AI-агент может подключиться к ИТ-системам компании как и из облака, так и из защищенного контура клиента. Решение интегрируется со всеми популярными дата-каталогами, такими как DataHub, OpenMetadata, а также дата-каталогом от MWS. AI-агент может проанализировать, как таблицы связаны между собой, какие в них хранятся данные и определить другие их характеристики. Например, если столбец таблицы подписан как «Выручка», AI-агент опишет, по какой методике она рассчитывалась, округленные ли это цифры, если это «Сумма сделки» — то подписывается, в какой валюте она указана, до налогообложения или после.
Также сервис может выявлять, в каких базах данных хранится критическая информация, такая как паспортные данные (номер, серия, дата выдачи), персональные данные (ФИО, место жительства, телефон), банковские данные (pin, cvv, имя держателя). Это важно для соблюдения требований законодательства о защите персональных данных, повышения информационной безопасности и предотвращения утечек чувствительной информации.
На первом этапе AI-агент получает мета-данные (общие сведения о том, как называются таблицы и столбцы в них), а также подключается к Confluence компании, где также могут храниться дополнительные сведения о БД. Это позволяет сервису получить более полное представление о структуре и назначении данных, повысить точность описаний и учесть бизнес-контекст, зафиксированный в документации. Далее AI-агент описывает сами таблицы и столбцы, находит критичные данные. После окончания анализа AI-агент предоставляет структурированный отчет с полным описанием всех обнаруженных таблиц, связей между ними и загружает результаты в дата-каталог.
В будущем AI-агент сможет строить пайплайны данных от поиска нужного источника (например, с мастер-данными) до дообогащения данных и доставки их до BI-систем или
