El producto se destaca por su facilidad de uso, lo que lo hace accesible incluso para aquellos que no son muy expertos en tecnología. La implementación fue sencilla, y aprecié cómo las características eran tanto completas como prácticas. La integración con otras herramientas fue fluida, lo que mejoró aún más la experiencia general. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las capacidades de la IA son limitadas y la automatización se siente bastante rígida. Además, carece de funciones para gestionar tareas entre varios equipos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- Contratos de datos estandarizados utilizando plantillas YAML

- Compatibilidad con marcos de código abierto como Apache Spark, Airflow

- Gran catálogo técnico para ingenieros de datos

- Paquetes y bibliotecas de linaje Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- No es amigable para los usuarios de línea de negocio

- La interfaz de usuario / experiencia de usuario se percibió como demasiado técnica

- Gran catálogo técnico pero no cubre los requisitos de gobernanza empresarial como los CDEs Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nuestra experiencia con Atlan ha sido excepcionalmente positiva, desde la exploración inicial y la evaluación técnica hasta la implementación y el soporte operativo continuo. Incluimos Atlan como parte de nuestra infraestructura de datos debido a su interfaz de usuario intuitiva, características robustas del producto y visión de futuro. La compatibilidad de Atlan con el resto de nuestra pila de datos moderna (Snowflake, dbt, Sigma Computing) y otras herramientas empresariales como Slack, Google Workspace y Chrome también fue un factor clave. El equipo de Atlan proporcionó amplias oportunidades para llevar a cabo una Prueba de Concepto (POC) y Prueba de Valor (POV), que incluyeron demostraciones en vivo de funcionalidades a los diversos interesados en los datos. Además, el modelo de precios y soporte de Atlan fue razonable y adaptable.

La configuración de la plataforma fue rápida, con algunas horas de llamadas de incorporación distribuidas a lo largo de una semana. Pudimos ejecutar rápidamente escaneos en nuestra instancia de Snowflake y configurar integraciones con otras plataformas como dbt. Más tarde, cuando se introdujo el soporte para Sigma Computing, pudimos integrar lo mismo por nuestra cuenta. Características como la búsqueda web de metadatos y el linaje detallado a nivel de columna para el análisis de causa raíz e impacto fueron un éxito instantáneo entre nuestros usuarios avanzados de datos.

El equipo de éxito del cliente de Atlan fue meticuloso al proporcionarnos el soporte necesario para mejorar la adopción y el compromiso en la plataforma. Consistentemente se esfuerzan por entender nuestros casos de uso específicos, entregables y resultados de negocio para proporcionar un soporte óptimo. Apreciamos cómo el equipo de Atlan nos ha apoyado hasta ahora con la gestión activa de metadatos y ayudando a mejorar la gobernanza de nuestros productos de datos y aprendizaje automático. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Un sólido plan de producto respalda la visión, pero la comunicación sobre las próximas características y lanzamientos puede ser mejor. Los conceptos de Personas y Propósito se superponen, y explicarlos a la mayoría de los interesados es difícil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La capacidad de aplicar definiciones y etiquetas a casi cualquier activo de datos es útil, especialmente la función de adjuntar documentación existente como recurso. Gran función de búsqueda y capacidad para propagar etiquetas aguas abajo desde objetos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La interfaz de usuario a veces es difícil de navegar, y hay algunas pantallas que pueden ser más adecuadas para ver como una tabla. También hay a veces una curva de aprendizaje pronunciada para pasar del uso básico de solo lectura (o gestión de un solo activo) a habilitar esfuerzos de etiquetado/documentación masiva. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Atlan es fácil de implementar e integrar con sistemas existentes. Puede ingerir esquemas de datos de varios sistemas y proporciona una interfaz de usuario limpia para agregar metadatos como etiquetas. Atlan permite a los equipos de datos y cumplimiento identificar fácilmente la propiedad y los objetos de datos sensibles o privados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El suministro de herramientas de Atlan para ingerir esquemas de bases de datos PostgreSQL podría beneficiarse de una gestión de dependencias, ya que muchas de las dependencias contenían vulnerabilidades en el momento de su uso. Esta herramienta también solo estaba disponible para su descarga solicitando un enlace y no estaba disponible como una imagen de contenedor que permitiera actualizaciones automáticas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Con Atlan, podemos conectarnos a una amplia gama de sistemas de los que dependemos para ver fácilmente dónde reside nuestra data e identificar qué equipos la gestionan. Conectarse a los sistemas fue bastante sencillo y ha facilitado mucho la búsqueda de artefactos de datos. Esto ha ayudado en la incorporación de nuevos miembros al equipo de datos. Varios nuevos empleados han comentado lo simple que es de usar y frecuentemente dependen de él como una herramienta clave en su caja de herramientas. También ha ayudado a que más personas de la organización aprovechen los datos de manera más efectiva. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay desventajas realmente fuertes para el producto. Como muchos productos, Atlan intenta fomentar un cierto grado de dependencia del producto, pero aún son lo suficientemente abiertos como para permitir que la documentación y la gestión vivan en otras herramientas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Habiendo utilizado otras herramientas en este ámbito, Atlan tiene una experiencia administrativa y de usuario mucho mejor que otras herramientas.

• Fue fácil de configurar e integrar con nuestra pila tecnológica.

• Navegar por ella se siente intuitivo, lo cual es crítico para un sistema de gestión de metadatos que necesitas presentar a múltiples perfiles de usuario.

También están desarrollando a un ritmo rápido, con características que se lanzan cada semana y una disposición a escuchar/responder a los comentarios. Algunas de las características más nuevas no son perfectas, pero generalmente son equivalentes a las de los competidores y, al ritmo de desarrollo que veo, están adelantándose.

El soporte ha sido excelente: realmente recibimos respuestas de personas que quieren ayudar en lugar de que se pierdan en un agujero negro. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nos gustaría que se incluyera un informe de uso en el producto para ayudar a contar la historia de su valor y asegurar que estamos impulsando positivamente su adopción. Actualmente, esto solo está disponible a través de una fuente externa que no se nos mencionó y para la cual tendríamos que obtener aprobación para usarla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. Vista de extremo a extremo del linaje de datos a lo largo de todo nuestro ciclo de vida de datos: Atlan se integra perfectamente con gran parte de nuestra pila de herramientas (Snowflake, DBT, Tableau, Salesforce, Fivetran), lo que nos brinda una gran transparencia en nuestros flujos y estructuras de datos. Especialmente, poder identificar y exportar dependencias ha sido fundamental para nuestra gestión de incidentes de datos y análisis de requisitos para cambios en nuestra estructura de datos. Para pintar un cuadro completo de nuestro panorama de herramientas, nos encantaría ver integraciones adicionales publicadas para herramientas rETL como Hightouch, herramientas de calidad de datos como Metaplane o CRM adicionales como Hubspot y Zendesk.

2. Soporte excepcional de nuestro CSM y equipo de Atención al Cliente: Nuestro CSM actúa como un asesor de confianza cuando se trata de la arquitectura general de la herramienta y las mejores prácticas de gobernanza de datos. Su nivel de apoyo y compromiso para que obtengamos el máximo valor de la herramienta está muy por encima del soporte promedio de CSM de SaaS. Por ejemplo, nuestro CSM nos presentó a un Consultor de Gobernanza de Datos interno dedicado, quien dedicó varias horas para compartir su experiencia y asesorarnos sobre cómo implementar efectivamente la gobernanza de datos en nuestra organización. Del mismo modo, el equipo de Atención al Cliente exhibe una impresionante comprensión técnica y resolución de problemas estructurada, proporcionándonos análisis muy oportunos y profundos de cualquier problema que surja.

3. Gran ritmo de entrega de nuevas características: Atlan publica regularmente nuevas características de producto altamente relevantes a un ritmo rápido. Muy a menudo, si proporcionamos comentarios sobre funcionalidades faltantes o no óptimas, resulta que la característica respectiva ya está en la hoja de ruta e incluso podría ser lanzada en las próximas semanas. Se ha vuelto muy evidente que la estrategia del producto está muy centrada en los comentarios y puntos de dolor de los clientes, lo cual apreciamos mucho. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. Flujos de trabajo/Libros de jugadas: Atlan ofrece la funcionalidad de Libros de jugadas para automatizar la población de metadatos, asignaciones de propietarios de datos, asignaciones de etiquetas, etc. Aunque esta funcionalidad ya ha demostrado ser muy útil, me encantaría que el motor de automatización se volviera más potente. Las principales características en nuestra lista de deseos serían desencadenantes basados en eventos, procesos de aprobación más efectivos, propagación de metadatos a través de linajes y funcionalidades de llamadas API salientes.

2. Precios: Aunque el equipo de Atlan se ha asegurado de que los precios no sean un obstáculo para nuestros esfuerzos de gobernanza de datos, los precios de lista para los conectores y licencias de miembros son bastante altos en comparación con otras herramientas SaaS y solo son económicos con grandes descuentos.

3. Errores: Aunque Atlan publica nuevas características a un ritmo muy fuerte, hay casos algo regulares donde las características no funcionan como se espera y necesitan ser corregidas por el equipo de ingeniería. ¡Vale la pena mencionar que en esos casos, las correcciones también se implementan muy rápidamente!

4. Gestión de permisos: La gestión general de permisos basada en Personas y Propósitos es algo compleja en comparación con otras herramientas SaaS y no es muy amigable para el usuario. Nos encantaría que nuestros usuarios pudieran ver inmediatamente todos los metadatos y activos a los que tienen acceso en lugar de tener que cambiar entre personas y propósitos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El mejor beneficio de Atlan fue la funcionalidad tanto para los usuarios del front end como para nuestros equipos de ingeniería de datos. Proporcionar una ubicación común para el glosario de datos vinculado directamente con los activos de datos nos permitió hacer que los datos fueran más disponibles y accesibles para todos los equipos que consumen datos. La flexibilidad para proporcionar un área donde las métricas de calidad de datos sean visibles junto a cada conjunto de datos clave también brinda un nivel de confianza superior a nuestros equipos de que los datos a los que acceden son precisos, completos, confiables, relevantes y oportunos.

La integración con nuestra plataforma de datos fue sencilla y asegurar que todas nuestras fuentes de datos y aplicaciones de informes estén conectadas fue rápido y efectivo. Cualquier problema que tuvimos se resolvió rápidamente con el equipo de éxito del cliente y es genial tener reuniones regulares con ellos para conocer las nuevas características en la hoja de ruta del producto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La parte más difícil es aprovechar todas las funciones. Hay mucho que se puede hacer con Atlan y llevará tiempo implementarlo. No es algo malo, solo que necesitas ser consciente del tiempo y los recursos adicionales necesarios para hacerlo tan efectivo como pueda ser para tu organización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Atlan es útil para buscar objetos de datos y entender el contexto/linaje que los rodea. Además de proporcionar descripciones de los objetos de datos y su linaje, también ofrece estadísticas de uso reciente, lo que puede ser útil para identificar la importancia de un objeto de datos, y la fuente de los datos (por ejemplo, Snowflake, etc.). La búsqueda en sí es fácil de usar y tiene buena precisión. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La búsqueda puede ser abrumadora si no sabes lo que estás buscando o si estás buscando términos generales. Además, la línea de ascendencia es útil, pero no proporciona mucho contexto sobre cómo exactamente se utilizan los objetos padres en el contexto del objeto que estás usando. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.