Katalog, Wörterbuch, Column-Level-Lineage und multimodale Knowledge Base — generiert durch generative KI aus Ihren Datenbanken, Datalakes, Pipelines und Code. In 3 Schichten (technisch, semantisch und Business), immer aktuell, in natürlicher Sprache abfragbar.
Ingenieure erstellen Tabellen, Views, Notebooks und Pipelines in hohem Tempo. Metadaten, Lineage, Geschäftsregeln und Datendictionary zu katalogisieren ist manuelle, sich wiederholende und historisch vernachlässigte Arbeit. Die Kosten: langsames Onboarding, teure Audits, riskante Refactorings und Geschäftsentscheidungen über Daten ungewisser Herkunft.
Jedes Objekt und Feld erhält eine technische (DBA), semantische (Analyst) und Business-Beschreibung (Controlling) — unabhängig generiert durch KI.
Parser deckt 25 SQL-Dialekte, Python/PySpark-AST und Notebooks ab. Rekonstruiert die Herkunft jeder Spalte bis zur Primärquelle — ohne Deklaration durch den Kunden.
Laden Sie PDF, DOCX, Tabellen, Video, Audio, Bilder, Freitextnotizen hoch — die KI absorbiert, indiziert und reichert die Dokumentation mit Ihrem Vokabular an.
Fragen Sie auf Portugiesisch: "wo ist die CPF?", "Unterschied zwischen Brutto- und Nettoumsatz?". Antworten mit Lineage und Code-Referenz.
Automatische Erkennung von CPF, CNPJ, RG, E-Mail, Karte und Telefon in allen Quellen — mit Lineage bis zur finalen Ableitung und verantwortlichen Ownern.
Die KI erzeugt die erste Version; Owner genehmigen, bearbeiten oder lehnen in einer Kanban-Queue ab. Die KI lernt aus jeder Entscheidung und passt sich dem internen Vokabular an.
Tabellen, Views, Procedures, Functions, Trigger, Packages, Indizes, Jobs, Dashboards, ML-Modelle, Dataflows — alles, was die Quelle exponiert.
Alerts bei Schemaänderungen, steigendem Null-Anteil, Verteilungsverschiebung oder neuem PII-Typ. Vollständiges Versioning: sehen Sie, wie Tabelle X vor 6 Monaten aussah.
Dedizierter Kubernetes-Namespace pro Tenant. Read-only-Verbindung. Geteiltes, dediziertes oder self-hosted LLM (Enterprise). LGPD / ISO 27001 konform.
Begriffe, KPIs und Regeln mit KI-Auto-Verlinkung: Jedes Konzept wird per semantischer Ähnlichkeit den richtigen Feldern zugeordnet und speist die semantische und die Business-Ebene. Das Controlling muss keine technischen Erklärungen mehr anfragen.
Veröffentlichen Sie den Katalog als PDF, Excel, Word, HTML, CSV oder Markdown/Confluence — mit granularer Auswahl der Inhalte, Geltungsbereich pro Quelle oder Projekt und geplantem Export (wöchentlich oder monatlich).
SSO/SAML und OIDC (Azure AD, Okta, Google), Rollen nach Funktion (Admin, Editor, Owner, Viewer, Auditor), unveränderlicher Audit-Trail über 7 Jahre und ein Credential-Vault mit BYOK. Read-only-Zugriff auf Ihre Quelle.
Jede Schicht ist unabhängig editierbar. Der Ingenieur passt die technische an, ohne die Business-Schicht zu beeinflussen. Controlling schreibt die Business-Schicht um, ohne Technisches anzufassen. Vollständige Historie, wer was wann und warum bearbeitet hat.
Typ, Nullability, abgeleitete Schlüssel, Null-Prozent, Kardinalität, Range, Top-Werte, Verteilung, implizite FKs, Procedure-Abhängigkeiten.
Für: Data Engineers, DBAs, Architekten.Was das Feld in der Domäne repräsentiert: "Produkt-Steuercode", "Rechnungsausstellungsdatum", "eindeutige Kunden-ID (PJ)". Per Synonyme dem zentralen Glossar zugeordnet.
Für: Analysten, Data Scientists, neue Mitarbeitende.Wie das Feld in Entscheidungen verwendet wird: gespeister KPI, Berechnungsregel, abgeleiteter Owner, abhängige Dashboards und Reports, Abrufhäufigkeit.
Für: Business-Anwender, Controlling, Audit.Im Portal eingebettet, ermöglicht Catalog Chat jedem Nutzer — technisch oder Business — den Dialog mit dem Katalog in natürlicher Sprache. Nutzt die NL→SQL-Engine von WFS DataTalk KI, jetzt auf den Katalog-Graph gerichtet. Unterstützt Fragen zu Schema, Lineage, Geschäftsregeln, Change-Impact und Governance.
Abdeckung pro Quelle geht über Tabellen hinaus: Views, Materialized Views, Procedures, Functions, Trigger, Sequences, Packages, Jobs, ML-Modelle, Dashboards und Dataflows. Weitere Konnektoren auf Anfrage in 2-4 Wochen.
Erzeugen Sie die Dokumentation im bevorzugten Format jedes Teams — bereit zum Drucken, Bearbeiten, Versionieren oder Einbetten ins Intranet. Granulare Auswahl der Inhalte (Objekte, Felder, Docs, Glossar, Lineage, KPIs, SQL, Qualität), Geltungsbereich pro Tenant, Projekt, Quelle oder Schema, und automatische Zustellung.
Ausgabeformate
Zustellung und Planung
Von 3 Wochen Lakehouse-Studium zu wenigen Stunden im Portal — vollständiger Überblick darüber, was existiert, was es tut und wie alles zusammenhängt.
"Wo ist die CPF?" beantwortet in 1 Klick, mit vollständiger Liste von Feldern, Quellen, Lineage und abgeleiteten Tabellen. Verteidigbare Compliance.
Vor Änderung einer Tabelle zeigt Column-Level-Lineage alle abhängigen Pipelines, Dashboards und Reports — inklusive der spezifischen Power-BI-Kennzahl.
Business-Bereiche fragen nicht mehr nach technischen Erklärungen. Jede KPI-Definition ist im Catalog Chat sichtbar, mit Herkunft und aus Code abgeleiteter Regel.
In TOTVS→Databricks- oder on-prem→Cloud-Projekten dient der Katalog als Source-of-Truth des Ist-Zustands und generiert das Backlog des Soll-Zustands mit erhaltener Lineage.
Die PII-Karte identifiziert kontinuierlich, wo personenbezogene Daten gespeichert und repliziert sind. Alert, wenn ein neuer PII auftaucht.
| WFS Smart Document KI | Atlan / Collibra / Alation | |
|---|---|---|
| Bereitstellungszeit | Stunden (plug-and-play) | Wochen bis Monate |
| Automatische Dokumentation | 3 KI-generierte Schichten | 1 Freitext-Feld, manuell |
| Column-Level-Lineage | Per Code-Parser (SQL, Python, Notebooks) | Hängt von deklarierten Metadaten ab |
| Catalog Chat | Natives PT-BR, spricht über Lineage und Regeln | Stichwortsuche |
| Knowledge Base | Multimodal: PDF, DOCX, Video, Audio, Bilder | Freitext-Feld |
| BR-ERP-Konnektoren | TOTVS Protheus, Datasul, Senior, Oracle EBS | Inexistent oder über generischen JDBC |
| Self-hosted LLM | Verfügbar in Enterprise | Selten oder inexistent |
| Support | WFS in Brasilien, in PT-BR, BR-Zeitzone | Global, selten in PT |
Multi-Tenant-Architektur mit echter Isolation, Read-only-Zugriff und unveränderlichem Audit-Trail — ausgelegt, um die Sicherheitsprüfung im Unternehmen zu bestehen.
Verbindungen öffnen im Read-only-Modus (Treiber-Flag oder BEGIN READ ONLY). Die Plattform liest Metadaten und Code — sie schreibt nie in Ihre Quelle.
Zugangsdaten liegen nie in der Anwendungsdatenbank — nur eine Referenz auf das Secret im Vault (von WFS verwaltetes Azure Key Vault oder Ihr eigenes KMS in Enterprise). Automatische Rotation.
Unternehmens-Login (Azure AD, Okta, Google Workspace) und Rollen nach Funktion: Admin, Editor, Data Owner, Viewer und Auditor. Magic Link beim ersten Zugriff, ohne Passwort.
Jede Ansicht, Bearbeitung, Freigabe und jeder Export wird mit Benutzer, IP und Zeitstempel protokolliert — in einem unveränderlichen Sink (Object Lock) über 7 Jahre, für LGPD-Compliance.
Dediziertes Kubernetes-Namespace und isolierte Datenbank pro Kunde, mit Row-Level Security — Defense in Depth gegen jeglichen Datenabfluss zwischen Tenants.
Für geschlossene Netzwerke läuft ein Container in Ihrer Umgebung und holt Jobs über ausgehendes HTTPS mit mTLS — ohne eingehende Ports oder VPN.
Konform mit LGPD · ISO 27001 · SOC 2
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3 Konnektoren · 5 Benutzer · bis zu 25.000 Objekte · 1.300 WFS-KI-Credits/Monat · Catalog Chat · Column-Level-Lineage. Ideal für die initiale Validierung.
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Unbegrenzte Quellen · 30 Benutzer · bis zu 500.000 Objekte · 13.500 WFS-KI-Credits/Monat · Multi-Projekt mit Governance · begleitetes Onboarding und Priority-Support. Für Unternehmensgruppen.
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1 Million Objekte · 60 Benutzer · 27.000 WFS-KI-Credits/Monat · Multi-Unternehmen (bis zu 10) · self-hosted LLM · SSO/SAML · White-Label auf Ihrer Domain · SLA 99,9 % · 24×7-Support. Für große Unternehmensgruppen.
Vertrieb kontaktierenSie zahlen nur für die KI, die Sie verbrauchen: jede Dokumentation, jedes Embedding und jede Chat-Antwort verrechnet WFS-KI-Credits. Die Kosten skalieren mit der erzeugten Dokumentation, nicht mit dem Datenvolumen — eine Datenbank mit Millionen Zeilen und 200 Tabellen kostet dasselbe wie 200 leere Tabellen. Einzelne Credit-Pakete verfügbar, um den gesamten Katalog auf einmal zu dokumentieren. Technisches Setup separat als dediziertes Deliverable abgerechnet.
45-min Executive-Demo auf einer Beispiel-Datenbank, oder 2-wöchiger Proof of Concept auf einem Subset Ihrer Daten, kostenlos.
Demo planenWFS Smart Document IA ist eine Plattform für automatischen Datenkatalog und Dokumentation von Datenbanken, Data Lakes und Pipelines. Sie verbindet sich mit der Kundeninfrastruktur, scannt jedes Objekt (Tabellen, Views, Prozeduren, Notebooks, Dashboards) und erzeugt Dokumentation in 3 Ebenen (technisch, semantisch und Business) mittels generativer KI, mit Column-Level-Lineage, das aus echtem Code rekonstruiert wird.
Nach Registrierung der Quellen (DBs, Data Lakes, Git-Repos, BI-Tools) mit Read-only-Credentials scannt das Produkt alle Objekte, berechnet Statistiken und Datenprofile, erkennt PII automatisch und verarbeitet jeden Artefakt mit Corporate-LLM (die WFS SD IA — kollaborativ aus 5 der besten KIs am Markt), das Beschreibungen in den 3 Ebenen erzeugt. Alles ist in einem Web-Portal mit Catalog Chat in PT-BR navigierbar.
Datenbanken: Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL, DB2, Sybase. Lakehouses: Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake, BigQuery, Synapse, Redshift. Storage: ADLS Gen2, S3, GCS, Delta Lake, Iceberg. Orchestratoren: ADF, Airflow, dbt, Fabric Pipelines. NoSQL: MongoDB, Cassandra, CosmosDB. BI: Power BI, Tableau, Looker. Brasilianische ERPs: TOTVS Protheus, Datasul, Senior, SAP. Zusätzliche Connectors auf Anfrage in 2-4 Wochen.
Column-Level-Lineage zeigt den exakten Ursprung jeder Spalte bis zur Primärquelle, durch alle Transformationen. WFS Smart Document IA rekonstruiert dies durch Analyse von echtem Code (SQL, Python, Databricks-Notebooks, dbt), ohne auf manuelle Deklaration angewiesen zu sein. Nützlich für sicheres Refactoring (wissen, was bricht, bevor man anpasst), LGPD-Audit (wo ist die CPF?) und Governance.
Vier Pläne: Starter (R$790/Monat, 3 Connectors, 25.000 Objekte, 5 Benutzer, 1.300 Credits), Professional (R$2.190/Monat, 10 Connectors, 150.000 Objekte, 20 Benutzer, 4.500 Credits, REST API und Code-Lineage), Scale (R$4.900/Monat, unbegrenzte Quellen, 500.000 Objekte, 30 Benutzer, 13.500 Credits) und Enterprise (R$9.800/Monat — das Doppelte von Scale: 1 Million Objekte, 27.000 Credits, 60 Benutzer, Multi-Unternehmen, self-hosted LLM, SSO/SAML, White-Label, SLA 99,9 %, 24×7-Support). Abrechnung in BRL (oder USD außerhalb Brasiliens) pro verbrauchte WFS-KI-Credits, nicht per Seat. Technisches Setup separat.
Ja, im Enterprise-Plan. Self-hosted LLM-Modelle verfügbar über privates AWS Bedrock, dediziertes Azure AI oder dedizierte Modelle on-premises. Sensible Daten verlassen nie die Kundenumgebung — nur Metadaten und Code fließen zwischen Connector und dediziertem WFS-Tenant. Konform mit LGPD, ISO 27001 und SOC 2.