Atlan atende a todos os requisitos que se esperaria do catálogo: ótima experiência de busca, variedade de possibilidades de conexão, facilidade de uso e interface clara. Também é altamente personalizável às nossas necessidades, onde podemos adicionar nossos metadados personalizados e informações necessárias para o negócio nos ativos de dados. A linhagem automática dentro do Snowflake e Tableau nos economizou horas de trabalho. O suporte ao cliente e a comunidade em torno do catálogo nos ajudam a integrar o catálogo com muita facilidade. Graças a múltiplos tutoriais, foi extremamente fácil configurar a ferramenta e conectá-la à nossa arquitetura. É uma ferramenta do dia a dia para o nosso pessoal de dados no momento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Tivemos alguns problemas com conexões ao Tableau e Matillion que foram inesperados (não os vimos durante o POC) e demoraram mais do que o esperado para corrigir, dificultando o processo de implementação. Não há interface de usuário para construção de linhagem dentro da ferramenta, o que seria altamente benéfico. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
115 de 116 Avaliações Totais para Atlan
Sentimento Geral da Revisão para Atlan
Entre para ver o sentimento das avaliações.
Nossa experiência com a Atlan tem sido excepcionalmente positiva, desde a exploração inicial e avaliação técnica até a implementação e suporte operacional contínuo. Incluímos a Atlan como parte de nossa infraestrutura de dados devido à sua interface de usuário intuitiva, recursos robustos do produto e visão voltada para o futuro. A compatibilidade da Atlan com o restante de nossa pilha de dados moderna (Snowflake, dbt, Sigma Computing) e outras ferramentas empresariais, como Slack, Google Workspace e Chrome, também foi um fator chave. A equipe da Atlan proporcionou ampla oportunidade para realizar uma Prova de Conceito (POC) e Prova de Valor (POV), que incluíram demonstrações ao vivo das funcionalidades para os diversos stakeholders de dados. Além disso, o modelo de preços e suporte da Atlan foi tanto razoável quanto adaptável.
A configuração da plataforma foi rápida, com algumas horas de chamadas de integração distribuídas ao longo de uma semana. Pudemos rapidamente executar varreduras em nossa instância do Snowflake e configurar integrações com outras plataformas como o dbt. Mais tarde, quando o suporte para o Sigma Computing foi introduzido, conseguimos integrar o mesmo por conta própria. Recursos como a busca na web de metadados e a linhagem detalhada em nível de coluna para análise de causa raiz e impacto foram um sucesso instantâneo com nossos usuários avançados de dados.
A equipe de sucesso do cliente da Atlan foi meticulosa em nos fornecer o suporte necessário para melhorar a adoção e o engajamento na plataforma. Eles se esforçam consistentemente para entender nossos casos de uso específicos, entregáveis e resultados de negócios para fornecer suporte ideal. Apreciamos como a equipe da Atlan nos apoiou até agora com a gestão ativa de metadados e ajudando a melhorar a governança de nossos produtos de dados e aprendizado de máquina. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Um roteiro de produto sólido apoia a visão, mas a comunicação sobre os próximos recursos e lançamentos pode ser melhor. Os conceitos de Personas e Propósito se sobrepõem, e explicá-los para a maioria dos stakeholders é difícil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A capacidade de aplicar definições e tags para quase qualquer ativo de dados é útil, especialmente o recurso de anexar documentação existente como um recurso. Ótimo recurso de pesquisa e capacidade de propagar tags a partir de objetos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A interface do usuário é às vezes difícil de navegar, e há algumas telas que podem ser mais adequadas para visualizar como uma tabela. Também há, às vezes, uma curva de aprendizado acentuada para passar do uso básico somente de leitura (ou gerenciamento de um único ativo) para habilitar esforços de marcação/documentação em massa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Atlan é fácil de implementar e integrar com sistemas existentes. Ele pode ingerir esquemas de dados de vários sistemas e fornece uma interface de usuário limpa para adicionar metadados, como tags. Atlan permite que as equipes de dados e conformidade identifiquem facilmente a propriedade e objetos de dados sensíveis ou privados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
O Atlan forneceu ferramentas para ingerir esquemas de bancos de dados PostgreSQL que poderiam usar algum gerenciamento de dependências, já que muitas das dependências continham vulnerabilidades no momento do uso. Esta ferramenta também estava disponível para download apenas mediante solicitação de um link e não estava disponível como uma imagem de contêiner, permitindo atualizações automáticas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Com o Atlan, somos capazes de nos conectar a uma variedade de sistemas dos quais dependemos para ver facilmente onde nossos dados estão localizados e identificar quais equipes os gerenciam. Conectar-se aos sistemas foi relativamente simples e tornou a busca por artefatos de dados muito mais fácil. Isso ajudou na integração de novos membros da equipe de dados. Vários novos contratados comentaram sobre como é simples de usar e frequentemente dependem dele como uma ferramenta chave em sua caixa de ferramentas. Também ajudou a trazer mais da organização para aproveitar os dados de forma mais eficaz. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Sem desvantagens realmente fortes para o produto. Como muitos produtos, Atlan tenta incentivar um certo grau de dependência do produto, mas ainda são abertos o suficiente para permitir que a documentação e a gestão vivam em outras ferramentas. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Atlan search is extremely useful, allowing you to easily find all data assets within your organization. The lineage tool is also very powerful, and can assist in a multitude of different areas from understanding dependencies, making informed decisions on developments, and checking overall use of an asset. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
It would be great to have more capabilities involved with the lineage views. We have wanted to be able to filter based on the asset source (only lineage for the dbt assets, or Snowflake and Sigma etc.), so that is a downfall of this feature. It would also be good to include more automations and templates for things like Glossary terms. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
