Как за 15 минут сделать бизнес-описание всей базы данных и BI-отчётности с помощью ИИ?
В этом вебинаре Павел Хамрин, руководитель продуктового направления Lasmart, разбирает, почему документация в DWH и BI-проектах быстро устаревает, почему data catalog часто остается незаполненным и как AI помогает автоматизировать описание баз данных, SQL-процедур и BI-дашбордов. На практике команды аналитики и data engineering сталкиваются с одной и той же проблемой: данных становится все больше, отчетность усложняется, а знания о структуре DWH постепенно теряются. До 30% времени аналитиков и разработчиков может уходить на поиск нужных данных и разбор legacy-объектов. Особенно остро проблема проявляется в крупных BI- и DWH-проектах, где документация ведется вручную в Excel, Confluence или Google Docs. На вебинаре подробно разбираются современные подходы к автоматизации data documentation и применению AI для работы с метаданными. В видео вы узнаете: — почему классическая документация в BI и DWH перестает масштабироваться; — как работают современные data catalog и почему они часто остаются пустыми; — как AI помогает автоматически формировать бизнес-описание таблиц, SQL-процедур и BI-дашбордов; — как использовать LLM для генерации документации к базам данных; — почему для качественной генерации важен контекст, prompt engineering и бизнес-глоссарий; — как AI анализирует структуру таблиц, типы данных и SQL-логику; — как организовать поиск данных и AI-ассистента для аналитиков; — как автоматизировать актуализацию документации при изменении SQL и BI; — как работает интеграция с OpenMetadata и DataHub; — как AI помогает наполнять data catalog без роста команды. Также в вебинаре показана архитектура решения Datadesc: — генерация документации с помощью LLM; — векторный поиск по метаданным; — AI-агенты для описания SQL и BI; — semantic search и semantic map; — бизнес-глоссарий для унификации терминов; — автоматическое выявление изменений в DWH и BI. Отдельно разбираются: ✔ автоматическое описание SQL-процедур; ✔ документация legacy-скриптов; ✔ описание BI-графиков и дашбордов; ✔ data lineage; ✔ semantic layer; ✔ AI-поиск по данным; ✔ работа с metadata management; ✔ применение RAG и embedding-моделей. В рамках вебинара также показан реальный кейс внедрения, где с помощью AI удалось: — за 1 день описать все объекты DWH и SQL-процедуры; — достичь точности описания таблиц до 95%; — автоматизировать наполнение data catalog. Вебинар будет полезен: — Data Engineer; — BI Developer; — DWH Architect; — Data Analyst; — CTO / CDO; — DBA; — специалистам по Data Governance; — командам, работающим с BI, DWH, metadata management и data catalog. Если хотите автоматизировать документацию DWH и BI, сократить трудозатраты команды и внедрить AI для работы с метаданными — оставьте заявку на демо:
В этом вебинаре Павел Хамрин, руководитель продуктового направления Lasmart, разбирает, почему документация в DWH и BI-проектах быстро устаревает, почему data catalog часто остается незаполненным и как AI помогает автоматизировать описание баз данных, SQL-процедур и BI-дашбордов. На практике команды аналитики и data engineering сталкиваются с одной и той же проблемой: данных становится все больше, отчетность усложняется, а знания о структуре DWH постепенно теряются. До 30% времени аналитиков и разработчиков может уходить на поиск нужных данных и разбор legacy-объектов. Особенно остро проблема проявляется в крупных BI- и DWH-проектах, где документация ведется вручную в Excel, Confluence или Google Docs. На вебинаре подробно разбираются современные подходы к автоматизации data documentation и применению AI для работы с метаданными. В видео вы узнаете: — почему классическая документация в BI и DWH перестает масштабироваться; — как работают современные data catalog и почему они часто остаются пустыми; — как AI помогает автоматически формировать бизнес-описание таблиц, SQL-процедур и BI-дашбордов; — как использовать LLM для генерации документации к базам данных; — почему для качественной генерации важен контекст, prompt engineering и бизнес-глоссарий; — как AI анализирует структуру таблиц, типы данных и SQL-логику; — как организовать поиск данных и AI-ассистента для аналитиков; — как автоматизировать актуализацию документации при изменении SQL и BI; — как работает интеграция с OpenMetadata и DataHub; — как AI помогает наполнять data catalog без роста команды. Также в вебинаре показана архитектура решения Datadesc: — генерация документации с помощью LLM; — векторный поиск по метаданным; — AI-агенты для описания SQL и BI; — semantic search и semantic map; — бизнес-глоссарий для унификации терминов; — автоматическое выявление изменений в DWH и BI. Отдельно разбираются: ✔ автоматическое описание SQL-процедур; ✔ документация legacy-скриптов; ✔ описание BI-графиков и дашбордов; ✔ data lineage; ✔ semantic layer; ✔ AI-поиск по данным; ✔ работа с metadata management; ✔ применение RAG и embedding-моделей. В рамках вебинара также показан реальный кейс внедрения, где с помощью AI удалось: — за 1 день описать все объекты DWH и SQL-процедуры; — достичь точности описания таблиц до 95%; — автоматизировать наполнение data catalog. Вебинар будет полезен: — Data Engineer; — BI Developer; — DWH Architect; — Data Analyst; — CTO / CDO; — DBA; — специалистам по Data Governance; — командам, работающим с BI, DWH, metadata management и data catalog. Если хотите автоматизировать документацию DWH и BI, сократить трудозатраты команды и внедрить AI для работы с метаданными — оставьте заявку на демо: