Catálogo, diccionario, lineage column-level y Base de Conocimiento multi-modal — generados por IA generativa a partir de tus bases, datalakes, pipelines y código. En 3 capas (técnica, semántica y de negocio), siempre actualizado, consultable en lenguaje natural.
Los ingenieros crean tablas, vistas, notebooks y pipelines a ritmo acelerado. Catalogar metadatos, lineage, reglas de negocio y diccionario de datos es trabajo manual, repetitivo e históricamente abandonado. El costo: onboarding lento, auditorías caras, refactorizaciones arriesgadas y decisiones de negocio sobre datos sin certeza del origen.
Cada objeto y campo recibe descripción técnica (DBA), semántica (analista) y de negocio (controlling) — generadas de forma independiente por la IA.
Parser cubre 25 dialectos SQL, AST Python/PySpark y notebooks. Reconstruye el origen de cada columna hasta la fuente primaria — sin que el cliente declare nada.
Sube PDF, DOCX, planillas, video, audio, imágenes, anotaciones libres — la IA absorbe, indexa y enriquece la documentación con tu vocabulario.
Pregunta en portugués: "¿dónde está el CPF?", "¿diferencia entre facturación bruta y neta?". Respuestas con lineage y referencia al código.
Detección automática de CPF, CNPJ, RG, email, tarjeta y teléfono en todas las fuentes — con lineage hasta la derivación final y owners responsables.
La IA produce la primera versión; owners aprueban, editan o rechazan en una cola Kanban. La IA aprende de cada decisión y se ajusta al vocabulario interno.
Tablas, vistas, procedures, functions, triggers, packages, índices, jobs, dashboards, ML models, dataflows — todo lo que la fuente exponga.
Alerta cuando el esquema cambia, sube el % de nulos, se desplaza la distribución o aparece un nuevo tipo de PII. Versionado completo: ve cómo era la tabla X hace 6 meses.
Namespace Kubernetes dedicado por tenant. Conexión read-only. LLM compartido, dedicado o self-hosted (Enterprise). Conforme a LGPD / ISO 27001.
Términos, KPIs y reglas con auto-enlace por IA: cada concepto se vincula a los campos correctos por similitud semántica y alimenta las capas semántica y de negocio. El área financiera deja de pedir explicaciones técnicas.
Publica el catálogo en PDF, Excel, Word, HTML, CSV o Markdown/Confluence — con selección granular de qué incluir, alcance por fuente o proyecto y exportación programada (semanal o mensual).
SSO/SAML y OIDC (Azure AD, Okta, Google), roles por función (admin, editor, owner, viewer, auditor), auditoría inmutable por 7 años y bóveda de credenciales con BYOK. Acceso de solo lectura a tu fuente.
Cada capa es editable independientemente. El ingeniero ajusta la técnica sin afectar la de negocio. Controlling reescribe la de negocio sin tocar nada técnico. Historial completo de quién editó qué, cuándo y por qué.
Tipo, nullability, claves inferidas, % nulos, cardinalidad, range, top valores, distribución, FKs implícitas, dependencias de procedures.
Para: ingenieros de datos, DBAs, arquitectos.Lo que el campo representa en el dominio: "código fiscal de producto", "fecha de emisión de factura", "identificador único de cliente PJ". Mapeada al glosario central por sinónimos.
Para: analistas, científicos de datos, nuevos integrantes.Cómo se usa el campo en decisión: KPI que alimenta, regla de cálculo, owner inferido, dashboards y reportes que dependen de él, frecuencia de consulta.
Para: usuarios de negocio, controlling, auditoría.Embebido en el portal, Catalog Chat permite que cualquier usuario — técnico o de negocio — converse con el catálogo en lenguaje natural. Reusa el motor NL→SQL de WFS DataTalk IA, ahora apuntando al grafo del catálogo. Soporta preguntas sobre esquema, lineage, reglas de negocio, impacto de cambio y gobierno.
La cobertura por fuente va más allá de tablas: vistas, materialized views, procedures, functions, triggers, sequences, packages, jobs, ML models, dashboards y dataflows. Conectores adicionales bajo demanda en 2-4 semanas.
Genera la documentación en el formato que cada área prefiere — lista para imprimir, editar, versionar o embeber en la intranet. Selección granular de qué entra (objetos, campos, docs, glosario, linaje, KPIs, SQL, calidad), alcance por tenant, proyecto, fuente o esquema, y entrega automática.
Formatos de salida
Entrega y programación
De 3 semanas estudiando el lakehouse a pocas horas en el portal — visión completa de qué existe, qué hace y cómo todo se conecta.
"¿Dónde está el CPF?" responde en 1 clic, con lista completa de campos, fuentes, lineage y tablas derivadas. Conformidad defendible.
Antes de alterar una tabla, lineage column-level muestra todos los pipelines, dashboards y reportes que dependen de ella — incluyendo la medida específica en Power BI.
Las áreas de negocio dejan de pedir explicación técnica. La definición de cada KPI queda visible en Catalog Chat con origen y regla derivada del código.
En proyectos TOTVS→Databricks o on-prem→Cloud, el catálogo sirve de fuente de verdad del estado actual y genera el backlog del estado futuro con lineage preservada.
El Mapa de PII identifica continuamente dónde están los datos personales almacenados y replicados. Alerta cuando aparece un nuevo PII.
| WFS Smart Document IA | Atlan / Collibra / Alation | |
|---|---|---|
| Tiempo de implantación | Horas (plug-and-play) | Semanas a meses |
| Documentación automática | 3 capas generadas por IA | 1 campo libre, manual |
| Lineage column-level | Por parser de código (SQL, Python, notebooks) | Depende de metadata declarada |
| Catalog Chat | PT-BR nativo, conversa sobre lineage y reglas | Búsqueda por palabra clave |
| Base de Conocimiento | Multi-modal: PDF, DOCX, video, audio, imágenes | Campo de texto libre |
| Conectores ERP BR | TOTVS Protheus, Datasul, Senior, Oracle EBS | Inexistente o vía JDBC genérico |
| LLM self-hosted | Disponible en Enterprise | Raro o inexistente |
| Soporte | WFS en Brasil, en PT-BR, huso BR | Global, raramente en PT |
Arquitectura multi-tenant con aislamiento real, acceso de solo lectura y traza de auditoría inmutable — diseñado para pasar la revisión de seguridad corporativa.
Las conexiones se abren en modo solo lectura (flag en el driver o transacción BEGIN READ ONLY). La plataforma lee metadatos y código — nunca escribe en tu fuente.
Las credenciales nunca quedan en la base de la aplicación — solo una referencia al secreto en la bóveda (Azure Key Vault gestionado por WFS, o tu propio KMS en Enterprise). Rotación automática.
Inicio de sesión corporativo (Azure AD, Okta, Google Workspace) y roles por función: admin, editor, owner de datos, viewer y auditor. Magic link en el primer acceso, sin contraseña.
Cada visualización, edición, aprobación y exportación queda registrada con usuario, IP y hora — en un sink inmutable (Object Lock) por 7 años, para cumplimiento LGPD.
Namespace Kubernetes dedicado y base aislada por cliente, con row-level security — defensa en profundidad contra cualquier fuga entre tenants.
Para redes cerradas, un contenedor corre en tu entorno y obtiene tareas vía HTTPS saliente con mTLS — sin abrir puertos de entrada ni VPN.
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10 conectores · 20 usuarios · hasta 150 mil objetos · 4.500 créditos WFS IA/mes · API REST · linaje de código (vistas/procedures/ETL) · glosario y cola editorial. Para equipos de datos consolidados.
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Hablar con ventasSolo pagas por la IA que consumes: cada documentación, embedding y respuesta de chat debita Créditos WFS IA. El costo escala por la documentación generada, no por el volumen de datos — una base con millones de filas y 200 tablas cuesta lo mismo que 200 tablas vacías. Créditos adicionales disponibles para documentar el catálogo completo de una vez. Setup técnico cobrado aparte como entregable dedicado.
Demo ejecutiva de 45 min sobre una base de ejemplo, o Prueba de Concepto de 2 semanas sobre un subset de tus datos, sin costo.
Agendar demoWFS Smart Document IA es una plataforma de catálogo y documentación automática de bases de datos, data lakes y pipelines. Se conecta a la infraestructura del cliente, escanea todos los objetos (tablas, vistas, procedures, notebooks, dashboards) y genera documentación en 3 capas (técnica, semántica y de negocio) usando IA generativa, con linaje column-level reconstruido a partir del código real.
Tras registrar fuentes (DBs, data lakes, repositorios Git, herramientas de BI) con credenciales read-only, el producto escanea todos los objetos, calcula estadísticas y perfil de datos, detecta PII automáticamente y procesa cada artefacto con LLM corporativo (la WFS SD IA — colaborativa entre 5 de las mejores IAs del mercado) generando descripciones en las 3 capas. Todo queda navegable en un portal web con Catalog Chat en PT-BR.
Bases: Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL, DB2, Sybase. Lakehouses: Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake, BigQuery, Synapse, Redshift. Storage: ADLS Gen2, S3, GCS, Delta Lake, Iceberg. Orquestadores: ADF, Airflow, dbt, Fabric Pipelines. NoSQL: MongoDB, Cassandra, CosmosDB. BI: Power BI, Tableau, Looker. ERPs brasileños: TOTVS Protheus, Datasul, Senior, SAP. Conectores adicionales bajo demanda en 2-4 semanas.
El linaje column-level muestra el origen exacto de cada columna hasta la fuente primaria, recorriendo todas las transformaciones. WFS Smart Document IA lo reconstruye analizando código real (SQL, Python, notebooks Databricks, dbt), sin depender de declaración manual. Útil para refactor seguro (saber qué se rompe antes de tocar), auditoría LGPD (¿dónde está el CPF?) y gobernanza.
Cuatro planes: Starter (R$790/mes, 3 conectores, 25 mil objetos, 5 usuarios, 1.300 créditos), Professional (R$2.190/mes, 10 conectores, 150 mil objetos, 20 usuarios, 4.500 créditos, API REST y linaje de código), Scale (R$4.900/mes, fuentes ilimitadas, 500 mil objetos, 30 usuarios, 13.500 créditos) y Enterprise (R$9.800/mes — el doble del Scale: 1 millón de objetos, 27.000 créditos, 60 usuarios, multiempresa, LLM self-hosted, SSO/SAML, white-label, SLA 99,9%, soporte 24×7). Cobro en BRL (o USD fuera de Brasil) por Créditos WFS IA consumidos, no por seat. Setup técnico aparte.
Sí, en el plan Enterprise. Modelos LLM self-hosted disponibles via AWS Bedrock privado, Azure AI dedicado o modelos dedicados on-premises. Los datos sensibles nunca salen del entorno del cliente — solo metadatos y código transitan entre el conector y el tenant dedicado de WFS. Conforme con LGPD, ISO 27001 y SOC 2.