus の仕組み

既存のデータソースを接続し、合意したデータを準備して処理と検証を行います。保存した結果を報告や分析に使い、疑問が生じたら関連する版と実行記録をたどれます。

詳しく見る

Tenant/Project 境界、カノニカルなモジュール、ワーカー、ストレージ、実行時マネージャー、Assurance 投影を説明します。

詳しく見る

次のステップ

曖昧さを許容できないフローから始めましょう。

重要なシステム、担当者、ルール、提供責任、証拠要件をお聞かせください。

重要なフローについて相談する

簡潔に知る

advanexusのこの機能は何をしますか?

データベースやファイルのデータを、繰り返し使える業務の流れにつなぎます。準備、転送、確認、分析を行い、関連するバージョンと実行記録を結果に残すことで、次の質問のたびに探し直す必要を減らします。

利用前に何を確認すべきですか?

対応能力の深さ、コネクター範囲、本番受入条件は、モジュール、ドライバー、配備ごとに異なります。