Jawaban dari gudang data

Hubungkan Computer ke Snowflake atau Databricks sambil mempertahankan peran, izin, dan kontrol keamanan yang ada.
Bangun Peta Data yang menangkap definisi bisnis, hubungan tabel, dan pola kueri untuk analisis yang lebih andal.
Buat laporan, dasbor, dan alur kerja pemantauan berulang menggunakan data gudang data beserta sumber perusahaan lain yang disetujui.

Contoh kueri

Pertanyaan yang sering diajukan

Menghubungkan Computer ke gudang data

Bagaimana tim data bekerja dengan Computer?

Computer dapat memberikan antarmuka bahasa alami kepada tim bisnis untuk data gudang data yang diatur dan menggabungkannya dengan konteks dari sistem disetujui lainnya. Pelanggan telah mengurangi permintaan data yang berulang dan membiarkan tim data menghabiskan lebih banyak waktu untuk pemodelan, tata kelola, dan analisis strategis. Ini tidak menggantikan upaya gudang data, lapisan semantik, atau kualitas data.

Apa cara terbaik untuk memulai?

Mulailah dengan satu domain bisnis yang dipahami dengan baik dan sekelompok kecil pengguna. Konfigurasikan OAuth Pengguna, batasi akses ke skema dan alat yang disetujui, dokumentasikan metrik kanonis, buat dan tinjau Peta Data, dan uji pertanyaan representatif terhadap laporan tepercaya. Perluas hanya setelah tim data puas dengan kualitas SQL, izin, biaya, dan perilaku pengguna.

Bisakah Computer secara proaktif memantau metrik dan alur data?

Tugas Terjadwal dapat menjalankan pemeriksaan berulang terhadap sumber yang didukung dan menyampaikan hasil melalui saluran yang dikonfigurasi. Pengguna harus menentukan sumber data, rentang waktu, ambang batas, output yang diharapkan, pemilik, dan jalur eskalasi.

Arsitektur dan tata kelola

Apa itu Peta Data, dan siapa yang harus memilikinya?

Peta Data adalah lapisan konteks tingkat organisasi yang menangkap tabel, kolom, hubungan, pola kueri, dan konteks bisnis yang penting. Ini membantu Computer menerjemahkan pertanyaan bisnis ke dalam kueri yang bersumber dari gudang data. Platform data, teknik analitik, atau pemilik tata kelola data harus memeliharanya, menentukan metrik otoritatif, meninjau usulan perubahan, dan menambahkan konteks tambahan yang tahan lama.

Apakah gudang data tetap menjadi sistem catatan?

Ya. Peta Data menyimpan konteks tentang cara menavigasi data. Metrik saat ini masih memerlukan koneksi aktif, dan SQL dieksekusi di lingkungan Snowflake atau Databricks pelanggan. Gudang data tetap menjadi sumber otoritatif untuk data, komputasi, izin, riwayat kueri, dan kebijakan akses.

Bagaimana identitas dan izin ditegakkan?

Computer menggunakan OAuth Pengguna dengan konektornya. Setiap orang masuk dengan akun individual mereka, dan kueri berjalan dalam konteks peran yang dikonfigurasi akun tersebut. Hibah asli gudang, filter baris, kebijakan kolom, dan konfigurasi peran tetap menjadi kontrol otoritatif. Akun layanan bersama untuk konektor tertentu juga didukung, tetapi ini menerapkan model akses akun layanan alih-alih izin individual setiap pengguna.

Bisakah Computer merekonsiliasi data di berbagai gudang data, aplikasi SaaS, file, dan web?

Computer dapat menggabungkan informasi dari sumber yang diaktifkan dalam satu alur kerja. Ini tidak menghilangkan kebutuhan akan resolusi entitas yang andal. Untuk pelaporan material, pertahankan pengenal pelanggan, produk, dan akun kanonis di hulu, dokumentasikan referensi silang yang disetujui, dan tentukan sumber kebenaran untuk setiap metrik.

Keakuratan dan kemampuan audit

Bagaimana seharusnya tim data memvalidasi SQL dan jawaban yang dihasilkan?

Computer menghasilkan SQL yang dapat ditinjau. Tim data harus memeriksa SQL, membandingkan output material dengan laporan tepercaya, menguji kasus tepi, dan memperbaiki konteks bisnis yang hilang di Peta Data.

Saat sistem tidak sepakat, bagaimana metrik otoritatif dipilih?

Tim data harus membuat keputusan menjadi eksplisit. Administrator dapat mengedit Peta Data sehingga definisi yang disetujui menjadi kebenaran dasar langsung, dan definisi bisnis yang tahan lama dapat ditempatkan dalam konteks tambahan. Koreksi pengguna yang bertentangan dialihkan untuk ditinjau oleh manusia daripada diselesaikan secara otomatis. Untuk setiap metrik material, dokumentasikan sumber kanonis, granularitas, filter yang diperlukan, pemilik, dan alternatif yang diketahui.

Jalur audit apa yang tersedia?

Log Audit Perplexity menangkap peristiwa di seluruh input pengguna, tindakan agen, penyelesaian, kesalahan, dan perubahan administratif. Gudang data seperti Snowflake and Databricks menyimpan kueri sisi gudang dan catatan identitas yang otoritatif.

Dapatkah setiap jawaban direproduksi secara persis untuk auditor?

Pemutaran ulang deterministik yang tepat tidak didokumentasikan secara publik atau dijamin. Log Audit, utas, SQL yang dapat ditinjau, riwayat versi Peta Data, dan catatan gudang data dapat membantu merekonstruksi proses, tetapi tidak ada pengenal yang didokumentasikan yang mengikat setiap jawaban ke snapshot data, izin, Peta Data, dan runtime model yang tidak dapat diubah. Organisasi dengan persyaratan reproduksibilitas yang ketat harus mempertahankan manifes bukti versi mereka sendiri.

Keamanan dan kepatuhan

Di mana data bertahan, dan apakah data tersebut digunakan untuk pelatihan model?

Data perusahaan tidak digunakan untuk melatih atau menyempurnakan model Perplexity. Tugas Computer berjalan di kotak pasir terisolasi, dan kredensial dihancurkan bersama kotak pasir tersebut. Artefak Sesi dan riwayat kueri gudang data diatur secara terpisah. File sesi yang dilampirkan dihapus setelah tujuh hari. Pengaturan retensi tambahan yang dapat dikonfigurasi tersedia untuk organisasi Enterprise.