ИИ-стюард
Интеллектуальный помощник для автоматизации каталогизации, описания и проверки корпоративных данных. Решение помогает восстанавливать метаданные, проверять правила расчёта показателей и поддерживать актуальность документации.
ИИ-стюард берёт на себя значительную часть рутинной работы дата-стюардов: анализирует структуру данных, прослеживает их происхождение (data lineage), сопоставляет фактические данные с документацией и восстанавливает недостающие описания.
Решение помогает компаниям перейти от разрозненных источников и противоречивых показателей к прозрачному и управляемому процессу работы с данными.
Что делает ИИ-стюард
-
Анализирует корпоративные источники
Изучает существующие метаданные, документацию, структуру данных и связи между источниками.
-
Автоматизирует работу с метаданными
Проверяет описания, восстанавливает недостающую информацию и передаёт результаты на верификацию специалистам.
-
Выявляет противоречия в отчётности
ИИ-агенты сопоставляют официальную и теневую отчётность, SQL-скрипты, BI-отчёты и Excel-файлы, находят расхождения в правилах расчёта показателей.
-
Формирует единые правила работы с данными
Связывает показатели с первичными источниками и фиксируем согласованные правила расчёта.
Как работает ИИ-стюард
-
Анализирует происхождение данных
Использует data lineage, чтобы проследить связи между данными и определить их первичные источники.
-
Проверяет существующие метаданные
Сопоставляет фактическую структуру данных с информацией в корпоративном каталоге, проверяет описания полей и правила расчёта показателей.
-
Восстанавливает недостающую информацию
Использует большую языковую модель (LLM) для интерпретации данных и генерации недостающих описаний. Информация из структурированных источников обрабатывается без участия LLM.
-
Передаёт результат на проверку
Подготовленные метаданные и описания передаются дата-стюарду для верификации. Человек сохраняет контроль над результатом работы ИИ.
Преимущества ИИ-стюарда
-
Автоматизирует обработку больших объёмов метаданных
Освобождает дата-стюардов и аналитиков от рутинной работы по описанию и проверке данных
Помогает выявлять устаревшие описания, восстанавливать недостающие метаданные и поддерживать корпоративный каталог данных
Использует LLM только там, где необходима интерпретация информации. Результаты работы ИИ проходят проверку человеком
Позволяет обрабатывать тысячи полей, витрин и источников данных без пропорционального увеличения команды
Создаёт условия для выявления расхождений между источниками, согласования показателей и формирования единых правил их расчёта
В результате компания получает прозрачную систему управления данными, сокращает количество ручных сверок и повышает доверие к управленческой отчётности.
В кейсе компании «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг») анализ 2 500 полей занял всего 15 минут вместо 83 часов ручной работы.
Подробности о промышленной работе ИИ-стюарда по запросу. Пишите на data@korusconsulting.ru
Спасибо! Ваша заявка отправлена
Мы свяжемся с вами в ближайшее время.
Ошибка
К сожалению, не смогли отправить вашу заявку, попробуйте ещё раз
