Catalogo, dizionario, lineage column-level e Knowledge Base multi-modale — generati da IA generativa dai tuoi database, datalake, pipeline e codice. In 3 livelli (tecnico, semantico e di business), sempre aggiornato, consultabile in linguaggio naturale.
Gli ingegneri creano tabelle, view, notebook e pipeline a ritmo accelerato. Catalogare metadati, lineage, regole di business e dizionario dati è lavoro manuale, ripetitivo e storicamente abbandonato. Il costo: onboarding lento, audit costosi, refactoring rischiosi e decisioni di business su dati di origine incerta.
Ogni oggetto e campo riceve descrizione tecnica (DBA), semantica (analista) e di business (controlling) — generate in modo indipendente dall'IA.
Parser copre 25 dialetti SQL, AST Python/PySpark e notebook. Ricostruisce l'origine di ogni colonna fino alla fonte primaria — senza dichiarazioni del cliente.
Carica PDF, DOCX, fogli di calcolo, video, audio, immagini, note libere — l'IA assorbe, indicizza e arricchisce la documentazione col tuo vocabolario.
Chiedi in portoghese: "dov'è il CPF?", "differenza tra fatturato lordo e netto?". Risposte con lineage e riferimento al codice.
Rilevamento automatico di CPF, CNPJ, RG, email, carta e telefono in tutte le fonti — con lineage fino alla derivazione finale e owner responsabili.
L'IA produce la prima versione; gli owner approvano, modificano o respingono in una coda Kanban. L'IA impara da ogni decisione e si adatta al vocabolario interno.
Tabelle, view, procedure, function, trigger, package, indici, job, dashboard, ML model, dataflow — tutto ciò che la fonte espone.
Alert quando lo schema cambia, il % di null sale, la distribuzione si sposta o appare un nuovo tipo di PII. Versioning completo: vedi com'era la tabella X 6 mesi fa.
Namespace Kubernetes dedicato per tenant. Connessione read-only. LLM condiviso, dedicato o self-hosted (Enterprise). Conforme a LGPD / ISO 27001.
Termini, KPI e regole con auto-collegamento tramite IA: ogni concetto è legato ai campi giusti per similarità semantica e alimenta i livelli semantico e di business. Il controllo di gestione smette di chiedere spiegazioni tecniche.
Pubblica il catalogo in PDF, Excel, Word, HTML, CSV o Markdown/Confluence — con selezione granulare di cosa includere, ambito per sorgente o progetto ed esportazione pianificata (settimanale o mensile).
SSO/SAML e OIDC (Azure AD, Okta, Google), ruoli per funzione (admin, editor, owner, viewer, auditor), audit immutabile per 7 anni e vault delle credenziali con BYOK. Accesso in sola lettura alla tua sorgente.
Ogni livello è modificabile in modo indipendente. L'ingegnere aggiusta il tecnico senza toccare il business. Il controlling riscrive il business senza toccare nulla di tecnico. Cronologia completa di chi ha modificato cosa, quando e perché.
Tipo, nullability, chiavi inferite, % null, cardinalità, range, top valori, distribuzione, FK implicite, dipendenze di procedure.
Per: data engineer, DBA, architetti.Cosa il campo rappresenta nel dominio: "codice fiscale prodotto", "data emissione fattura", "identificativo univoco cliente PJ". Mappato al glossario centrale per sinonimi.
Per: analisti, data scientist, nuovi membri.Come il campo è usato in decisione: KPI che alimenta, regola di calcolo, owner inferito, dashboard e report che ne dipendono, frequenza di consultazione.
Per: utenti business, controlling, audit.Integrato nel portal, Catalog Chat permette a qualsiasi utente — tecnico o di business — di conversare col catalogo in linguaggio naturale. Riusa il motore NL→SQL di WFS DataTalk IA, ora puntato al grafo del catalogo. Supporta domande su schema, lineage, regole di business, impatto del cambio e governance.
Copertura per fonte va oltre le tabelle: view, materialized view, procedure, function, trigger, sequence, package, job, ML model, dashboard e dataflow. Connettori aggiuntivi su richiesta in 2-4 settimane.
Genera la documentazione nel formato che ogni area preferisce — pronta per stampare, modificare, versionare o incorporare nell'intranet. Selezione granulare di cosa includere (oggetti, campi, doc, glossario, lineage, KPI, SQL, qualità), ambito per tenant, progetto, sorgente o schema, e consegna automatica.
Formati di output
Consegna e pianificazione
Da 3 settimane di studio del lakehouse a poche ore nel portal — vista completa di cosa esiste, cosa fa e come tutto si collega.
"Dov'è il CPF?" risponde in 1 clic, con elenco completo di campi, fonti, lineage e tabelle derivate. Conformità difendibile.
Prima di modificare una tabella, lineage column-level mostra tutte le pipeline, dashboard e report che ne dipendono — inclusa la misura specifica in Power BI.
Le aree di business smettono di chiedere spiegazioni tecniche. La definizione di ogni KPI è visibile in Catalog Chat con origine e regola derivata dal codice.
Nei progetti TOTVS→Databricks o on-prem→Cloud, il catalogo serve da fonte della verità dello stato attuale e genera il backlog dello stato futuro con lineage preservata.
La Mappa PII identifica continuamente dove i dati personali sono memorizzati e replicati. Alert quando appare un nuovo PII.
| WFS Smart Document IA | Atlan / Collibra / Alation | |
|---|---|---|
| Tempo di implementazione | Ore (plug-and-play) | Settimane o mesi |
| Documentazione automatica | 3 livelli generati da IA | 1 campo libero, manuale |
| Lineage column-level | Da parser di codice (SQL, Python, notebook) | Dipende da metadata dichiarato |
| Catalog Chat | PT-BR nativo, parla di lineage e regole | Ricerca per parola chiave |
| Knowledge Base | Multi-modale: PDF, DOCX, video, audio, immagini | Campo di testo libero |
| Connettori ERP BR | TOTVS Protheus, Datasul, Senior, Oracle EBS | Inesistente o via JDBC generico |
| LLM self-hosted | Disponibile in Enterprise | Raro o inesistente |
| Supporto | WFS in Brasile, in PT-BR, fuso BR | Globale, raramente in PT |
Architettura multi-tenant con isolamento reale, accesso in sola lettura e traccia di audit immutabile — progettato per superare la revisione di sicurezza aziendale.
Le connessioni si aprono in modalità read-only (flag nel driver o transazione BEGIN READ ONLY). La piattaforma legge metadati e codice — non scrive mai sulla tua sorgente.
Le credenziali non risiedono mai nel database dell'applicazione — solo un riferimento al segreto nel vault (Azure Key Vault gestito da WFS, o il tuo KMS in Enterprise). Rotazione automatica.
Login aziendale (Azure AD, Okta, Google Workspace) e ruoli per funzione: admin, editor, owner dei dati, viewer e auditor. Magic link al primo accesso, senza password.
Ogni visualizzazione, modifica, approvazione ed esportazione è registrata con utente, IP e orario — in un sink immutabile (Object Lock) per 7 anni, per conformità LGPD.
Namespace Kubernetes dedicato e database isolato per cliente, con row-level security — difesa in profondità contro qualsiasi fuga tra tenant.
Per reti chiuse, un container gira nel tuo ambiente e preleva i job via HTTPS in uscita con mTLS — senza aprire porte in ingresso né VPN.
Conforme a LGPD · ISO 27001 · SOC 2
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3 connettori · 5 utenti · fino a 25 mila oggetti · 1.300 crediti WFS IA/mese · Catalog Chat · lineage column-level. Ideale per la validazione iniziale.
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10 connettori · 20 utenti · fino a 150 mila oggetti · 4.500 crediti WFS IA/mese · API REST · lineage del codice (viste/procedure/ETL) · glossario e coda editoriale. Per team dati consolidati.
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Fonti illimitate · 30 utenti · fino a 500 mila oggetti · 13.500 crediti WFS IA/mese · multi-progetti con governance · onboarding assistito e supporto prioritario. Per gruppi aziendali.
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Parla con le venditePaghi solo per l'IA che consumi: ogni documentazione, embedding e risposta della chat addebita Crediti WFS IA. Il costo scala con la documentazione generata, non con il volume dei dati — un database con milioni di righe e 200 tabelle costa quanto 200 tabelle vuote. Pacchetti di crediti aggiuntivi disponibili per documentare l'intero catalogo in una volta. Setup tecnico fatturato a parte come deliverable dedicato.
Demo executive di 45 min su un database di esempio, o Proof of Concept di 2 settimane su un subset dei tuoi dati, senza costi.
Prenota demoWFS Smart Document IA è una piattaforma di catalogo e documentazione automatica di database, data lake e pipeline. Si collega all'infrastruttura del cliente, scansiona ogni oggetto (tabelle, view, procedure, notebook, dashboard) e genera documentazione in 3 livelli (tecnico, semantico e di business) usando IA generativa, con lineage column-level ricostruito dal codice reale.
Dopo aver registrato le sorgenti (DB, data lake, repository Git, strumenti BI) con credenziali read-only, il prodotto scansiona tutti gli oggetti, calcola statistiche e profili dati, rileva PII automaticamente e processa ogni artefatto con LLM aziendali (la WFS SD IA — collaborativa tra 5 delle migliori IA sul mercato) generando descrizioni nei 3 livelli. Tutto navigabile in un portale web con Catalog Chat in PT-BR.
Database: Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL, DB2, Sybase. Lakehouse: Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake, BigQuery, Synapse, Redshift. Storage: ADLS Gen2, S3, GCS, Delta Lake, Iceberg. Orchestratori: ADF, Airflow, dbt, Fabric Pipelines. NoSQL: MongoDB, Cassandra, CosmosDB. BI: Power BI, Tableau, Looker. ERP brasiliani: TOTVS Protheus, Datasul, Senior, SAP. Connettori aggiuntivi on demand in 2-4 settimane.
Il lineage column-level mostra l'origine esatta di ogni colonna fino alla sorgente primaria, attraversando tutte le trasformazioni. WFS Smart Document IA lo ricostruisce analizzando codice reale (SQL, Python, notebook Databricks, dbt), senza dipendere da dichiarazioni manuali. Utile per refactor sicuro (sapere cosa si rompe prima di toccare), audit LGPD (dov'è il CPF?) e governance.
Quattro piani: Starter (R$790/mese, 3 connettori, 25 mila oggetti, 5 utenti, 1.300 crediti), Professional (R$2.190/mese, 10 connettori, 150 mila oggetti, 20 utenti, 4.500 crediti, API REST e lineage del codice), Scale (R$4.900/mese, fonti illimitate, 500 mila oggetti, 30 utenti, 13.500 crediti) ed Enterprise (R$9.800/mese — il doppio dello Scale: 1 milione di oggetti, 27.000 crediti, 60 utenti, multi-azienda, LLM self-hosted, SSO/SAML, white-label, SLA 99,9%, supporto 24×7). Tariffazione in BRL (o USD fuori dal Brasile) per Crediti WFS IA consumati, non per seat. Setup tecnico a parte.
Sì, nel piano Enterprise. Modelli LLM self-hosted disponibili via AWS Bedrock privato, Azure AI dedicato o modelli dedicati on-premises. Dati sensibili non lasciano mai l'ambiente del cliente — solo metadati e codice transitano tra connettore e tenant dedicato WFS. Conforme LGPD, ISO 27001 e SOC 2.