Respostas do almacén de datos

Conecta Computer a Snowflake ou Databricks mantendo os roles, permisos e controis de seguridade existentes.
Constrúe un mapa de datos que capte definicións de negocio, relacións entre táboas e patróns de consultas para unha análise máis fiable.
Crea informes, paneis e fluxos de traballo de monitorización recurrentes utilizando datos do almacén xunto con outras fontes empresariais aprobadas.

Exemplos de consultas

Preguntas máis frecuentes

Conectando Computer aos almacéns de datos

Como traballan os equipos de datos con Computer?

Computer pode ofrecer aos equipos de negocio unha interface de linguaxe natural para acceder a datos gobernados do almacén de datos e combinalos con contexto doutros sistemas aprobados. Os clientes reduciron as solicitudes repetitivas de datos e permitiron que o equipo de datos dedique máis tempo á modelaxe, á goberno e á análise estratéxica. Isto non substitúe o almacén, a capa semántica nin os esforzos de calidade de datos.

Cal é a mellor forma de comezar?

Comeza cun único dominio de negocio ben comprendido e un pequeno grupo de usuarios. Configura o OAuth de usuario, limita o acceso aos esquemas e ferramentas aprobados, documenta as métricas canónicas, xera e revisa o mapa de datos, e proba preguntas representativas fronte a informes de confianza. Expande só despois de que o equipo de datos estea satisfeito coa calidade do SQL, os permisos, o custo e o comportamento dos usuarios.

Pode Computer monitorizar de xeito proactivo as métricas e os enderezos de datos?

As tarefas programadas poden executar comprobacións recurrentes en fontes admitidas e entregar resultados a través de canles configuradas. Os usuarios deben definir a fonte de datos, a cadencia, os limiares, a saída esperada, o propietario e a ruta de escalamento.

Arquitectura e goberno

Qué é un mapa de datos e quen debe mantelo?

O mapa de datos é unha capa de contexto a nivel de organización que recolle táboas, columnas, relacións, patróns de consultas e contexto de negocio importantes. Axuda a Computer a traducir preguntas de negocio en consultas procedentes do almacén. Un propietario da plataforma de datos, enxeñaría de análises ou goberno de datos debe mantelo, definir métricas autorizadas, revisar os cambios propostos e engadir contexto suplementario duradeiro.

Permanece o almacén como o sistema de rexistro?

Si. O mapa de datos almacena contexto sobre como navegar polos datos. As métricas actuais aínda requiren unha conexión activa, e o SQL execútase no contorno de Snowflake ou Databricks do cliente. O almacén segue a ser a fonte autorizada para datos, capacidade de cálculo, permisos, historial de consultas e políticas de acceso.

Como se fan cumprir a identidade e os permisos?

Computer usa OAuth de usuario cos seus conectores. Cada persoa inicia sesión coa súa conta individual, e as consultas execútanse dentro do contexto de rol configurado desa conta. Os permisos nativos do almacén, os filtros de filas, as políticas de columnas e a configuración de roles seguen a ser os controis autorizados. Tamén se admite unha conta de servizo compartida para certos conectores, pero aplícase o modelo de acceso da conta de servizo en vez dos permisos individuais de cada usuario.

Pode Computer reconciliar datos entre almacéns, aplicacións SaaS, ficheiros e a web?

Computer pode combinar información de fontes habilitadas nun único fluxo de traballo. Non elimina a necesidade dunha resolución de entidades fiables. Para a elaboración de informes materiais, mantén identificadores canónicos de clientes, produtos e contas de xeito previo, documenta os cruces aprobados e define a fonte da verdade para cada métrica.

Precisión e auditabilidade

Como debe un equipo de datos validar o SQL e as respostas xeradas?

Computer xera SQL revisable. Os equipos de datos deben inspeccionar o SQL, comparar as saídas materiais con informes de confianza, probar casos límite e corrixir o contexto de negocio que falte no mapa de datos.

Cando os sistemas non están de acordo, como se selecciona a métrica autorizada?

O equipo de datos debe facer a decisión explícita. Os administradores poden editar o mapa de datos para que unha definición aprobada se converta na verdade fundamental en tempo real, e pódense colocar definicións de negocio duradeiras no contexto suplementario. As correccións de usuarios conflitivas envíanse para revisión humana en vez de resolverse automaticamente. Para cada métrica material, documenta a fonte canónica, o grao, os filtros necesarios, o propietario e as alternativas coñecidas.

Que ronsel de auditoría está dispoñible?

Os rexistros de auditoría de Perplexity capturan eventos en todas as entradas de usuario, accións de axentes, finalizacións, erros e cambios administrativos. Os almacéns de datos como Snowflake e Databricks retén os rexistros de identidade e consultas do lado do almacén autorizados.

Pódese reproducir exactamente cada resposta para un auditor?

A reprodución determinista exacta non está documentada publicamente nin garantida. Os rexistros de auditoría, o fío, o SQL revisable, o historial de versións do mapa de datos e os rexistros do almacén poden axudar a reconstruír unha execución, pero ningún identificador documentado vincula cada resposta a instantáneas inmutables dos datos, permisos, mapa de datos e tempo de execución do modelo. As organizacións con estritos requisitos de reproductividade deben conservar o seu propio manifesto de evidencias versionado.

Seguridade e cumprimento

Onde persisten os datos e utilízanse para o adestramento de modelos?

Os datos empresariais non se utilizan para adestrar ou axustar os modelos de Perplexity. As tarefas de Computer executanse en contornos illados illados, e as credenciais destrúense co contorno illado. Os artefactos de sesión e o historial de consultas do almacén gobernanse por separado. Os ficheiros de sesión anchos elimínanse despois de sete días. Hai configuracións de retención adicionais dispoñibles para organizacións Enterprise.