Atlan

データ

OpenClaw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。

こう聞いてみよう

  • 「データカタログ全体で「顧客収益」に関するテーブルをすべて検索して」
  • 「「monthly_revenue」ダッシュボードのリネージを追跡して — データはどこから来ていますか？」
  • 「「finance」スキーマのすべてのテーブルに「PII機密」と「SOX準拠」のタグを付けて」
  • 「すべての顧客テーブルの「email」列のnull値を確認するデータ品質ルールを作成して」
  • 「「ARR」のグロッサリー用語を定義と一緒に追加して、関連するメトリクステーブルにリンクして」
  • 「今週カタログに追加されたアセットは何ですか？タイプ別にまとめて」
  • 「すべての顧客関連アセットを含む「Customer 360」というデータプロダクトを作成して」
  • 「品質ルールを毎朝6時に実行するようスケジュールして」

    • 活用のコツ

  • 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

    • Works Well With