La presente tesi di laurea si concentra sull'integrazione di tecnologie negli ambiti della Data Engineering e della Generative AI al fine di migliorare l’usabilità e, più in generale, la user experience di AlerTable, un framework proprietario progettato per semplificare e automatizzare l’intero flusso di gestione del processo di Data Quality. In particolare, il lavoro svolto si articola in tre principali interventi, ciascuno volto a migliorare AlerTable sotto specifici punti di vista. Il primo intervento effettuato riguarda l’integrazione di un Large Language Model (LLM), nello specifico Claude V2 usato tramite Amazon Bedrock, con l'obiettivo di migliorare la comprensibilità degli output generati da un algoritmo di anomaly detection preesistente.