Foundational est une plateforme de gouvernance des données qui analyse le code source, les pipelines, les configurations et les métadonnées BI pour fournir une visibilité de bout en bout, des contrôles préventifs et une compréhension en temps réel de la manière dont les données circulent dans un environnement d'entreprise. La plateforme est conçue pour les équipes d'ingénierie des données, les ingénieurs en analytique, les équipes de plateformes de données et les responsables de la gouvernance des données qui travaillent dans des écosystèmes complexes et multi-technologiques incluant à la fois des systèmes SQL et non SQL. La plateforme introduit une approche de la gouvernance qui opère au niveau du code plutôt que de s'appuyer sur des processus manuels ou une détection en aval. En analysant le code source et les métadonnées à travers les entrepôts, les outils d'orchestration, les cadres de transformation et les systèmes BI, Foundational produit une traçabilité complète, une analyse d'impact au moment de la construction et des contrats de données automatisés qui aident les équipes à comprendre les dépendances, à évaluer le risque de changement et à maintenir une norme cohérente de qualité et de fiabilité. Cette fondation soutient la gouvernance de l'IA en fournissant une visibilité sur les entrées qui alimentent les fonctionnalités d'apprentissage automatique, les modèles et les produits d'IA afin que les équipes puissent évaluer la qualité des données, la traçabilité et le respect des politiques avant l'entraînement ou le déploiement. Foundational aide les utilisateurs à soutenir plusieurs cas d'utilisation fondamentaux de la gouvernance des données et de la qualité des données. Ceux-ci incluent l'identification de la source amont d'une métrique, la prédiction de l'effet d'une mise à jour de schéma ou de pipeline, l'application de règles pour les ensembles de données critiques, et la compréhension de la manière dont les changements dans une partie de la pile peuvent affecter les analyses en aval, les pipelines de fonctionnalités ou les systèmes d'IA. La plateforme soutient les organisations qui ont besoin de données fiables pour le reporting et l'apprentissage automatique, ainsi que les équipes qui souhaitent minimiser les incidents de données et améliorer la vitesse de développement tout au long du cycle de vie des données. Les principales capacités du produit incluent : • Traçabilité automatisée de bout en bout à travers les systèmes SQL et non SQL qui se met à jour lorsque le code change • Analyse d'impact au moment de la construction qui évalue les effets en aval avant que le code ne soit fusionné • Contrats de données automatisés qui définissent et appliquent les attentes en matière de structure, de fraîcheur et de comportement • Automatisation de la gouvernance qui centralise le suivi des changements, les vérifications de politiques et les flux de travail de révision • Surveillance de la qualité qui priorise les problèmes en fonction de l'impact commercial en utilisant le contexte de traçabilité • Support de la gouvernance de l'IA qui retrace les entrées des modèles jusqu'aux systèmes sources, évalue la qualité des données pour les données d'entraînement, et maintient la visibilité sur les dépendances qui influencent la fiabilité des sorties de l'IA Les organisations adoptent Foundational pour remplacer la traçabilité manuelle, les outils de gouvernance fragmentés et les vérifications de qualité réactives par un système unique qui fournit une visibilité complète et des contrôles proactifs. Le résultat est une compréhension cohérente de la manière dont les données sont créées, transformées et consommées, soutenant des analyses plus fiables, un travail d'ingénierie plus rapide et une meilleure préparation pour les initiatives d'IA.