Pros y Contras de Atlan

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.

Having used other tools in this space Atlan has a much better administrative and user experience than other tools.

•It was easy to set up and integrate with our tech stack.

•Navigating it feels intuitive which is critical to a metadata management system you need to put in front of multiple user personas.

They are also developing at a rapid pace which features getting releases each week and an eagerness to hear/respond to feedback. Some of the newer features aren't perfect but they are generally equiavalent to competitors and at the pace of development I see they pulling ahead.

Support has been great - we actually get responses from people that want to help instead of it going into a black hole. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Would like to see usage reporting built into the product to help tell the story on its value and ensure we are positively driving adoption. Right now this is only available from a 3rd party source which wasn't mentioned to us and we'd have to get approval to use. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. End-to-end view of data lineage across our whole data lifecycle: Atlan perfectly integrates with large parts of our tool stack (Snowflake, DBT, Tableau, Salesforce, Fivetran), which gives us great transparency into our data flows & structures. Especially being able to identify & export dependencies have been pivotal for our data incident management and requirements analyses for changes in our data structure. In order to paint a full picture of our tool landscape, we would love to see additional integrations being published for rETL tools like Hightouch, data quality tools like Metaplane or additional CRMs like Hubspot & Zendesk.

2. Outstanding support from our CSM & Customer Support team: Our CSM serves as a trusted advisor when it comes to the overall architecture of the tool and general data governance best practices. His level of support & commitment for us to get the most value out of the tool is far above the average SaaS CSM support. For instance, our CSM introduced us to a dedicated internal Data Governance Consultant, who took multiple hours of time to share his experience and advise us on how to effectively implement data governance at our organisation.

Likewise, the Customer Support team exhibit impressive technical understanding & structured problem solving, providing us with very timely and deep analyses of any issues coming up.

3. Great pace of delivery for new features: Atlan regularly publishes highly relevant new product features at a fast pace. Very regularly, if we provide feedback around missing or non-optimal functionalities, it turns out that the respective feature is already on the roadmap and might even be released within the next couple of weeks. It has become very apparent that the product strategy is very much centered around customer feedback & pain points, which we appreciate a lot. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. Workflows/Playbooks: Atlan offers the Playbook functionality to automate metadata population, data owner assignments, tag assignments, etc. While this functionality has proven very useful already, I would love for the automation engine to become more powerful. Top features on our wish list would be event-based triggers, more effective approval processes, metadata propagation across lineage and outbound API call functionalities.

2. Pricing: While the Atlan team has been ensuring that pricing should not be a blocker for our data governance efforts, the list prices for connectors and member licenses are fairly high compared to other SaaS tools and only economical at high discounts.

3. Bugs: While Atlan publishes new features at a very strong pace, there are somewhat regular cases where features do not work as expected and need to be fixed by the engineering team. It's worth calling out that in those cases, the fixes are implemented very quickly as well, though!

4. Permission management: The general permission management based on Personas & Purposes is somewhat too complex compared to other SaaS tools and not very user-friendly. We would love for our users to immediately see all metadata and assets that they have access to rather than having to switch between personas & purposes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The best benefit of Atlan was the functionality for both front end users and our data engineering teams. Providing a common data glossary location tied directly with the data assets enabled us to make data more available and accessible to all data consuming teams. The flexibility in providing an area for data quality metrics to be visible right alongside each key dataset also provides next level confidence to our teams that the data they're accessing is accurate, complete, reliable, relevant, and timely.

Integration with our data platform was straightforward and ensuring all our data sources and reporting applications are all connected quick and effective. Any issues we had were resolved quickly with the customer success team and it's great to have regular check ins with them to learn of the new features on the product roadmap. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The most difficult part is taking advantage of all the features. There is a lot it can do with Atlan and it will take time to implement. It's not a bad thing, it's just that you need to be aware of the extra time and resource required to make it as effective as it can be for your organisation. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Atlan is helpful for searchign data objects and understanding the context/lineage surrounding them. In addition to providing descriptions of data objects and their lineage, it also provides recent usage statistics, which can be helpful for identifying the significance of a data object, and source for the data (e.g. Snowflake etc). The search itself is easy to use and has good accuracy. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Search can be overwhelming if you don't know what you're looking for or are searching general terms. Additionally, the lineage is helpful but doesn't provide much context on how exactly parent objects are leveraged in the context of the object you're using. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Atlan cumple con todos los requisitos que uno esperaría del catálogo: gran experiencia de búsqueda, variedad de posibilidades de conexión, facilidad de uso y una interfaz clara. También es altamente personalizable a nuestras necesidades, donde podemos agregar nuestros metadatos personalizados e información necesaria para el negocio sobre los activos de datos. La trazabilidad automática dentro de Snowflake y Tableau nos ahorró horas de trabajo. El soporte al cliente y la comunidad alrededor del catálogo nos ayudan a integrar el catálogo muy fácilmente. Gracias a múltiples recorridos, fue extremadamente fácil configurar la herramienta e integrarla en nuestra arquitectura. Es una herramienta diaria para nuestro personal de datos en este momento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hemos experimentado algunos problemas con las conexiones a Tableau y Matillion que fueron inesperados (no los hemos visto durante el POC) y tomaron más tiempo del esperado para solucionar, obstaculizando el proceso de implementación. No hay una interfaz de usuario para la construcción de linaje dentro de la herramienta, lo cual sería muy beneficioso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Data lineage is amazing. Being able to find any data asset across a variety of warehouse or BI platform, then explore both upstream and downstream has been very helpful. I can tell how specific metrics or data infrastructure are made, which helps me quickly troubleshoot issues. The search functionality is extremely powerful and performant. AI recommended documentation is also helpful. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Limiting searches can be difficult. In my organization we have a lot of legacy data assets with no documentation. Search and data lineage often find dozens of likely results for my search and it's difficult to narrow those searches down. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.