MTS lança o Metan: IA para encontrar dados em um catálogo de 500 mil tabelas

A MTS criou o Metan, um assistente inteligente que ajuda analistas a encontrar os dados de que precisam em um catálogo corporativo de 500 mil tabelas, bastando fazer uma pergunta em russo.

Um catálogo que não responde perguntas

A MTS acumulou volumes enormes de dados. O catálogo de dados da empresa contém mais de 500 mil tabelas registradas. Todos os dias, centenas de especialistas trabalham com esses dados: analistas, engenheiros de dados e especialistas em aprendizado de máquina que constroem data marts para modelos de ML.

Mas aí está o problema: o catálogo só funciona bem se você já sabe o que procura. Precisa de uma tabela com informações de clientes? Você digita a consulta, e o catálogo devolve a descrição dos campos, o responsável e o esquema. Mas diante de uma pergunta de negócio como "quais tabelas contêm informações sobre clientes da região de Moscou no último trimestre?", o catálogo não ajuda. O analista precisa se virar sozinho: ler documentação, consultar colegas de diferentes times, estudar as ligações entre as fontes. Isso pode levar horas ou até dias.

Por que a rede neural não resolve sozinha

Parece lógico que uma rede neural pudesse resolver o problema: é só perguntar onde estão os dados. Mas há um problema crítico: a IA se baseia apenas nas informações que recebe. Se os metadados não trazem informação explícita sobre as ligações entre tabelas, sobre como os dados de uma fonte se relacionam com os de outra ou sobre o que cada termo realmente significa no contexto da empresa, até o modelo mais avançado vai travar.

Na MTS, porém, houve uma rara coincidência de duas circunstâncias. Em mais de 15 anos de trabalho sistemático com data governance, a empresa construiu uma expertise sólida em como descrever metadados corretamente, estruturar ligações e documentar processos de negócio nos dados. E, ao mesmo tempo, surgiram LLMs capazes de trabalhar com essas camadas semânticas estruturadas.

O sistema Metan: data governance e IA juntos

Metan é um nome que combina as palavras russas para "metadados" e "analítica". É um sistema piloto que a MTS está testando agora. Ele funciona como uma interface inteligente para os dados corporativos: você faz uma pergunta em linguagem natural, o sistema entende de quais tabelas e fontes você precisa e entrega a resposta.

Isso funciona porque os metadados da MTS não são apenas um conjunto de descrições. São um grafo de conhecimento completo:

• Tabelas ligadas às suas descrições e à estrutura de campos
• Um glossário de termos de negócio da empresa
• Ligações entre tabelas e fontes de dados
• Informações sobre responsáveis e proprietários
• O histórico de dependências e ligações entre data marts

Sobre esse grafo é aplicada uma camada semântica compreensível para LLMs. O modelo consegue "enxergar" não só palavras e descrições, mas significados e as relações entre eles.

O que isso significa para os negócios

O Metan não é a primeira tentativa de automatizar a busca de dados em grandes empresas. Mas é um dos primeiros sistemas que funciona de verdade, porque não se baseia em IA pura, e sim na combinação de um trabalho caro de data governance com as capacidades atuais dos LLMs.

Para empresas como a MTS, isso significa acelerar o trabalho dos analistas: menos tempo procurando fontes e se alinhando com colegas, mais tempo para a análise de fato. Para o setor inteiro, é um sinal: agentes funcionam melhor não com dados caóticos, mas com dados bem organizados e descritos. Ordem e IA não são inimigas, são parceiras.