Knowledge Catalog
Облачный каталог данных Google Cloud: собирает метаданные, качество и происхождение данных и отдаёт их ИИ-агентам как проверенный контекст.
- Можно попробовать бесплатно
- Да
- Без регистрации
- Нет
- Русский интерфейс
- Нет
- Работает с русским языком
- Нет
- Разработчик
- Страна
- США
Knowledge Catalog — управляемый сервис Google Cloud для каталогизации и управления данными компании. Прежде он назывался Dataplex. Сервис автоматически собирает технические метаданные из BigQuery, AlloyDB, Spanner, Cloud SQL и других систем, а также из сторонних каталогов, и объединяет их в единый управляемый источник сведений.
Модели Gemini обогащают метаданные: описывают таблицы, строят бизнес-глоссарии и находят связи между сущностями, в том числе в неструктурированных файлах. Через семантический поиск, API контекста и инструменты MCP этим знанием пользуются ИИ-агенты, при этом права доступа к данным сохраняются. Для аналитиков и инженеров данных сервис даёт поиск по данным, происхождение данных, проверки качества и профилирование.
Возможности
Сбор метаданных
Автоматически собирает технические метаданные из баз и хранилищ Google Cloud и сторонних каталогов, включая Atlan, Collibra и Datahub.
Обогащение с Gemini
Генерирует описания, бизнес-глоссарии и шаблоны SQL-запросов, находит связи между сущностями в структурированных и неструктурированных данных.
Семантический поиск
Находит данные и модели по смыслу запроса с учётом прав доступа, в том числе для ИИ-агентов через API контекста и MCP.
Управление данными
Политики качества данных, обнаружение аномалий, профилирование и автоматически фиксируемое происхождение данных.
Продукты данных
Упаковывает наборы данных вместе с контекстом, соглашениями об уровне сервиса и ограничениями управления для повторного использования командами и агентами.
Контекст для агентов
Проверенные запросы и бизнес-семантика снижают число ошибок агентов при соединении таблиц и расчёте показателей.
Что ещё умеет Knowledge Catalog
- Knowledge Studio
Среда для изучения данных и связей между ними на естественном языке с интерактивным графом контекста, запуска задач обогащения метаданных и упаковки знаний в наборы контекста для ИИ-агентов через MCP и API.
Кому подойдёт
- Аналитики
Быстро находят нужные наборы данных, понимают их смысл и происхождение и доверяют результатам.
- Разработчики
Подключают агентов к корпоративным данным через API и MCP, не собирая контекст вручную.
- Предприниматели и руководители
Получают управляемую основу для ИИ-решений на корпоративных данных с контролем доступа и качества.
Как начать
- Создать проект Google Cloud и включить API сервиса.
- Подключить источники данных: BigQuery, Cloud SQL, Spanner, AlloyDB или хранилище файлов.
- Запустить автоматический сбор и обогащение метаданных.
- Настроить глоссарии, проверки качества и продукты данных.
- Подключить агентов через API контекста или инструменты MCP.
Тарифы
Хранение метаданных свыше бесплатного объёма — от $2 за ГиБ в месяц, вызовы API свыше миллиона — от $10 за 100 000.
Ограничения
- Работает только внутри Google Cloud и требует проекта с включённой оплатой.
- Часть возможностей, например подключение Firestore и Looker или Knowledge Studio, доступна в предварительной версии.
- Стоимость зависит от объёма обработки, хранения метаданных и числа вызовов API.
Платформы и интеграции
Семейство
Соседи по смыслу
за последний месяц