Manipesto

Ang problema: ang data ay siled

Ang modernong digital workspace ay pira-piraso. Ang impormasyon ay nakakalat sa hindi mabilang na mga espesyal na serbisyo—mga email, dokumento, gawain, tala, mensahe—bawat isa ay nabubuhay sa sarili nitong silo. Lumilikha ito ng alitan: mahirap hanapin ang data, mahirap ilipat, at halos imposibleng magkaisa sa iba't ibang tool.

Naniniwala kami na nasa likod namin ang panahon ng mga espesyal na serbisyo. Ang hinaharap ng trabaho ay hindi tungkol sa paglipat sa pagitan ng mga nakadiskonektang app ngunit tungkol sa pagbuo sa pinag-isang layer ng data —isang pundasyon na bumubuo at nag-uugnay sa lahat ng iyong trabaho sa isang maayos at matalinong sistema.

Ang aming mga pangunahing prinsipyo

1. Isang pangunahing layer ng data

Sa halip na i-lock ang mga user sa mga paunang natukoy na daloy ng trabaho, ipinakilala ng Routine ang isang pangkalahatang layer ng data na kumukuha at nag-aayos ng impormasyon mula sa mga serbisyo ng third-party.

Ang layer na ito ang nagiging pundasyon kung saan maaaring buuin ang mga workflow, application, at automation, na inaalis ang fragmentation at tinitiyak na hindi kailanman na-stuck ang data .

2. Ang data bilang isang graph, hindi silo

Ang impormasyon ay hindi linear; ito ay magkakaugnay.

Nakagawiang istruktura ang lahat ng data bilang isang graph , kung saan ang mga entity (mga gawain, email, meeting, contact, ticket, customer, file) ay natural na nauugnay sa isa't isa.

Ang isang malakas na wika sa pag-query ay nagbibigay-daan sa mga user na kunin nang eksakto kung ano ang kailangan nila, kapag kailangan nila ito—dynamic na paglutas ng mga problema sa halip na maghanap nang walang katapusang sa maraming app.

3. Modelo ng data na tinukoy ng user

Ang bawat daloy ng trabaho ay naiiba!

Sa halip na pilitin sa mga matibay na istruktura na tinukoy ng software, ang mga user ay dapat na matukoy ang kanilang sariling modelo ng data , na iangkop ang system sa kanilang mga natatanging proseso.

Ang routine ay nagbibigay-daan sa mga user na gumawa at magbago ng sarili nilang mga schema. Nangangahulugan ito na ang mga propesyonal at koponan ay maaaring gumawa ng mga daloy ng trabaho na nagbabago sa kanilang trabaho, sa halip na mapilitan ng mga paunang natukoy na template o limitadong istruktura ng data.

4. Matindi ang pag-type ng data

Ang diskarte ng nakagawian ay kumilos bilang isang imprastraktura ng data para sa iba pang mga app at daloy ng trabaho na gagawin: CRM, CMS, ATS atbp.

Upang makapagbigay ng matibay na pundasyon, ang Routine ay umaasa sa isang malakas na uri ng layer ng data na nagsisiguro ng istraktura, integridad at pagiging maaasahan .

Ginagawa nitong posible na bumuo ng mga workflow at application sa ibabaw ng layer ng data nang may kumpiyansa, na sumusuporta sa malawak na hanay ng mga kaso ng paggamit habang pinipigilan ang mga hindi pagkakapare-pareho at pagkawala ng data.

5. Ihiwalay ang data mula sa visualization

Ang impormasyon ay sa iyo, at dapat mong piliin kung paano ito tingnan.

Ang routine ay nagpapatupad ng malinaw na paghihiwalay sa pagitan ng data at visualization , na nagbibigay-daan sa mga user na magpasya kung ano ang ipapakita (sa pamamagitan ng mga query) at kung paano ito ipapakita (sa pamamagitan ng mga flexible na visual na bahagi).

Nagbibigay ito ng kapangyarihan sa mga team na bumuo ng mga dashboard, ulat, at workspace na pinakaangkop sa kanilang mga daloy ng trabaho—nang hindi napipigilan ng mga mahigpit na istruktura ng UI.

6. Multiplex na data sa mga pinagmumulan

Nagbibigay-daan ang routine para sa tuluy-tuloy na pagsasama at pagbabago ng data mula sa maraming pinagmumulan, na tinatrato ang mga ito bilang isang solong, pinag-isang dataset.

Anuman ang kanilang orihinal na serbisyo, ang mga bagay ay nagiging mga first-class na entity na maaaring i-query, i-link, pagyamanin at aksyunan , na ginagawang mas tuluy-tuloy at matalino ang mga daloy ng trabaho.

7. Lokal-una sa pamamagitan ng disenyo

Sa isang mundo kung saan nangingibabaw ang mga serbisyo sa cloud, kadalasang nakompromiso ang soberanya ng data.

Ang routine ay gumagamit ng local-first approach , tinitiyak na ang mga user ay mananatiling ganap na kontrol sa kanilang impormasyon. Sa pamamagitan ng pagbibigay-priyoridad sa lokal na storage at pag-compute (hal. AI), pinapaliit ng Routine ang pag-asa sa cloud, pagpapabuti ng performance, privacy, at availability ng data—kahit offline.

Ang sensitibong data ay nananatili sa iyong device bilang default, at ang pag-synchronize sa mga panlabas na serbisyo ay nangyayari lamang kapag kinakailangan at may pahintulot ng user. Ang diskarteng ito ay hindi lamang nagpapahusay ng seguridad at privacy ngunit tinitiyak din na ang iyong mga daloy ng trabaho ay mananatiling walang tigil, kahit na sa mga kapaligiran na mababa ang koneksyon.

8. AI bilang isang amplifier, hindi isang kapalit

Dapat bigyan ng kapangyarihan ng automation, hindi palitan ang paggawa ng desisyon ng tao.

Nagsisilbi ang AI sa Routine upang mapahusay ang mga daloy ng trabaho , nagbibigay ng matatalinong rekomendasyon, pag-automate ng mga makamundong gawain, at pagpapalabas ng mga kritikal na insight—habang pinapanatili ang kontrol ng mga user.

Para makagawa ng pinakamahuhusay na desisyon, kailangan ng mga propesyonal ng malinaw na pangkalahatang-ideya ng kanilang impormasyon , at dapat kumilos ang AI bilang enabler sa halip na isang opaque na black box na gumagawa ng mga pagpipilian para sa kanila.

Ang aming Vision: isang imprastraktura sa trabaho

Ang gawain ay higit pa sa isang tool sa pagiging produktibo—ito ay isang imprastraktura ng data na nagpapatibay sa modernong gawain.

Sa pamamagitan ng pagsira sa mga hadlang sa pagitan ng mga serbisyo, binibigyang-daan nito ang mga indibidwal at team na bumuo ng mga mahuhusay na daloy ng trabaho, mga naka-customize na application, at mga naaangkop na sistema ng kaalaman.

Inaasahan namin ang isang hinaharap kung saan:

• Ang lahat ng data ng trabaho ay konektado, nakaayos, at naa-access , inaalis ang mga silos at friction.
• Binuo ang mga application sa ibabaw ng pinag-isang layer ng data , na nagbibigay-daan sa tunay na flexibility sa mga workflow.
• Kinokontrol ng mga propesyonal ang kanilang impormasyon , humuhubog sa kanilang sariling mga kapaligiran sa trabaho sa halip na sumunod sa mga matibay na tool.
• Ang visualization ay flexible at dynamic , na nagbibigay sa mga user ng kumpletong kalayaan sa kung paano sila nakikipag-ugnayan sa kanilang data.
• Nagsisilbi ang AI bilang isang makapangyarihang katulong , na nagpapalaki ng katalinuhan ng tao habang pinapanatili ang pamamahala sa mga user.
• Priyoridad ang privacy , tinitiyak na ang mga user ay may ganap na kontrol sa kanilang data nang walang mga hindi kinakailangang dependencies sa cloud.

Ito ay hindi lamang tungkol sa pagiging produktibo—ito ay tungkol sa muling pagtukoy kung paano tayo nakikipag-ugnayan sa trabaho mismo .

Ito ang kinabukasan ng trabaho. Ito ay Routine.