Долговая нагрузка управления данными возникает, когда контекст данных, такой как значения столбцов или статус персональных данных, теряется при преобразовании и обмене данными. Традиционные инструменты управления данными являются реактивными, что часто приводит к задержкам в обновлении описаний и документации. Проект Governance Agent призван изменить эту парадигму, проактивно распространяя существующие метаданные вниз по потоку. Он использует отслеживание происхождения данных на уровне столбцов для передачи описаний, терминов из бизнес-глоссария, тегов политик и оценок доверия. Эта автоматизация снижает нагрузку на ручное документирование, позволяя управляющим данными сосредоточиться на более ценных решениях. Агент также может получать контекст из внешних документов, когда прямое отслеживание происхождения недоступно. Он использует консервативный подход, применяя метаданные только при наличии веских доказательств. Помимо отслеживания происхождения, он использует сканирование на основе ИИ для вывода связей и значений, когда данные отслеживания происхождения неполны. Проект предлагает как удобную панель управления для разовых проверок, так и интерфейс командной строки для автоматизированной интеграции в конвейеры. Несмотря на свою мощь, система требует человеческого контроля для принятия критически важных решений и окончательного утверждения. Цель состоит в том, чтобы перенаправить усилия с повторяющихся задач на ценное принятие решений, улучшая возможность обнаружения данных и ускоряя разработку решений на базе ИИ.