आपका डेटा, हर किसी के लिए उपयोगी, आपके द्वारा गवर्न।
कोई भी डेटा जोड़ सकता है, और अनुमति वाला कोई भी उसका उपयोग असर पैदा करने के लिए कर सकता है, जबकि एक्सेस, शेयरिंग और ऑडिट एक ही जगह से गवर्न रहते हैं।
एक्सेसिबिलिटी अंदर, नियंत्रण बाहर। हर कोई एक गवर्न की गई नींव में योगदान देता है; अनुमति वाला हर कोई ठीक अपना हिस्सा देखता है।
आपका डेटा हर जगह है। साइलो में फँसा, अनुरोधों के पीछे अटका।
हर टीम के लिए सेल्फ-सर्व डेटा, केंद्र से गवर्न।
कोई भी बस एक सवाल पूछ सकता है और भरोसेमंद जवाब पा सकता है, बीच में कोई डेटा इंजीनियर नहीं। हर टीम अपना डेटा लाती है और जो बाकी कंपनी को चाहिए वह साझा करती है, और यह सब एक ही जगह से गवर्न होता है, इसलिए ज़्यादा एक्सेस का मतलब कभी कम नियंत्रण नहीं।
बस पूछें
कोई भी सवाल पूछ सकता है और भरोसेमंद जवाब पा सकता है। न कोई डेटा इंजीनियर, न SQL, न कतार में इंतज़ार।
योगदान करें
हर टीम अपना डेटा लाती है। न कोई केंद्रीय गेटकीपर, न शुरू करने के लिए कोई कतार।
साझा करें
ठीक वही साझा करें जिसकी ज़रूरत हो, जब ज़रूरत हो, व्यू, कंट्रीब्यूटर या ओनर के रूप में दिया गया।
उपयोग करें
कोई भी विश्लेषण साझा करने योग्य और पुनः उपयोग योग्य है। अनुमति वाला कोई भी उसे उठाकर उस पर कार्रवाई कर सकता है।
गवर्न करें
केंद्रीय निगरानी बरकरार रहती है। हर टीम में एक्सेस, गतिविधि और कवरेज का एक स्पष्ट व्यू।
कुछ ही दिनों में डेटा-संचालित बनें। कोई छह महीने का वेयरहाउस प्रोजेक्ट नहीं।
हर टीम बिना किसी प्लेटफ़ॉर्म टीम के पहले इंफ्रास्ट्रक्चर खड़ा किए शुरू करती है। Querri की लाइब्रेरी और लाइब्रेरियन उस मॉडलिंग, परिभाषाओं और कनेक्शनों को संभालते हैं जिन्हें एक डेटा टीम अन्यथा हाथ से बनाती, इसलिए नतीजे तुरंत शुरू होते हैं और आपके इंजीनियर ज़्यादा असरदार काम पर टिके रहते हैं।
जो पहले से इस्तेमाल करते हैं उसे जोड़ें
फ़ाइलें, डेटाबेस, और Salesforce, HubSpot और QuickBooks जैसे बिज़नेस ऐप्स। Querri आपका डेटा इनजेस्ट करता है और उसे उपयोग के लिए तैयार करता है, किसी वेयरहाउस प्रोजेक्ट की ज़रूरत नहीं।
हर टीम पहले ही दिन आगे बढ़ती है
मार्केटिंग, RevOps, कस्टमर सक्सेस, फाइनेंस। हर टीम अपने स्रोत जोड़ती है, अपने सवाल पूछती है, और कतार में इंतज़ार किए बिना अपने विश्लेषण बनाती है।
केंद्रीय दृश्यता, स्थानीय नियंत्रण
हर टीम को वह दृश्यता मिलती है जिसकी उसे ज़रूरत है, जबकि आप उन सबमें एक्सेस, गतिविधि और कवरेज का एक व्यू और नियंत्रण रखते हैं।
सरल शुरुआत करें। बढ़ने के साथ नियंत्रण जोड़ें।
आपको पहले ही दिन एंटरप्राइज़ गवर्नेंस चालू करने की ज़रूरत नहीं। Querri आपकी ज़रूरतों के साथ परत-दर-परत बढ़ता है, डिफ़ॉल्ट रूप से निजी से लेकर पूर्ण विभाग आइसोलेशन तक, और आपका डेटा आपका है, हमारे मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए कभी उपयोग नहीं किया जाता।
डिफ़ॉल्ट रूप से निजी
कोई व्यक्ति जो कुछ बनाता है वह साझा करने तक उसी का रहता है। निजी अपलोड, स्रोत और विश्लेषण ओनर तक सीमित रहते हैं।
शेयरिंग कैसे काम करती है
किसी भी प्रोजेक्ट, डैशबोर्ड, स्रोत या कनेक्टर को व्यू, कंट्रीब्यूटर या ओनर के रूप में साझा करें। हर शेयर स्पष्ट, लॉग किया गया और वापस लेने योग्य है।
सूक्ष्म-स्तरीय ऑथराइज़ेशन
हर व्यक्ति के लिए सही अंतर्दृष्टि। रो-लेवल नीतियाँ तय करती हैं कि हर व्यक्ति एक साझा स्रोत के भीतर क्या देखता है। इसे कॉलम के हिसाब से सेट करें, तय करें कौन कौन-से मान देखता है। न कोई SQL, हर बार लागू।
वर्कस्पेस
जब अलगाव पूर्ण होना ज़रूरी हो, वर्कस्पेस इकाइयों के बीच सख़्त सीमाएँ बनाते हैं, हर एक के अपने एडमिन नियंत्रण और ऑडिट दायरे के साथ।
AI को अपने सारे डेटा पर छोड़ें। यह ठीक वही देखता है जो आप देखते हैं, इससे ज़्यादा कुछ नहीं।
हर सवाल उसी अनुमति मॉडल से गुज़रता है जिससे बाकी सब। AI के लिए कोई अलग रास्ता नहीं, कोई ऑल-एक्सेस सर्विस अकाउंट नहीं, आपके नियंत्रण से बाहर आपके डेटा की कोई कॉपी नहीं।
छिपा हुआ छिपा ही रहता है
मॉडल केवल वही डेटा देख सकता है जिस तक पूछने वाले को पहुँच की अनुमति है। जो वे नहीं देख सकते, उसका मॉडल हवाला भी नहीं दे सकता, क्योंकि वह कभी संदर्भ में आता ही नहीं।
क्वेरी के समय फ़िल्टर किया गया
रो-लेवल नीतियाँ उसी क्षण लागू होती हैं जब डेटा खींचा जाता है, बाद में नहीं। विश्लेषण पहले ही चरण से पूछने वाले की अनुमत पंक्तियों तक सीमित होता है, इसलिए दायरे से बाहर की कोई चीज़ जवाब तक नहीं पहुँचती।
एक मॉडल, हर सतह
चैट, डैशबोर्ड और जुड़े हुए टूल्स सभी कोई भी डेटा लौटाने से पहले एक ही ऑथराइज़ेशन परत से हल होते हैं। एक ही प्रवर्तन रास्ता, बनाए रखने के लिए कोई अपवाद नहीं।
ऐप में
वर्कस्पेस, आमंत्रण और शेयरिंग, जैसे आपकी टीमें उन्हें देखेंगी
ये एक डेमो कंपनी के डेटा के साथ Querri के स्क्रीनशॉट हैं: हर टीम का अपना वर्कस्पेस, ऐसे आमंत्रण जो भूमिका और एक्सेस एक साथ तय करते हैं, और पूरे वर्कस्पेस के साथ शेयरिंग।
आपकी कंपनी जितना ज़्यादा इसका उपयोग करती है, यह उतना ही समझदार बनता है।
एक पारंपरिक स्टैक केवल उतना ही जानता है जितना एक डेटा टीम के पास हाथ से मॉडल करने का समय रहा है। Querri उल्टे तरीके से काम करता है: पूछा गया हर सवाल, पुष्ट किया गया हर तथ्य, और बनाया गया हर व्यू साझा ज्ञान बन जाता है जिस पर पूरी कंपनी टिकी रहती है। तस्वीर लोगों के काम करते-करते भरती जाती है, इसलिए जो सिस्टम आप आज शुरू करते हैं वह हमेशा के लिए अपने सबसे कमज़ोर रूप में है।
यह आपके बिज़नेस को जानता है, केवल आपकी टेबल्स को नहीं
परिभाषाएँ, मेट्रिक्स और संबंध जिन्हें टीमें पुष्ट करती हैं, साझा सच्चाई बन जाते हैं। चर्न या पाइपलाइन के बारे में पूछें और आपको आपकी कंपनी का मतलब मिलता है, न कि कोई सामान्य अनुमान।
ज्ञान टीमों के बीच बढ़ता जाता है
जिस काम को एक टीम मान्य करती है वह संदर्भ है जो हर दूसरी टीम विरासत में पाती है। जो ग्राफ़ सेल्स के लिए जवाब देता है वह फाइनेंस के लिए जवाब को और तीखा करता है।
जितनी जल्दी शुरू करें, उतना जल्दी फल देता है
अपनाव ही इनपुट है। कंपनी का जितना ज़्यादा हिस्सा Querri में काम कर रहा होगा, तस्वीर उतनी ही पूरी होगी, और आपके तथा उस स्टैक के बीच फ़ासला उतना ही बड़ा जो अब भी किसी बैकलॉग का इंतज़ार कर रहा है।
देखें यह आपकी टीम के लिए कैसे काम करता है।
अपने बिज़नेस से एक असली सवाल लाएँ और देखें कि एक ही डेटासेट आपके फ्रंटलाइन, आपके मैनेजरों और आपके एग्ज़िक्यूटिव्स को हर एक का अपना गवर्न किया गया जवाब कैसे देता है। अपने बिज़नेस के अनुरूप एक असली उदाहरण के लिए 30 मिनट का डेमो बुक करें।