तथ्य

वर्षों से क्यूरेट किए गए एसेट्स।
वह मेहनत डूबी हुई लागत नहीं है।

डोमेन, ग्लॉसरी, वर्गीकरण, वे स्वामी जिन पर आपने दो साल बहस की — ये किसी मॉडल का सबसे कठिन हिस्सा हैं, और आप इन्हें पहले ही तैयार कर चुके हैं। Nodwise इन्हें भीतर पढ़ लेता है और इन्हें आगे जाने की जगह देता है। अपने मौजूदा कैटलॉग को डेटा स्रोत के रूप में चालू रखना आपका विकल्प है, कोई अनिवार्यता नहीं।

क्या भीतर आता है

तथ्य ख़ाली शुरुआत नहीं करते। वे उसी से शुरू होते हैं जो आपके पास पहले से है।

तीन स्रोत किसी संगठन की टाइप-आधारित वास्तविकता का अधिकांश हिस्सा कवर करते हैं, और इनमें से किसी को भी हाथ से लिखने की ज़रूरत नहीं है:

01

आपका डेटा कैटलॉग

डोमेन, एसेट्स, ग्लॉसरी शब्द, वर्गीकरण और उन्हें पहले से सौंपी गई ज़िम्मेदारियाँ — ये सब टाइप-आधारित नोड्स के रूप में आते हैं, अपने स्वामियों के साथ ज्यों के त्यों।

02

आपका HR सिस्टम

लोग, विभाग, पद और रिपोर्टिंग लाइनें। यही वह चीज़ है जो किसी ज़िम्मेदारी को उस व्यक्ति तक पहुँचाना संभव बनाती है जो वाक़ई अभी भी संगठन में कार्यरत है।

03

आपका आइडेंटिटी प्रोवाइडर

ग्रुप, रोल और एंटाइटलमेंट — यही वह तरीक़ा है जिससे मॉडल एक नियुक्त स्वामी और उस स्वामी के बीच फ़र्क़ करता है जो वाक़ई उस चीज़ तक पहुँच सकता है जिसका वह स्वामी है।

तीनों Remote Services के ज़रिए आते हैं — और वे कहाँ चलें, यह आपका निर्णय है।

फ़ायरवॉल के पीछे का स्रोत

आपके नेटवर्क के भीतर चलता है और बाहर की ओर डायल करता है। न कोई इनबाउंड पोर्ट, न कोई फ़ायरवॉल अपवाद, न कोई क्रेडेंशियल सौंपे जाते हैं — Nodwise को कभी भीतर आने का रास्ता नहीं चाहिए।

आपका नेटवर्क→ बाहर →Nodwise

इंटरनेट पर पहुँच योग्य स्रोत

डिप्लॉयमेंट छोड़िए और इसके बजाय इसे Nodwise क्लाउड में चलाइए। वही कंपोनेंट, वही कनेक्टर।

आपका SaaS स्रोत← की ओर ←Nodwise क्लाउड

हर कनेक्टर दोनों तरह से काम करता है। सवाल केवल इतना है कि स्रोत आपकी परिधि के किस ओर है।

और चूँकि ये नोड्स लिखे नहीं बल्कि पढ़े जाते हैं, इसलिए ये अपने स्रोत से भटक नहीं सकते। जब अपस्ट्रीम में कुछ ग़ायब हो जाता है, तो नोड का दर्जा घटाकर स्रोत में अनुपलब्ध कर दिया जाता है — उसे एक ऐसे तथ्य के रूप में खड़ा नहीं रहने दिया जाता जो चुपचाप सच होना बंद कर चुका है।

जहाँ आपका कैटलॉग ख़त्म होता है

एक कैटलॉग डेटा का अभिशासन करता है। एक संगठन अपने डेटा से कहीं बढ़कर है।

रणनीति और प्रभाव

मानव संसाधन

व्यवसाय

अभिशासन और अनुपालन

डेटा और ज्ञान

अनुप्रयोग

प्रौद्योगिकी

भौतिक संपत्तियाँ

बाहरी इकाइयाँ

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

यह कोई ऐसी कमी नहीं है जिसे आपका कैटलॉग पूरा करने में विफल रहा। यह उस दायरे की सीमा है जिसके लिए उसे बनाया गया था, और यही सीमा खींचना सही था। डेटा और ज्ञान दस संगठन आयामों में से एक है, और यही वह आयाम है जिसे आपका कैटलॉग अच्छी तरह संभालता है।

बाक़ी नौ वही जगहें हैं जहाँ वे सवाल रहते हैं जिनका जवाब फ़िलहाल कोई नहीं दे सकता: फ़ैक्टरी फ़्लोर की मशीन, कानूनी दायित्व, बिक्री प्रक्रिया, प्रोडक्शन में चल रहा मॉडल, वह व्यक्ति जो अकेला जानता है कि यह सब आपस में कैसे जुड़ता है। इनका अभिशासन ख़राब नहीं है। ये किसी मॉडल में हैं ही नहीं।

Nodwise आपका कैटलॉग जो जानता है, उसे शुरुआती बिंदु के रूप में लेता है और उसी टाइप-आधारित व्याकरण को बाक़ी नौ आयामों तक फैलाता है — ताकि कोई सवाल किसी एसेट से होकर उस प्रक्रिया तक जा सके जो उसका उपभोग करती है, फिर उस व्यक्ति तक जो उस प्रक्रिया का स्वामी है, फिर उस दायित्व तक जिसे वह पूरा करती है।

क्या जवाब देने लायक बन जाता है

वही तथ्य, एक ऐसे मॉडल में जिसका ट्रैवर्सल किया जा सकता है।

कुछ भी नया नहीं लिखा गया। नीचे दिए गए सवालों के जवाब इंपोर्ट के अगले ही दिन दिए जा सकते हैं, क्योंकि इनमें से हर एक उन नोड्स के आर-पार का एक पथ है जो पहले से मौजूद थे — बस वे तीन अलग-अलग सिस्टम में थे जो एक-दूसरे को देख नहीं पाते थे।

कौन-सा महत्वपूर्ण कार्य केवल एक व्यक्ति ही कर सकता है?

HR लोग देता है, कैटलॉग एसेट्स देता है, ज़िम्मेदारियाँ इन्हें आपस में जोड़ती हैं। जवाब एक गिनती है, कोई जाँच-पड़ताल नहीं।

कौन-से प्रमाणित एसेट्स ऐसे व्यक्ति के स्वामित्व में हैं जो संगठन छोड़ चुका है?

वह सवाल जो कैटलॉग पूछ ही नहीं सकता, क्योंकि रोज़गार की स्थिति उसकी किसी फ़ील्ड में है ही नहीं।

अगर यह सिस्टम बंद हो जाए, तो क्या रुक जाएगा — और किसे बताना ज़रूरी है?

यह प्रौद्योगिकी से प्रक्रिया तक, और फिर उन लोगों तक जाता है जो इसके लिए जवाबदेह हैं। तीन आयाम, एक ट्रैवर्सल।

इसे किसने मंज़ूरी दी, और क्या उस समय उनके पास इसका अधिकार था?

यह नहीं कि अभी सूची में कौन है। बल्कि यह कि तब अधिकार किसके पास था — जो एक अलग सवाल है, और एक ऑडिटर केवल यही सवाल पूछता है।

इनमें से कोई भी ऐसी रिपोर्ट नहीं है जिसे आपको बनवाना पड़े। ये एक ऐसे मॉडल पर क्वेरी हैं जिसमें उत्तर पहले से मौजूद है

तीसरा पद

अकेले तथ्य कोई कार्रवाई नहीं करते।

तीन सिस्टम से बना मॉडल उसी दिन सटीक होता है जिस दिन वह बनता है। जो उसे सत्य बनाए रखता है — और जो उसे ऐसी चीज़ से, जिससे आप क्वेरी करते हैं, ऐसी चीज़ में बदल देता है जो ख़ुद आप तक पहुँचती है — वह है तीसरा पद।

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एजेंट — जो इसे सत्य बनाए रखता है

वह हिस्सा जो मॉडल पर नज़र रखता है, जो बदला उसे पहचानता है, और उस व्यक्ति तक पहुँचता है जिसे कार्रवाई करनी है।

एजेंट →

या इसे चलते हुए देखिए

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एक पूरी तरह मॉडल किया गया संगठन, आपके कार्य खाते से एक क्लिक। न कोई फ़ॉर्म, न कोई कॉल।

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