Waterline Data Fingerprinting funktioniert, indem es die Datenwerte in jedem Datensatz analysiert und die Daten profiliert. Waterline Data verwendet dann diese Informationen, um einen Fingerabdruck für jede Datenkolonne zu erstellen – unter Verwendung von maschinellem Lernen, um Datenfingerabdrücke intelligent und automatisch mit Glossarbegriffen zu kennzeichnen und abzugleichen und den Datenkatalog zu füllen. Benutzer können dann abgeglichene Begriffe und verbleibende nicht abgeglichene Begriffe durch Crowdsourcing verfeinern.