MTS lanza Metan: una IA para encontrar datos en un catálogo de 500.000 tablas

MTS ha creado Metan, un asistente inteligente que ayuda a los analistas a encontrar los datos que necesitan en un catálogo corporativo de 500.000 tablas con solo hacer una pregunta en ruso.

Un catálogo que no responde preguntas

MTS ha acumulado volúmenes enormes de datos. El catálogo de datos de la compañía contiene más de 500.000 tablas registradas. Cada día trabajan con ellos cientos de especialistas: analistas, ingenieros de datos y especialistas en aprendizaje automático que construyen data marts para modelos de ML.

Pero ahí está el problema: el catálogo funciona bien solo si ya sabes lo que buscas. ¿Necesitas una tabla con información de clientes? Introduces la consulta y el catálogo te devuelve la descripción de los campos, el propietario y el esquema. Pero si te enfrentas a una pregunta de negocio como «¿qué tablas contienen información sobre clientes de la región de Moscú del último trimestre?», el catálogo no ayuda. El analista tiene que averiguarlo por su cuenta: leer documentación, consultar a colegas de distintos equipos, estudiar las relaciones entre fuentes. Eso puede llevar horas o incluso días.

Por qué una red neuronal no puede hacerlo sola

Parece lógico que una red neuronal pudiera resolver esta tarea: basta con preguntarle dónde están los datos. Pero hay un problema crítico: la IA se basa únicamente en la información que se le proporciona. Si los metadatos no contienen información explícita sobre las relaciones entre tablas, sobre cómo se vinculan los datos de una fuente con otra o sobre lo que significa realmente cada término en el contexto de la empresa, incluso el modelo más avanzado se atascará.

Sin embargo, en MTS coinciden dos circunstancias poco habituales. En más de 15 años de trabajo sistemático en data governance, la compañía ha desarrollado una experiencia sólida en cómo describir correctamente los metadatos, estructurar las relaciones y documentar los procesos de negocio en los datos. Y a la vez han aparecido LLM capaces de trabajar con esas capas semánticas estructuradas.

El sistema Metan: data governance e IA

Metan es un nombre que combina las palabras rusas para «metadatos» y «analítica». Es un sistema piloto que MTS está probando ahora mismo. Funciona como una interfaz inteligente para los datos corporativos: haces una pregunta en lenguaje humano, el sistema entiende qué tablas y fuentes necesitas y te da la respuesta.

Funciona porque los metadatos de MTS no son solo un conjunto de descripciones. Son un auténtico grafo de conocimiento:

• Tablas vinculadas a sus descripciones y a la estructura de sus campos
• Un glosario de términos de negocio de la compañía
• Relaciones entre tablas y fuentes de datos
• Información sobre responsables y propietarios
• El historial de dependencias y relaciones entre data marts

Sobre este grafo se superpone una capa semántica comprensible para los LLM. El modelo puede «ver» no solo palabras y descripciones, sino significados y las relaciones entre ellos.

Qué significa para el negocio

Metan no es el primer intento de automatizar la búsqueda de datos en grandes empresas. Pero es uno de los primeros sistemas que funciona de verdad, porque no se basa en IA pura, sino en la combinación de un costoso trabajo de data governance y las capacidades actuales de los LLM.

Para empresas como MTS, esto supone acelerar el trabajo de los analistas: menos tiempo buscando fuentes y coordinándose con colegas, más tiempo para el análisis real. Para todo el sector es una señal: los agentes funcionan mejor no con datos caóticos, sino con datos bien organizados y descritos. El orden y la IA no son enemigos, sino aliados.