Atlan
아틀란
소개
아틀란(Atlan)은 Snowflake·Databricks·BigQuery·dbt·Airflow·Tableau·Looker 등 80개 이상의 데이터 시스템을 연결해 메타데이터·계보·비즈니스 정의를 하나의 컨텍스트 그래프로 통합하는 엔터프라이즈 데이터 카탈로그다. Context Agents가 컬럼 설명·메트릭·비즈니스 용어를 자동 생성하고, MCP 서버를 통해 Claude·ChatGPT 같은 AI 에이전트에 정제된 데이터 컨텍스트를 공급한다. Workday·Mastercard·General Motors·Nasdaq 등 글로벌 기업이 도입했으며, Gartner Magic Quadrant 리더(2025·2026)와 Forrester Wave 리더(2024·2025)에 선정됐다. 데이터 거버넌스와 AI 활용을 동시에 잡으려는 데이터 조직에 적합하다.
장점
- •Snowflake·Databricks·BigQuery 등 80개 이상 데이터 시스템을 단일 카탈로그로 통합
- •Context Agents가 컬럼 설명·비즈니스 정의를 자동 생성해 수작업 문서화 부담을 줄임
- •컬럼 단위 계보 추적으로 데이터 변경 영향도 분석이 정확함
- •MCP 서버를 통해 Claude·ChatGPT 등 AI 에이전트에 정제된 데이터 컨텍스트 공급 가능
- •Gartner·Forrester 리더 평가와 Workday·Mastercard 등 대형 레퍼런스 보유
단점
- •공개 가격표가 없고 전부 영업 문의 — 중소 규모 팀이 비용 가늠하기 어려움
- •한국어 UI·문서·결제 모두 미지원, 국내 도입 시 자체 번역·계약 협상 필요
- •엔터프라이즈 데이터 카탈로그 특성상 설치·온보딩·운영에 데이터 거버넌스 조직 인력이 필요
핵심 기능
데이터 검색·카탈로그
전사 데이터 스택을 가로질러 테이블·컬럼·대시보드를 단일 검색창에서 찾을 수 있다.
컬럼 단위 데이터 계보
데이터 파이프라인 전체에서 컬럼 단위로 데이터 흐름과 의존성을 자동 추적한다.
데이터 거버넌스
역할 기반 접근 통제와 정책 자동화로 민감 데이터의 사용 권한을 일관 관리한다.
Context Agents (AI 자동 문서화)
AI가 컬럼 설명·메트릭·비즈니스 용어를 자동 생성하고, 사람이 검증·인증하는 워크플로를 제공한다.
비즈니스 용어집
조직 전체가 공유하는 비즈니스 용어 정의의 단일 소스를 구축해 분석 일관성을 확보한다.
AI 에이전트용 MCP 서버
Claude·ChatGPT 등 외부 AI 에이전트가 API·SQL을 통해 인증된 데이터 컨텍스트를 호출할 수 있다.
공식 사이트 2026-08-22 검증
요금제
2026-08-22 기준
Custom
Custom
(문의)
- 엔터프라이즈 전용 — 공개 가격표 없음
- 전체 기능 (Context Agents·계보·거버넌스 포함)
- 사용 규모·연동 시스템 수에 따른 맞춤 견적
자주 묻는 질문
Atlan은 어떤 데이터 시스템에 연결되나요?
Snowflake·Databricks·BigQuery·dbt·Airflow·Tableau·Looker 등 80개 이상의 데이터 웨어하우스·ETL·BI 도구와 연동된다. 클라우드 네이티브와 온프레미스 시스템 모두 지원한다.
한국어를 지원하나요?
현재 공식 사이트·UI·문서가 모두 영어로만 제공된다. 한국어 페이지(/ko)는 존재하지 않으며 한국 리셀러나 한국어 지원 채널도 공식적으로 안내되지 않는다.
Context Agents는 어떻게 작동하나요?
AI가 카탈로그에 등록된 컬럼·테이블의 설명·메트릭·비즈니스 용어를 자동 생성하고, 데이터팀이 검토해 인증하면 카탈로그에 반영된다. 2026년 4월 기준 50개 이상 고객사에서 69만 건 이상의 설명을 자동 생성했다.
Claude나 ChatGPT와 어떻게 연동되나요?
MCP 서버를 통해 외부 AI 에이전트가 API·SQL로 인증된 데이터 컨텍스트를 호출할 수 있다. AI가 사내 데이터 정의를 환각 없이 참조하도록 돕는다.
Alation·Collibra와 비교하면 어떤가요?
Atlan은 같은 데이터 카탈로그 시장의 신생 리더로, Gartner Magic Quadrant 2025·2026에 리더로 선정됐다. AI 자동 문서화(Context Agents)와 MCP 기반 AI 에이전트 통합에서 차별화된다.
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