Какие задачи решает Data Scout?

Автоматическая генерация описаний для сотен и тысяч таблиц. Сокращение времени на анализ и документирование. Обнаружение критических и чувствительных данных для соблюдения регуляторных требований. Построение ER диаграмм и корпоративной модели данных Ответы на естественном языке на вопросы по данным и построение визуализаций

Какие выгоды даёт автоматизация описания данных?

Сокращение ручного труда и экономия ресурсов аналитиков. Возможность документировать одну таблицу за считаные минуты вместо нескольких часов. Единый и точный источник описаний всех баз данных.

Как проходит процесс внедрения Data Scout?

Предварительный аудит и анализ ландшафта данных. Загрузка метаданных и обучение ИИ-агента. Автоматическая генерация описаний для таблиц и столбцов. Поиск критических данных и построение ER диаграмм Интеграция с существующей инфраструктурой и настройка Q&A. Поддержка и регулярное развитие модели по мере накопления новых данных.

NEW

На базе MWS GPT

MWS Data Scout

Сокращайте время и затраты на документирование сотен таблиц

До 60% снижения ручного труда

На описание данных за счёт ИИ-агента, который автоматически описывает таблицы

В 4 раза меньше расходов

На найм команды аналитиков через автоматизацию рутинных операций

До 90% сгенерированных описаний

Не требуют правок за счёт непрерывного обучения языковых моделей под специфику вашего бизнеса

Полная прозрачность и эффективность работы с данными

Автоматизация описания данных
Сокращайте трудозатраты на документирование сотен и тысяч таблиц, генерируя описания схем, таблиц и столбцов без ручной рутины

Повышение прозрачности и управляемости данных
Обнаруживайте критические или чувствительные данные, получайте целостную картину ландшафта и упрощайте контроль за соблюдением регуляторных требований

Упрощение доступа к данным и аналитике
Задавайте вопросы и получайте готовые ответы от ии, который знает всё про ваши данные и постоянно обучается

Оставить заявку

Полная прозрачность и эффективность работы с данными

Возможности MWS Data Scout

01

ИИ-агент на базе MWS GPT

Использование дообученных языковых моделей (Fine-Tuned LLM), специализированных на задаче описания данных

02

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Подключение внешних источников знаний (документации, Confluence и т.д.) для уточнения и обогащения описаний таблиц

03

Готовые интеграции и форматы вывода

Экспорт описаний в Excel, DataHub, OpenMetadata и другие системы, упрощая процесс обмена и хранения информации

04

Построение корпоративной модели данных

Генерация ER-диаграмм с явными и неявными связями, разметка критических данных, построение логической модели данных

Разработано в MWS GPT

MWS Data Scout работает на базе платформы MWS GPT, которая предназначена для внедрения любой LLM-модели в ваш бизнес и решения ключевых задач — от извлечения структурированных данных из текста и краткого изложения информации до автоматизации первой линии поддержки

Узнать больше

Сценарии использования

ИИ-агент для автоматизации наполнения каталога данных

Система на базе искусственного интеллекта принимает метаданные и образцы таблиц из внешней системы, автоматически генерируя подробное описание данных для каталога. Благодаря технологии Retrieval Augmented Generation (RAG) достигается высокая скорость и качество обработки, что существенно снижает трудозатраты аналитиков

Кому подойдет

Дата-аналитикам, нуждающимся в ускоренном описании и анализе таблиц
Разработчикам, заинтересованным в автоматизации работы с базами данных
Бизнес-пользователям, которым требуется оперативный доступ к информации из различных источников

Как работает

ИИ-агент на базе MWS GPT получает на вход метаданные и примеры таблиц, после чего с помощью технологии RAG подключается к документации и генерирует описание для каждой таблицы
Полученные данные можно сразу загрузить во внутренний каталог или экспортировать в Excel, что позволяет сократить время анализа до 2,5 минут на таблицу. Таким образом, экономия времени и ресурсов становится ощутимой.

Как мы внедряем MWS Data Scout

01

Мы начинаем с предварительного аудита ландшафта данных и определения объёма работ

02

Затем Data Scout подключается к схемам баз данных и загружает выборки, используя механизмы RAG и LLM для автоматической генерации описаний

03

После проверки аналитиками продукт интегрируется в вашу существующую инфраструктуру (Excel, дата-каталоги, DataHub, OpenMetadata и др.)

04

На каждом этапе мы обеспечиваем поддержку, обучаем пользователей и постепенно совершенствуем модель, чтобы повысить точность и расширить функционал

Вопросы и ответы

Это ИИ-агент, который автоматически описывает и анализирует базы данных, упрощая документирование и ускоряя доступ к нужным данным.

Автоматическая генерация описаний для сотен и тысяч таблиц.
Сокращение времени на анализ и документирование.
Обнаружение критических и чувствительных данных для соблюдения регуляторных требований.
Построение ER диаграмм и корпоративной модели данных
Ответы на естественном языке на вопросы по данным и построение визуализаций

InDatabase получает метаданные (DDL), а также выборки реальных данных, анализирует их с помощью ИИ-агента на базе MWS GPT и формирует описания с точностью до 90% без ручной доработки.

Сокращение ручного труда и экономия ресурсов аналитиков.
Возможность документировать одну таблицу за считаные минуты вместо нескольких часов.
Единый и точный источник описаний всех баз данных.

Пользователь формулирует вопрос на естественном языке, агент автоматически преобразует его в запрос понятный для БД и выполняет его там. Далее отображает результат с возможной визуализацией.

Продукт интегрируется с популярными дата-каталогами, такими как DQNeo, OpenMetadata, DataHub, и позволяет экспортировать результаты в Excel или внутренние реестры.

Предварительный аудит и анализ ландшафта данных.
Загрузка метаданных и обучение ИИ-агента.
Автоматическая генерация описаний для таблиц и столбцов.
Поиск критических данных и построение ER диаграмм
Интеграция с существующей инфраструктурой и настройка Q&A.
Поддержка и регулярное развитие модели по мере накопления новых данных.

Data Scout может работать как в облаке, так и на серверах заказчика при наличии GPU (например, A100 80GB). Также продукт можно арендовать на оборудовании MWS, что обеспечивает гибкость и масштабируемость.