Traducido con IA del original en ruso.
El servicio MWS Data Scout se ha convertido en parte de la plataforma MWS Data y representa un agente de IA, basado en un modelo de lenguaje grande (LLM). Examina todas las bases de datos de la empresa y genera una breve descripción de lo que contienen y cómo están interconectadas.
MTS destacó que este es el primer servicio de este tipo en Rusia. El agente de IA puede conectarse a los sistemas de TI de la empresa tanto desde la nube como desde el circuito protegido del cliente. La solución se integra con catálogos de datos populares, como DataHub, OpenMetadata, así como con el catálogo de datos de MWS. El servicio puede analizar cómo están relacionadas las tablas entre sí, qué datos se almacenan en ellas y determinar otras características.
Además, el servicio puede identificar en qué bases de datos se almacena información crítica, como datos de pasaporte (número, serie, fecha de emisión), datos personales (nombre completo, lugar de residencia, teléfono), datos bancarios (PIN, CVV, nombre del titular).
En la primera etapa, el agente de IA recibe metadatos (información general sobre cómo se llaman las tablas y las columnas en ellas), y también se conecta a Confluence de la empresa, donde también se puede almacenar información adicional sobre la base de datos. Esto permite que el servicio obtenga una representación más completa de la estructura y el propósito de los datos, aumente la precisión de las descripciones y tenga en cuenta el contexto empresarial registrado en la documentación. A continuación, el agente de IA describe las tablas y columnas en sí, encuentra datos críticos. Una vez finalizado el análisis, el agente de IA proporciona un informe estructurado con una descripción de las tablas detectadas, las relaciones entre ellas y carga los resultados en el catálogo de datos.
En el futuro, el servicio podrá construir pipelines de datos desde la búsqueda de la fuente necesaria (por ejemplo, con datos maestros) hasta el enriquecimiento adicional de los datos y su entrega a sistemas de BI o modelos de ML con comprobaciones obligatorias de la calidad de los datos. También podrá detectar anomalías, ayudando a reconocer desviaciones bruscas en los datos que pueden indicar problemas o eventos sospechosos.
