Amazon Quick führt mit der Agentic Catalog Experience eine neue KI-gestützte Funktion ein, die semantisch angereicherte Metadaten aus bestehenden Datenkatalogen direkt in die Analyseplattform übernimmt.

Die Funktion wurde am 30. Juni 2026 angekündigt und befindet sich derzeit in der Vorschauphase. Sie unterstützt zunächst den AWS Glue Data Catalog (für S3-Daten) und den Databricks Unity Catalog. Die Erweiterung auf weitere Kataloge ist geplant.

Kernproblem und Lösungsansatz

Unternehmen pflegen umfangreiche Metadaten in Upstream-Systemen wie AWS Glue, Databricks Unity Catalog, Snowflake Horizon, Collibra oder dbt. Bisher entstand jedoch eine „letzte Meile“-Lücke: Diese semantischen Informationen flossen nicht nativ in KI-gestützte Analysewerkzeuge wie Amazon Quick. Die Folge waren begrenzte Auffindbarkeit bei Tausenden von Tabellen, manuelle Neuerstellung von Beschreibungen und Beziehungen sowie eine lange Zeitspanne von der Datenverfügbarkeit bis zu vertrauenswürdigen Erkenntnissen.

Die Agentic Catalog Experience schließt diese Lücke durch einen KI-gestützten Workflow. Der zentrale Quick Agent ermöglicht es Datenkuratoren, mittels natürlicher Sprache relevante Assets zu finden, automatisch „Catalog-Generated Datasets“ und „Topics“ zu erstellen und Metadaten aus dem Upstream-Katalog zu übernehmen.

Funktionsweise des Quick Agents

1. Kuratoren formulieren Anfragen in natürlicher Sprache (z. B. „Tabellen für vierteljährliche Umsatzberichte“). Der Agent durchsucht den Katalog unter Einbeziehung von Beschreibungen, Tags, Qualitätsbewertungen und Glossarbegriffen.
2. Er erstellt skalierbare Datasets, wobei der Upstream-Katalog per DirectQuery die Quelle der Wahrheit bleibt.
3. Metadaten werden übernommen – in Datasets Geschäftskontext, Spaltenbeschreibungen, Glossarbegriffe und Synonyme; in Topics Primär-/Fremdschlüsselbeziehungen, Kardinalitäten und Schema-Modelle (Stern- und Snowflake-Schema).
4. Die kuratierten Datasets und Topics stehen unmittelbar für natürliche Sprach-Q&A, Dashboard-Erstellung und Freigabe bereit.

Amazon Quick agiert dabei bewusst als Konsument der Upstream-Metadaten, nicht als eigenständiger Katalog. Übernommene Metadaten sind in Quick schreibgeschützt und fließen in den semantischen Speicher der KI. Manuelle Synchronisierung ist möglich; automatische Synchronisierung steht auf der Roadmap.

Endbenutzer-Nutzen

Geschäftsanwender können komplexe Fragen in natürlicher Sprache stellen. Der Quick Agent nutzt die geerbten Geschäftsbeschreibungen, Glossarbegriffe und Qualitätsbewertungen, um fundierte und vertrauenswürdige Antworten zu generieren – unter Berücksichtigung von PII-Maskierungsregeln aus dem Katalog.

Die Agentic Catalog Experience integriert strukturierte Katalogdaten mit unstrukturiertem Unternehmenskontext und Geschäftsregeln, um produktionsreife KI-gestützte Analysen zu ermöglichen.

Quelle: AWS AI Blog

FAQ

Was ist die Agentic Catalog Experience?
Eine KI-gestützte Vorschaufunktion in Amazon Quick, die semantische Metadaten aus Upstream-Datenkatalogen automatisch übernimmt und für Q&A sowie Dashboards nutzbar macht.

Welche Kataloge werden aktuell unterstützt?
In der Preview werden der AWS Glue Data Catalog und der Databricks Unity Catalog unterstützt. Weitere Plattformen sind geplant.

Ändert sich die Rolle des Upstream-Katalogs?
Nein. Der Upstream-Katalog bleibt die Quelle der Wahrheit. Amazon Quick konsumiert die Metadaten schreibgeschützt per DirectQuery.

Wer hat die Ankündigung verfasst?
Srikanth Baheti, Vignessh Baskaran, Ashok Dasineni und Salim Khan von AWS.