Catálogo, dicionário, lineage column-level e Base de Conhecimento multi-modal — gerados por IA generativa a partir das suas bases, datalakes, pipelines e código. Em 3 camadas (técnica, semântica e de negócio), sempre atualizado, consultável em linguagem natural.
Engenheiros criam tabelas, views, notebooks e pipelines em ritmo acelerado. Catalogar metadados, lineage, regras de negócio e dicionário de dados é trabalho manual, repetitivo e historicamente abandonado. O custo: onboarding lento, auditorias caras, refatorações arriscadas e decisões de negócio sobre dados sem certeza da origem.
Cada objeto e campo recebe descrição técnica (DBA), semântica (analista) e de negócio (controladoria) — geradas independentes pela IA.
Parser cobre 25 dialetos SQL, AST Python/PySpark e notebooks. Reconstrói a origem de cada coluna até a fonte primária — sem o cliente declarar nada.
Suba PDF, DOCX, planilhas, vídeo, áudio, imagens, anotações livres — a IA absorve, indexa e enriquece a documentação com o seu vocabulário.
Pergunte em português: "onde está o CPF?", "qual a diferença entre faturamento bruto e líquido?". Respostas com lineage e referência ao código.
Detecção automática de CPF, CNPJ, RG, e-mail, cartão e telefone em todas as fontes — com lineage até a derivação final e owners responsáveis.
A IA produz a primeira versão; owners aprovam, editam ou rejeitam numa fila Kanban. A IA aprende com cada decisão e se ajusta ao vocabulário interno.
Tabelas, views, procedures, functions, triggers, packages, índices, jobs, dashboards, ML models, dataflows — tudo o que a fonte expuser.
Alerta quando schema muda, % nulos sobe, distribuição se desloca ou novo tipo de PII aparece. Versionamento completo: veja como era a tabela X há 6 meses.
Namespace Kubernetes dedicado por tenant. Conexão read-only. LLM compartilhado, dedicado ou self-hosted (Enterprise). Aderente a LGPD / ISO 27001.
Termos, KPIs e regras com auto-linking por IA: cada conceito é vinculado aos campos certos por similaridade semântica e alimenta as camadas semântica e de negócio. A controladoria deixa de pedir explicação técnica.
Publique o catálogo em PDF, Excel, Word, HTML, CSV ou Markdown/Confluence — com seleção granular do que incluir, escopo por fonte ou projeto e exportação agendada (semanal ou mensal).
SSO/SAML e OIDC (Azure AD, Okta, Google), papéis por função (admin, editor, owner, viewer, auditor), auditoria imutável por 7 anos e cofre de credenciais com BYOK. Acesso somente-leitura à sua fonte.
Cada camada é editável independentemente. O engenheiro ajusta a técnica sem afetar a de negócio. A controladoria reescreve a de negócio sem mexer em nada técnico. Histórico completo de quem editou o quê, quando e por quê.
Tipo, nullability, chaves inferidas, % nulos, cardinalidade, range, top valores, distribuição, FKs implícitas, dependências de procedures.
Para: engenheiros de dados, DBAs, arquitetos.O que o campo representa no domínio: "código fiscal de produto", "data de emissão de NF-e", "identificador único de cliente PJ". Mapeada ao glossário central por sinônimos.
Para: analistas, cientistas de dados, novos integrantes.Como o campo é usado em decisão: KPI que alimenta, regra de cálculo, owner inferido, dashboards e relatórios que dependem dele, frequência de consulta.
Para: usuários de negócio, controladoria, auditoria.Embarcado no portal, o Catalog Chat permite que qualquer usuário — técnico ou de negócio — converse com o catálogo em linguagem natural. Reusa a engine de NL→SQL do WFS DataTalk IA, agora apontada ao grafo do catálogo. Suporta perguntas sobre schema, lineage, regras de negócio, impacto de mudança e governança.
Cobertura por fonte vai além de tabelas: views, materialized views, procedures, functions, triggers, sequences, packages, jobs, ML models, dashboards e dataflows. Conectores adicionais sob demanda em 2-4 semanas.
Gere a documentação no formato que cada área prefere — pronta para imprimir, editar, versionar ou embarcar na intranet. Seleção granular do que entra (objetos, campos, docs, glossário, linhagem, KPIs, SQL, qualidade), escopo por tenant, projeto, fonte ou schema, e entrega automática.
Formatos de saída
Entrega e agendamento
De 3 semanas estudando o lakehouse para poucas horas no portal — visão completa do que existe, o que faz e como tudo se conecta.
"Onde está o CPF?" responde em 1 clique, com lista completa de campos, fontes, lineage e tabelas derivadas. Conformidade defensável.
Antes de alterar uma tabela, lineage column-level mostra todos os pipelines, dashboards e relatórios que dependem dela — incluindo a medida específica no Power BI.
Áreas de negócio param de pedir explicação técnica. A definição de cada KPI fica visível no Catalog Chat com origem e regra derivada do código.
Em projetos TOTVS→Databricks ou on-prem→Cloud, o catálogo serve de fonte da verdade do estado atual e gera o backlog do estado futuro com lineage preservada.
O Mapa de PII identifica continuamente onde dados pessoais estão armazenados e replicados. Alerta quando um novo PII surge.
| WFS Smart Document IA | Atlan / Collibra / Alation | |
|---|---|---|
| Tempo de implantação | Horas (plug-and-play) | Semanas a meses |
| Documentação automática | 3 camadas geradas por IA | 1 campo livre, manual |
| Lineage column-level | Por parser de código (SQL, Python, notebooks) | Depende de metadata declarado |
| Catalog Chat | PT-BR nativo, conversa sobre lineage e regras | Busca por palavra-chave |
| Base de Conhecimento | Multi-modal: PDF, DOCX, vídeo, áudio, imagens | Campo de texto livre |
| Conectores ERP BR | TOTVS Protheus, Datasul, Senior, Oracle EBS | Inexistente ou via JDBC genérico |
| LLM self-hosted | Disponível no Enterprise | Raro ou inexistente |
| Suporte | WFS no Brasil, em PT-BR, fuso BR | Global, raramente em PT |
Arquitetura multi-tenant com isolamento real, acesso somente-leitura e trilha de auditoria imutável — projetado para passar em revisão de segurança corporativa.
As conexões abrem em modo read-only (flag no driver ou transação BEGIN READ ONLY). A plataforma lê metadados e código — nunca escreve na sua fonte.
Credenciais nunca ficam no banco da aplicação — só uma referência ao segredo no cofre (Azure Key Vault gerenciado pela WFS, ou seu próprio KMS no Enterprise). Rotação automática.
Login corporativo (Azure AD, Okta, Google Workspace) e papéis por função: admin, editor, owner de dados, viewer e auditor. Magic link no primeiro acesso, sem senha.
Toda visualização, edição, aprovação e exportação fica registrada com usuário, IP e horário — em sink imutável (Object Lock) por 7 anos, para conformidade LGPD.
Namespace Kubernetes dedicado e banco isolado por cliente, com row-level security — defesa em profundidade contra qualquer vazamento entre tenants.
Para redes fechadas, um container roda no seu ambiente e puxa tarefas via HTTPS de saída com mTLS — sem abrir portas de entrada nem exigir VPN.
Aderente a LGPD · ISO 27001 · SOC 2
R$ 790/mês
ou US$ 159/mês fora do Brasil
ou R$ 650/mês no plano anual — economize 18%
3 conectores · 5 usuários · até 25 mil objetos · 1.300 créditos WFS IA/mês · Catalog Chat · linhagem column-level. Ideal para validação inicial.
Contratar agoraR$ 2.190/mês
ou US$ 449/mês fora do Brasil
ou R$ 1.820/mês no plano anual — economize 17%
10 conectores · 20 usuários · até 150 mil objetos · 4.500 créditos WFS IA/mês · API REST · lineage de código (views/procedures/ETL) · glossário e fila editorial. Para times de dados consolidados.
Contratar agoraR$ 4.900/mês
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ou R$ 4.100/mês no plano anual — economize 16%
Fontes ilimitadas · 30 usuários · até 500 mil objetos · 13.500 créditos WFS IA/mês · multi-projetos com governança · onboarding assistido e suporte prioritário. Para grupos empresariais.
Contratar agoraR$ 9.800/mês
ou US$ 1.980/mês fora do Brasil · o dobro do Scale
1 milhão de objetos · 60 usuários · 27.000 créditos WFS IA/mês · multi-empresa (até 10) · LLM self-hosted · SSO/SAML · white-label sob seu domínio · SLA 99,9% · suporte 24×7. Para grandes grupos empresariais.
Falar com vendasVocê só paga pela IA que consome: cada documentação, embedding e resposta de chat debita Créditos WFS IA. O custo escala pela documentação gerada, não pelo volume de dados — um banco com milhões de linhas e 200 tabelas custa o mesmo que 200 tabelas vazias. Créditos avulsos disponíveis para documentar o catálogo inteiro de uma vez. Setup técnico cobrado à parte como entregável dedicado.
Demo executiva de 45 min sobre uma base de exemplo, ou Prova de Conceito de 2 semanas sobre um subset dos seus dados, sem custo.
Agendar demoWFS Smart Document IA é uma plataforma de catálogo e documentação automática de bases de dados, datalakes e pipelines. Conecta na infraestrutura do cliente, varre todos os objetos (tabelas, views, procedures, notebooks, dashboards) e gera documentação em 3 camadas (técnica, semântica e de negócio) usando IA generativa, com lineage column-level reconstruída a partir do código real.
Após cadastrar fontes (DBs, datalakes, repositórios Git, ferramentas de BI) com credenciais read-only, o produto varre todos os objetos, calcula estatísticas e perfil de dados, detecta PII automaticamente, e processa cada artefato com LLM corporativo (a WFS SD IA — colaborativa entre 5 das melhores IAs do mercado) gerando descrições nas 3 camadas. Tudo fica navegável em um portal web com Catalog Chat em PT-BR.
Bancos: Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL, DB2, Sybase. Lakehouses: Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake, BigQuery, Synapse, Redshift. Storage: ADLS Gen2, S3, GCS, Delta Lake, Iceberg. Orquestradores: ADF, Airflow, dbt, Fabric Pipelines. NoSQL: MongoDB, Cassandra, CosmosDB. BI: Power BI, Tableau, Looker. ERPs BR: TOTVS Protheus, Datasul, Senior, SAP. Conectores adicionais sob demanda em 2-4 semanas.
Lineage column-level mostra a origem exata de cada coluna até a fonte primária, percorrendo todas as transformações. O WFS Smart Document IA reconstrói isso analisando código real (SQL, Python, notebooks Databricks, dbt), sem depender de declaração manual do cliente. Útil para refatoração segura (saber o que vai quebrar antes de mexer), auditoria LGPD (onde está o CPF?) e governança.
Quatro planos: Starter (R$790/mês, 3 conectores, 25 mil objetos, 5 usuários, 1.300 créditos), Professional (R$2.190/mês, 10 conectores, 150 mil objetos, 20 usuários, 4.500 créditos, API REST e lineage de código), Scale (R$4.900/mês, fontes ilimitadas, 500 mil objetos, 30 usuários, 13.500 créditos) e Enterprise (R$9.800/mês — o dobro do Scale: 1 milhão de objetos, 27.000 créditos, 60 usuários, multi-empresa, LLM self-hosted, SSO/SAML, white-label, SLA 99,9%, suporte 24×7). Cobrança em BRL (ou USD fora do Brasil) por Créditos WFS IA consumidos, não por seat. Setup técnico cobrado à parte.
Sim, no plano Enterprise. Modelos LLM self-hosted disponíveis via AWS Bedrock privado, Azure AI dedicado ou modelos dedicados on-premises. Dados sensíveis nunca saem do ambiente do cliente — apenas metadados e código trafegam entre conector e tenant dedicado da WFS. Aderente a LGPD, ISO 27001 e SOC 2.