Atlan

데이터

Neotask이 OpenClaw에서 Atlan 데이터 거버넌스를 자동화합니다 — 자산을 카탈로그화하고, 계보를 추적하고, 품질 규칙을 시행하여 데이터 팀이 정비 작업 대신 인사이트에 집중할 수 있게 합니다.

할 수 있는 것

AI 에이전트가 Atlan을 자체 유지 관리 데이터 카탈로그로 전환합니다. 자산을 발견하고, 거버넌스를 시행하고, 품질 규칙을 구축하고, 데이터 자산을 체계적으로 유지합니다 — 모두 자율적으로 실행됩니다.

지능적 발견

시맨틱 검색은 이름이 아닌 의미로 자산을 찾습니다. 에이전트가 테이블, 대시보드, 파이프라인, 보고서를 검색합니다. 메타데이터를 확인하고, 유형별 자산을 카운트하고, 계보를 탐색하여 데이터의 출처와 목적지를 보여줍니다.

거버넌스 자동화

에이전트가 분류를 위한 Atlan 태그를 적용하고, 데이터 변경에 대한 공지를 관리하고, 사용자 정의 메타데이터 필드를 업데이트합니다. 거버넌스 정책이 모든 변경 후 수동으로 카탈로그를 업데이트하지 않고도 시행됩니다.

품질 규칙 관리

대화를 통해 데이터 품질 규칙을 생성, 업데이트, 예약, 삭제합니다. 에이전트가 감지한 패턴에서 규칙을 구축하고, 일정에 맞춰 실행하도록 예약하고, 위반 사항을 보고하여 팀이 근본 원인을 수정할 수 있게 합니다.

카탈로그 구축

에이전트가 용어집 용어, 도메인, 데이터 제품을 생성합니다. 하향식 추측이 아닌 실제 데이터 자산을 기반으로 카탈로그의 분류 체계를 구조화합니다.

모든 작업은 자율적으로 실행되거나 승인을 요청합니다 — 당신이 결정합니다.

이렇게 물어보세요

  • "데이터 카탈로그에서 '고객 수익'과 관련된 모든 테이블을 검색해줘"
  • "'monthly_revenue' 대시보드의 계보를 추적해줘 — 데이터 원본이 어디야?"
  • "'finance' 스키마의 모든 테이블에 'PII-sensitive'와 'SOX-compliant' 태그를 붙여줘"
  • "모든 고객 테이블의 'email' 컬럼에서 null 값을 확인하는 데이터 품질 규칙을 만들어줘"
  • "'ARR'에 대한 용어집 용어를 정의와 함께 추가하고 관련 메트릭 테이블에 연결해줘"
  • "이번 주에 카탈로그에 추가된 자산이 뭐야? 유형별로 요약해줘"
  • "모든 고객 관련 자산을 포함하는 'Customer 360'이라는 데이터 제품을 만들어줘"
  • "품질 규칙을 매일 아침 6시에 실행하도록 예약해줘"

    • 전문가 팁

  • 주간 카탈로그 상태 점검을 예약하세요 — 에이전트가 새 자산을 검토하고, 거버넌스되지 않은 테이블을 표시하고, 태그를 제안합니다
  • 프로덕션 카탈로그에서 태그 적용에는 승인 게이트를 사용하세요 — 적용 전에 거버넌스 변경 사항을 검토하세요
  • 멀티 에이전트 팀은 데이터 플랫폼 팀에 효과적입니다: 한 에이전트는 발견을 처리하고, 다른 에이전트는 거버넌스를 관리하고, 세 번째 에이전트는 품질 규칙을 구축합니다
  • 계보 탐색은 스키마 변경 전 영향 범위를 이해하는 데 도움이 됩니다
  • Atlan과 CI/CD 연동을 결합하여 스키마 변경 시 카탈로그 업데이트와 품질 규칙 검토가 자동으로 트리거되도록 하세요

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