данных предложен фреймворк «6C»: Clean (чистота), Contextual (контекстность), Consumable (доступность для использования), Current (актуальность), Correlated (прослеживаемость), Compliant (соответствие нормам). Каждый из шести факторов раскрыт применительно к разным типам рабочих нагрузок: RAG, агенты, сервис признаков и обучение моделей. Snowflake реализует требования 6C через свои инструменты: Data Metric Functions (DMF) для контроля качества, Semantic Views для контекста, Cortex Search для векторного поиска, Feature Store для хранения признаков, Streams и Tasks для актуальности, Time Travel и ACCESS_HISTORY для прослеживаемости, Horizon Catalog для обеспечения соответствия нормам. Фреймворк упакован в открытый навык агента (open-source), который запускает оценку данных по 60 с лишним метрикам для заданного рабочего сценария (например, сервис или обучение). Агент имеет доступ только на чтение, а каждое изменение данных требует явного одобрения. Пример оценки показал: по фактору Clean пройдено, по Contextual — не пройдено (с низкими баллами за семантическую документацию). Репозиторий проекта на GitHub: github.com/Snowflake-Labs/ai-ready-data.