Atlan

データ

Neotask上のNeotaskがAtlanのデータガバナンスを自動化します - アセットのカタログ化、リネージの追跡、品質ルールの適用を行い、データチームが管理作業ではなくインサイトに集中できるようにします。

できること

AIエージェントがAtlanをセルフメンテナンスのデータカタログに変えます。アセットを発見し、ガバナンスを適用し、品質ルールを構築し、データエステートを整理 - すべて自律的に実行されます。

インテリジェントな発見 セマンティック検索により、名前だけでなく意味でアセットを見つけます。エージェントがテーブル、ダッシュボード、パイプライン、レポートを横断的に検索します。メタデータを解決し、タイプ別にアセットを数え、リネージをたどってデータの出所と行き先を確認します。

ガバナンス自動化 エージェントが分類用のAtlanタグを適用し、データ変更のアナウンスを管理し、カスタムメタデータフィールドを更新します。誰かが変更後に手動でカタログを更新しなくても、ガバナンスポリシーが適用され続けます。

品質ルール管理 会話でデータ品質ルールを作成、更新、スケジュール、削除します。エージェントが検出したパターンからルールを構築し、指定したスケジュールで実行するようスケジュールし、違反を報告してチームが根本原因で問題を修正できるようにします。

カタログ構築 エージェントがグロッサリー用語、ドメイン、データプロダクトを作成します。トップダウンの推測ではなく、実際のデータアセットに基づいてカタログのタクソノミーを構築します。

すべてのアクションは自律的に実行されるか、承認を求めるかを選べます。

週次カタログヘルスチェックをスケジュールしましょう - エージェントが新しいアセットを確認し、ガバナンスされていないテーブルにフラグを立て、タグを提案します
本番カタログでのタグ適用には承認ゲートを使いましょう - ガバナンスの変更が反映される前に確認しましょう
データプラットフォームチームにはマルチエージェントチームが効果的です：1つのエージェントが発見を担当し、別のエージェントがガバナンスを管理し、3つ目が品質ルールを構築します
リネージのトラバースにより、スキーマ変更前に影響範囲を把握できます
AtlanをCI/CDインテグレーションと組み合わせて、スキーマ変更が自動的にカタログの更新と品質ルールの確認をトリガーするようにしましょう

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