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En validación

AI Data Quality Assistant

Pregunte por qué fallaron sus datos y obtenga una respuesta confiable.

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01 / El problema de negocio

Las alertas de calidad de datos se acumulan. Los equipos saben que una regla falló, pero no por qué, qué afecta ni qué hacer después, e investigar cada falla consume horas de especialistas.

02 / La capacidad

  • 01

    Preguntas en lenguaje natural sobre reglas, metadatos y fallas

  • 02

    Explicación de anomalías, con la evidencia que las respalda

  • 03

    Acciones correctivas recomendadas, aprobadas por una persona

  • 04

    Consultas controladas y reglas de acceso sobre datos sensibles

03 / La arquitectura

Para equipos de tecnología e ingeniería

Recuperación sobre metadatos gobernados, reglas ejecutables y linaje; agnóstico de modelo (Gemini, Claude, OpenAI o modelos abiertos); cada respuesta cita sus fuentes y se evalúa de forma continua.

  1. 01CatálogoReglas, metadatos, linaje
  2. 02EjecucionesResultados y fallas
  3. 03RecuperaciónRAG gobernado
  4. 04RazonamientoLLM con controles
  5. 05RespuestaCon fuentes citadas
  6. 06AprobaciónPersona en el ciclo

04 / Qué incluye un piloto

  1. 1Un dominio de datos y sus reglas de calidad
  2. 2Asistente conectado a su catálogo y a los resultados de calidad
  3. 3Un conjunto de evaluación construido con sus custodios de datos
  4. 4Controles de acceso alineados con sus políticas de seguridad

Solución en validación activa. El piloto y su alcance se definen con cada cliente.