Select Star s'attaque à un problème que toute équipe data arrivée à maturité connaît : les données existent, mais personne ne sait quelle version fait autorité ni à qui demander. La plateforme se connecte à vos entrepôts, pipelines ELT/ETL et outils BI, lit leurs métadonnées et leur historique de requêtes, et produit automatiquement documentation, traçabilité et statistiques d'usage. Au lieu d'un tableau de tables maintenu à la main, vous obtenez un catalogue vivant qui reflète ce qui est réellement interrogé, y compris les tables tombées en désuétude sans que personne ne s'en aperçoive.
La traçabilité est au cœur du produit. Select Star suit les données jusqu'à la colonne et d'une plateforme à l'autre, ce qui permet de répondre à des questions concrètes : si ce champ change, quels tableaux de bord cassent et qui est impacté ? Le même graphe sert à la gouvernance : les étiquettes PII peuvent se propager vers les colonnes en aval pour rendre visibles les données sensibles partout où elles circulent, ce qui compte pour les audits et la conformité. Une couche de portail de données vient par-dessus, permettant à chacun de chercher des jeux certifiés, de lire descriptions et étiquettes, et d'enregistrer des échanges attachés au jeu de données pour que les réponses ne se détachent pas des données.
Select Star a plus récemment misé sur la préparation à l'IA. Il est rapporté que la société fait désormais partie de Snowflake, et le produit expose métadonnées, traçabilité et modèles sémantiques générés aux LLM et aux agents via des interfaces telles qu'un serveur MCP, avec l'ambition d'être la couche de contexte qui rend les réponses d'IA dignes de confiance plutôt que simplement plausibles. Le prix est sur devis et non publié, généralement dimensionné par les sources connectées, le volume de données et les sièges requis : l'évaluation commence donc souvent par un échange avec le service commercial.
