Select Star ataca un problema que todo equipo de datos en maduración reconoce: los datos existen, pero nadie sabe qué versión es la autorizada ni a quién preguntar. La plataforma se conecta a tus almacenes, canalizaciones ELT/ETL y herramientas de BI, lee sus metadatos y su historial de consultas, y produce automáticamente documentación, linaje y estadísticas de uso. En lugar de una hoja de cálculo de tablas mantenida a mano, obtienes un catálogo vivo que refleja lo que realmente se consulta, incluidas las tablas que han caído en desuso sin que nadie lo note.
El linaje es el centro. Select Star rastrea los datos hasta el nivel de columna y a través de plataformas, así que puedes responder preguntas concretas: si este campo cambia, ¿qué paneles se rompen y a quién afecta? El mismo grafo sirve para la gobernanza: las etiquetas de PII pueden propagarse a las columnas posteriores para que los datos sensibles sean visibles allí donde fluyan, algo clave para auditorías y cumplimiento. Encima hay una capa de portal de datos donde cualquiera puede buscar conjuntos certificados, leer descripciones y etiquetas, y registrar debates junto al conjunto de datos para que las respuestas no se separen de la data.
Más recientemente Select Star ha apostado por la preparación para IA. Se informa de que ahora forma parte de Snowflake, y el producto expone metadatos, linaje y modelos semánticos generados a los LLM y agentes mediante interfaces como un servidor MCP, con la meta de ser la capa de contexto que hace que las respuestas de IA sean fiables y no solo verosímiles. El precio es por presupuesto y no publicado, y suele dimensionarse según las fuentes conectadas, el volumen de datos y los puestos requeridos, así que la evaluación empieza por hablar con ventas.
