Foundational é uma plataforma de governança de dados que analisa código-fonte, pipelines, configurações e metadados de BI para fornecer visibilidade de ponta a ponta, controles preventivos e compreensão em tempo real de como os dados fluem em um ambiente empresarial. A plataforma é projetada para equipes de engenharia de dados, engenheiros de análise, equipes de plataforma de dados e líderes de governança de dados que trabalham em ecossistemas complexos e multitecnológicos que incluem sistemas SQL e não SQL. A plataforma introduz uma abordagem de governança que opera no nível do código, em vez de depender de processos manuais ou detecção a posteriori. Ao analisar código-fonte e metadados em armazéns, ferramentas de orquestração, frameworks de transformação e sistemas de BI, a Foundational produz linhagem completa, análise de impacto em tempo de construção e contratos de dados automatizados que ajudam as equipes a entender dependências, avaliar riscos de mudança e manter um padrão consistente de qualidade e confiabilidade. Esta base apoia a governança de IA ao fornecer visibilidade sobre as entradas que alimentam recursos de aprendizado de máquina, modelos e produtos de IA, para que as equipes possam avaliar a qualidade dos dados, linhagem e adesão a políticas antes do treinamento ou implantação. Foundational ajuda os usuários a apoiar vários casos de uso principais de governança de dados e qualidade de dados. Estes incluem identificar a fonte a montante de uma métrica, prever o efeito de uma atualização de esquema ou pipeline, impor regras para conjuntos de dados críticos e entender como mudanças em uma parte da pilha podem afetar análises a jusante, pipelines de recursos ou sistemas de IA. A plataforma apoia organizações que precisam de dados confiáveis para relatórios e aprendizado de máquina, bem como equipes que desejam minimizar incidentes de dados e melhorar a velocidade de desenvolvimento ao longo do ciclo de vida dos dados. As principais capacidades do produto incluem: • Linhagem automatizada de ponta a ponta em sistemas SQL e não SQL que se atualiza quando o código muda • Análise de impacto em tempo de construção que avalia efeitos a jusante antes que o código seja mesclado • Contratos de dados automatizados que definem e impõem expectativas para estrutura, frescor e comportamento • Automação de governança que centraliza o rastreamento de mudanças, verificações de políticas e fluxos de trabalho de revisão • Monitoramento de qualidade que prioriza problemas com base no impacto nos negócios usando o contexto de linhagem • Suporte à governança de IA que rastreia entradas de modelos de volta aos sistemas de origem, avalia a qualidade dos dados para dados de treinamento e mantém visibilidade sobre as dependências que influenciam a confiabilidade da saída de IA As organizações adotam a Foundational para substituir o rastreamento manual, ferramentas de governança fragmentadas e verificações de qualidade reativas por um único sistema que fornece visibilidade abrangente e controles proativos. O resultado é uma compreensão consistente de como os dados são criados, transformados e consumidos, apoiando análises mais confiáveis, trabalho de engenharia mais rápido e maior prontidão para iniciativas de IA.