Select Star packt ein Problem an, das jedes reifende Datenteam kennt: Die Daten sind da, aber niemand weiß, welche Version maßgeblich ist oder wen man fragen soll. Die Plattform verbindet sich mit Ihren Warehouses, ELT/ETL-Pipelines und BI-Tools, liest deren Metadaten und Abfragehistorien und erzeugt daraus automatisch Dokumentation, Lineage und Nutzungsstatistiken. Statt einer manuell gepflegten Tabellenliste erhalten Sie einen lebenden Katalog, der widerspiegelt, was tatsächlich abgefragt wird – inklusive Tabellen, die still und leise ungenutzt geblieben sind.
Im Zentrum steht die Lineage. Select Star verfolgt Daten bis auf Spaltenebene und über Plattformen hinweg, sodass Sie konkrete Fragen beantworten können: Wenn sich dieses Feld ändert, welche Dashboards brechen und wer ist betroffen? Derselbe Graph dient der Governance – PII-Tags lassen sich auf nachgelagerte Spalten übertragen, sodass sensible Daten überall dort sichtbar werden, wo sie fließen, was für Audits und Compliance wichtig ist. Darüber liegt eine Datenportalschicht, in der jeder zertifizierte Datensätze suchen, Beschreibungen und Tags lesen und Diskussionen am Datensatz festhalten kann, damit Antworten nicht von den Daten getrennt werden.
Zuletzt hat Select Star stark auf KI-Bereitschaft gesetzt. Es wird berichtet, dass das Unternehmen heute Teil von Snowflake ist, und das Produkt stellt Metadaten, Lineage und generierte semantische Modelle über Schnittstellen wie einen MCP-Server für LLMs und Agenten bereit – mit dem Ziel, die Kontextschicht zu sein, die KI-Antworten verlässlich statt nur plausibel macht. Die Preisgestaltung erfolgt per Angebot statt über eine veröffentlichte Liste und richtet sich typischerweise nach angebundenen Quellen, Datenvolumen und benötigten Arbeitsplätzen, sodass die Bewertung mit einem Gespräch mit dem Vertrieb beginnt.
