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.
Hoe wij dit voor u realiseren
Wij bouwen een datacatalogus die automatisch beschrijft welke data u heeft en waar die vandaan komt, zodat mensen vinden en vertrouwen wat ze gebruiken. Zo verdwijnt het zoeken en gissen rond uw data en werkt uw organisatie datagedrevener.
Aan de slag
We beginnen afgebakend en tonen resultaat voordat we opschalen. We werken met een vast dagtarief of een projectprijs. Neem contact op voor een kort gesprek over uw situatie.
Verwant: ZZP AI consultant, AI data quality.
