Atlan
Catalogue de données actif et couche de contexte pour l'IA d'entreprise, qui unifie métadonnées, lignée et gouvernance entre entrepôts, outils de BI et pipelines
Fiche mise à jour le
Notre avis
Pour qui
Équipes data d'entreprise qui veulent un catalogue moderne, très connecté à leur stack, et préparer leurs données pour des agents IA.
À éviter si
Vous cherchez un outil à tester seul, un prix public ou une interface en français : l'accès passe par une démonstration et un devis.
- Prix
- Payant
- À partir de
- Sur devis
- Prise en main
- Intermédiaire
- En français
- Non
- API
- Oui
Présentation
Atlan est un catalogue de données qui se positionne comme la couche de contexte de l'IA d'entreprise : il rassemble les métadonnées des entrepôts, outils de BI et pipelines dans un graphe unique, les enrichit de descriptions, de lignée, de métriques et de politiques de gouvernance, puis les expose aux agents par API, SQL et le protocole MCP. L'éditeur annonce plus de 80 connecteurs natifs. La page tarifs redirige vers un formulaire de contact commercial et aucune grille n'est publiée, ni offre gratuite : le prix est sur devis, après une démonstration avec l'équipe d'Atlan, qui reste le seul chemin d'achat visible sur le site.
Le site est en anglais uniquement, sans version française trouvée. Atlan cite des connexions avec Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift, Tableau, Looker, Power BI, dbt, Airflow, Slack, Microsoft Teams, Confluence, SharePoint et Jira, et se superpose à Microsoft Purview, Snowflake Horizon ou Databricks Unity Catalog. Les pages consultées n'affichent ni certification ni hébergement européen. Une documentation développeur publique existe pour construire des applications. Limites : aucun prix public, une mise en place qui demande un vrai projet de gouvernance et une cible grande entreprise ; une petite équipe y trouvera sans doute un outil surdimensionné.
Alternatives
Alation
Catalogue de données d'entreprise avec lignée, recherche en langage naturel et gouvernance, pour retrouver, comprendre et fiabiliser les données avant de les confier à l'IA
Collibra
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