Foundry를 사용하여 그룹에 가치를 창출하려면 플랫폼 전반에 걸쳐 운영 의사 결정 프로세스를 지원하는 도구를 빌드해야 합니다. 사용 사례는 특정 의사 결정 프로세스를 지원하기 위해 전담 팀이 시간을 투자하는 노력입니다. 사용 사례는 일련의 사용자에게 플랫폼의 새로운 기능을 제공하는 데 중요합니다.
Foundry의 사용 사례는 다양한 활동 및 워크플로우를 포함할 수 있습니다.
사용 사례는 Foundry와 함께 구축하는 구조화된 접근 방식과 새로운 아이디어 및 용어에 대한 이해를 필요로 합니다. 솔루션 디자인 방법론, 사례 연구 및 참조 아키텍처의 모든 세부 정보는 use case life cycle 섹션에서 찾을 수 있습니다.
데이터 과학자, 품질 분석가, 조립 라인 작업자 및 임원들이 데이터를 일상적인 커뮤니케이션 언어로 사용하는 세상을 상상해 보십시오. Foundry는 다음과 같은 방식으로 데이터를 커뮤니케이션 언어로 전환합니다.
이러한 협업의 비전이 Foundry를 이끄는 힘입니다.
Foundry는 그룹 전체의 데이터 중심 루프를 동료 및 협업자와 동기화하여 생성하는 데 사용되었습니다. 데이터를 사용하여 결정을 내린 다음, 내린 결정을 캡처하고, 시간이 지남에 따라 결정의 영향을 평가하기 위해 데이터를 사용합니다. 이메일로 전송된 스프레드시트와 정적 분석에 의존하는 대신, 실시간으로 데이터를 직접 공유할 수 있습니다.
Foundry 플랫폼에서의 프로젝트 성공은 창의성과 세심함을 필요로 합니다. 분석 질문, 조직 워크플로우 또는 운영 요구에 대한 다양한 해결책이 종종 있습니다. 올바른 방향을 선택하려면 원하는 결과, 사용 가능한 데이터 및 플랫폼 도구의 세 가지 요소를 균형 있게 고려해야 합니다.
프로젝트를 분해할 때 도달 방법보다 결과에 대해 생각하는 것이 더 중요합니다. 예를 들어, 판매 대시보드를 구축해야 한다는 필요성부터 시작하는 대신 작업이 가능한 결정 및 결과를 파악하려고 노력합니다. 예를 들어, 결과가 판매 지역에 대한 시간 및 자원 배치에 대한 결정을 내리는 것인지 아니면 다른 것인지 확인하십시오.
이해 수준은 프로젝트 시작 시 더 많은 작업을 수반할 수 있으며, 특히 다른 사람이 사용하는 도구, 보고서 또는 분석을 구축하는 경우에 그렇습니다. 현실적인 목표를 향해 나아가는 데 도움이 되는 결과 지향적 프레임을 고려하십시오.
유연성과 적응력은 Foundry 프로젝트의 성공을 보장하는 데 도움이 됩니다. 명확한 결과 지향적 목표를 식별하면 프로젝트를 작고 논리적인 단계로 분해하는 것이 더 쉽습니다. 이러한 문제 분해는 프로젝트가 종종 다양한 데이터 소스와 여러 플랫폼 도구를 함께 사용하는 경우 중요한 기술입니다.
프로젝트에 적합한 데이터를 찾아내는 것은 어려운 작업일 수 있습니다. 그러나 결과 지향적 프레임을 사용하고 프로젝트를 더 작은 단계로 분해하면 결과에서 거꾸로 작업하여 필요한 데이터를 파악하는 것이 더 쉽습니다.
조직이 Foundry를 사용한 지 오래되었다면 필요한 데이터가 이미 플랫폼에 있을 수 있습니다. 데이터 카탈로그의 데이터셋이나 Object Explorer의 오브젝트와 링크를 살펴보십시오. 결과 예에서 판매 팀, 판매 영역, 제품 및 개별 판매에 대한 데이터가 필요하다고 판단할 수 있습니다. 이러한 오브젝트는 각각 온톨로지의 기본 표현을 가져야 합니다.
필요한 데이터 유형별로 핵심 데이터셋을 식별할 수 없다면 플랫폼 관리자에게 문의하십시오. 때로는 온톨로지를 확장하여 새로운 조직 오브젝트를 포함하거나 기존 속성에 새로운 속성을 추가해야 할 수도 있습니다. 나중에 설명하겠지만, 데이터 통합 레이어의 도구를 사용하여 외부 데이터 소스를 연결하고 Foundry에 새로운 데이터를 가져올 수 있습니다.
각 응용 프로그램은 전체 플랫폼의 일부로 작동하도록 설계되었습니다. 플랫폼의 다양한 기능과 어떤 도구가 주어진 작업에 가장 적합한지에 익숙해지는 데 시간이 걸릴 것입니다.
프로젝트 결과와 필요한 데이터를 이해하면 각 단계를 특정 도구에 매핑하는 것이 더 쉽습니다. 예를 들어 프로젝트에서 각 지역별로 새로운 판매 지표를 생성하는 하위 프로젝트를 인식한다고 가정하십시오. 이 하위 프로젝트는 몇 가지 추가 단계를 생성합니다.
이러한 단계는 Foundry의 다양한 도구에 매핑되며, 프로젝트가 성숙해짐에 따라 올바른 도구가 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 분석 및 데이터 변환을 위한 포인트 앤 클릭 애플리케이션인 Contour에서 변환 및 지표를 프로토타이핑할 수 있습니다. Contour를 사용하면 데이터의 모양을 이해하고 차트나 지표를 생성하는 것이 쉽습니다. 이러한 지표를 대시보드에 추가하고 판매 팀이 피드백을 제공할 수 있는 빠른 프로토타입을 만들 수 있습니다. 판매 자원 배치 프로세스를 위한 의사 결정을 이끌어 낼 수 있는 새로운 통찰력을 제공하는 멋진 대시보드 몇 개가 이 프로젝트의 훌륭한 종착점이 될 수 있습니다.
더 큰 프로젝트 또는 생산 사용에 초점을 맞춘 프로젝트의 경우 Code Repositories에서 로직을 파이프라인으로 변환할 수 있습니다. 기술 사용자와 협업하고 정기적으로 데이터를 업데이트하는 강력한 플랫폼 도구를 사용할 수 있습니다. 판매 팀이 대시보드에서 데이터를 보는 것뿐만 아니라 그들의 결정을 시스템에 다시 캡처할 수 있도록 사용자 경험을 더 맞춤화하려면 Object View를 설정하거나 Workshop 또는 Slate에서 커스텀 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
Foundry의 많은 프로젝트에서 이렇게 복잡한 수준이 필요하지는 않지만, 프로젝트를 프레임하고 분해하는 방법이 성공을 위해 필요한 데이터와 도구를 식별하는 데 어떻게 도움이 되는지 이해하는 것이 유용합니다.
마지막으로 사용자 역할별 다음 단계를 참조하여 Foundry에서 어떻게 시작해야 하는지 알아보세요.