Data-catalogi zijn vaak goed bedoeld maar slecht onderhouden. AI verlaagt de drempel: business-descriptions, ownership, lineage worden grotendeels gegenereerd in plaats van handmatig ingevoerd.
Business-glossary auto-suggest
Voor elke tabel en kolom genereert AI een eerste business-beschrijving op basis van naam, relaties en sample-data. Data steward reviewt en past aan. Geen lege catalogus die niemand bijwerkt.
Lineage automatisch trekken
Uit ETL-code (dbt, Airflow, ADF) en SQL-views genereert het systeem lineage-grafieken. AI vult ontbrekende verbindingen op basis van patroon-matching met datatypes en kolomnamen. Niet perfect, wel beter dan niets.
Ownership en stewardship-suggesties
Wie bewerkt deze tabel het meest, wie consumeert hem het meest. AI suggereert eigenaars op basis van git-history en query-history. Data steward bevestigt of verwerpt. Ownership wordt bijgehouden in plaats van vergeten.
Catalogus-gebruik via Copilot
"In welke tabel staat de klantdata" als chat-vraag aan de catalogus. Voor business-users een directe entry naar het data-platform. Data team krijgt minder ad-hoc vragen omdat self-service werkt.
Verwant: Freelance AI consultant inhuren, AI data quality.