GenAI データガバナンス・メタデータプラットフォーム

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GenAI データガバナンス・メタデータプラットフォーム

GenAI データガバナンス・メタデータプラットフォーム

GenAIを活用したデータガバナンス向けメタデータ管理プラットフォームのプロトタイプ。データセットのメタデータ収集、ラインエージ追跡、ダッシュボードやレポートへの影響分析を目的とし、自然言語での説明やインパクト推定を通じて運用者や分析者の理解を支援します。本リポジトリはPython主体の小規模な実装/構成ファイルを含み、概念実証（PoC）や拡張のための土台を提供します。

https://github.com/ashraf5670/genai-data-governance-metadata-platform

概要

本リポジトリは、GenAI（生成系AI）を活用してメタデータ管理とデータラインエージ（系譜）追跡、及び変更がダッシュボードやレポートへ与える影響の分析・説明を支援するプラットフォームの基礎実装を示します。大規模組織で発生する「データがどこから来て、どのように使われているか」が不透明になる問題を解消することを目標に、メタデータ収集、系譜の可視化、下流影響の自然言語説明といった機能を想定した設計になっています。現状は軽量なPythonベースのリポジトリで、拡張や統合の出発点となる構成です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 10
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • GenAIを用いたメタデータの自動解釈と自然言語での説明生成：データ項目やテーブルの意味づけ、変更時の影響を人にわかりやすく説明することを想定しています。
  • データラインエージ（系譜）トラッキングの基盤：ETLやSQLの処理フローからデータの流れを追跡し、上流・下流の依存関係を把握するための仕組みを想定しています。
  • インパクト分析のサポート：テーブル変更やスキーマ改変がダッシュボード／レポートに与える影響を解析・提示するためのワークフローを提供する設計思想です。
  • Pythonベースの軽量プロトタイプ：小規模なコード／メタデータ定義により、PoCとして迅速に試験導入・拡張が可能です。

技術的なポイント

本プロジェクトは概念実証的なスコープで、GenAI（大規模言語モデル）をコアに据えたメタデータ解釈とユーザー向け説明生成を軸に設計されています。技術的には次の要素が想定されます：1) メタデータ収集モジュール—データカタログやデータベースのスキーマ、ETL定義、BIツールの依存情報をインポートするレイヤ。2) ラインエージ解析—SQLパーサやログ解析を使って入力→変換→出力の系譜を再構築し、グラフデータベースや内部モデルで表現。3) GenAI説明エンジン—収集したメタ情報とラインエージをプロンプト化し、影響範囲や変更理由を自然言語で生成。4) 拡張性とインターフェース—APIやコネクタ層を追加することで、外部カタログ（e.g. Amundsen、Data Catalog）やBIツールと連携可能。リポジトリは現状（ファイル数2、metadataディレクトリ）からして、スケーラビリティや運用面はユーザー実装に委ねる設計であり、実運用には永続格納、認可、監査ログ、モデル管理（プロンプト履歴やモデルバージョンの管理）などの追加が必要です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file — プロジェクトの目的、問題設定、解決方針の概説が記載されたドキュメント。
  • metadata: dir — メタデータの定義やサンプルを格納するディレクトリ（メタデータ定義のテンプレートや小規模なサンプルが置かれている想定）。

現状のリポジトリは軽量で、メタデータのスキーマやサンプルデータ、説明生成のためのプロンプトやスクリプトを追加していくことで機能を拡張できます。実運用に移す際は、以下のような追加コンポーネントを検討すると良いでしょう：

  • 永続ストレージ（メタデータDB、グラフDB）
  • コネクタ（データベース、ETL、BIツール）
  • Web UI / ダッシュボード（ラインエージの可視化、検索、影響分析レポート）
  • モデル＆プロンプト管理（LLM呼び出しの監査・コスト管理・結果検証）

まとめ

GenAIで説明できるデータラインエージのPoCとして有望だが、実運用には多数の拡張が必要です。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

genai-data-governance-metadata-platform

GenAI-powered data governance platform for metadata management, lineage tracking, and impact analysis

GenAI Data Governance & Metadata Platform

Problem Statement

Large organizations struggle to understand where data comes from, how it is used, and the impact of changes across dashboards and reports.

Solution

This project builds a GenAI-powered data governance platform that manages dataset metadata, tracks data lineage, and explains downstream i…