Atlan surgiu aparentemente do nada para se tornar um dos provedores proeminentes das soluções de catálogo de dados. Mas o caminho para o sucesso para o Atlan não chegou espontaneamente e foi o resultado do trabalho duro e da experiência do CEO e co-fundador Prukalpa Sankar, que também é uma pessoa do BigDatawire a ser observada em 2025.
BigDatawire: Primeiro, parabéns pela sua seleção como uma pessoa de 2025 BigDatawire para assistir! Em 2012, você e seu eventual co-fundador da Atlan, Varun Banka, estavam construindo uma plataforma de massive knowledge para o primeiro-ministro da Índia. Você já pensou que o trabalho que estava fazendo no SocialCops levaria a uma empresa de sucesso?
Prukalpa Sankar: Absolutamente não – e, no entanto, olhando para trás, parece quase inevitável. Na época, não estávamos otimizando o sucesso. Estávamos otimizando o impacto. Não decidimos construir uma empresa-decidimos resolver problemas significativos e de alto risco.
Desde a contagem de edifícios com imagens de satélite até a conversão de mais de 600 fontes de dados confusas, o SocialCops nos deu um assento na primeira fila para alguns dos desafios de dados mais dolorosos, caóticos e manuais do mundo. E quando você vive com essa dor por tempo suficiente, você sai – ou constrói algo melhor. Atlan nasceu desse momento “é suficiente”.
Não estávamos tentando construir uma startup. Ficamos obcecados em resolver o problema da maneira certa.
BDW: O Atlan se tornou um dos principais fornecedores de catálogo de dados nos últimos anos e foi o líder longe e longe da mais recente onda Forrester para catálogos de dados corporativos. O que você atribui esse sucesso?
PS: Nossa maior vantagem competitiva é o cuidado.
Na Atlan, operamos com um princípio central: Clientes> Empresa> Equipe> Me. Essa hierarquia molda todas as decisões, todas as linhas de código, todo debate de roteiros. Nós realmente nos preocupamos – em resolver problemas reais, em tornar nossos clientes heróis em suas organizações, sobre ser um parceiro actual em sua jornada.
Esse nível de empatia nos ajudou a construir confiança. É por isso que somos consistentemente a solução com melhor classificação entre as plataformas de revisão de indústrias e clientes. É também por isso que conseguimos inovar antes da curva.
Fomos os primeiros a lançar Atlan AI. O primeiro a operacionalizar a malha de dados e produtos de dados em um catálogo. Pionemos os metadados ativos e redefinimos a categoria – não como uma ferramenta de documentação, mas como um tecido vivo e respiratório da pilha de dados moderna.
Não falamos apenas sobre “mudar para a esquerda”. Construímos fluxos de trabalho que integram metadados nativamente nas ferramentas de engenharia. Cada uma dessas apostas veio de ouvir profundamente e cuidar intensamente.
E esse cuidado será nossa vantagem daqui para frente. Como nossos clientes enfrentam a maior mudança de suas carreiras neste novo mundo nativo da IA, eles não precisarão de apenas outro fornecedor. Eles precisarão de um parceiro em que possam confiar. Planejamos aparecer com o mesmo nível de atendimento, empatia e inovação que eles sempre nos conheceram.
BDW: A governança de dados é difícil. Qual é a coisa mais importante que os profissionais fazem para melhorar suas possibilities de sucesso ou pelo menos minimizar a dor?
PS: Comece com o problema dos negócios. Não a tecnologia.
Depois de trabalhar com mais de 200 equipes de dados, construímos algo que chamamos de Atlan Means-um conjunto de lições conquistadas sobre o que realmente faz com que a governança seja bem-sucedida. Não apenas a tecnologia, mas as pessoas, o programa e o modelo operacional.
A maioria dos programas de governança falha por um dos três motivos:
- Eles nunca estão em funcionamento.
Os metadados permanecem secos. A implementação é muito handbook. É muito difícil de manter. É por isso que construímos o Atlan para ser automaticamente primeiro e mudar para a esquerda-integrando profundamente o fluxo de trabalho do produtor de dados. A governança não deve ser uma configuração única. Deve ser um hábito sustentável e de longo prazo-parte de como você constrói e envia produtos de dados todos os dias. - Eles nunca são adotados.
É aqui que nossa filosofia de gerenciamento de mudanças entra em ação: não a drive. Leve a tecnologia para seus usuários – não leve seus usuários para a tecnologia. É por isso que o Atlan aparece onde sua equipe já funciona: dentro do Slack, Microsoft Groups, BI Instruments e Knowledge Warehouses. Conhecemos pessoas onde estão, não onde desejamos que eles estejam. - Eles não estão prontos para o futuro.
A mudança é a única constante no ecossistema de dados. Dois anos atrás, ninguém estava falando sobre bancos de dados vetoriais. No ano passado, eles estavam por toda parte. Este ano, a conversa já seguiu em frente. Os sistemas de governança não podem ser quebradiços. É por isso que estamos construindo uma plataforma totalmente aberta – para que a governança não diminua as equipes, ela as liberta.
No ultimate do dia, acreditamos Governança deve ser invisível. Não deve parecer controle. Deve parecer uma possibilidade. Incorporado no fluxo de trabalho. Construído para humanos reais. E sempre evoluindo.
BDW: A estratégia da Atlan é servir como o plano de controle de metadados, sentado acima da pilha de ferramentas de dados para governar os dados through metadados. Não é assim que os profissionais de dados estão acostumados a fazer tudo dentro de sua ferramenta. Qual é o segredo para mudar esses velhos hábitos?
PS: O segredo é simples: você não muda de comportamento – você projeta em torno dele.
Uma de nossas primeiras lições no SocialCops foi que as pessoas voltam ao que é mais fácil. Você não pode forçar novos fluxos de trabalho. Então, em vez de tentar combater isso, construímos o Atlan para ser o tecido conjuntivo – não um novo silo. Nossa filosofia é conhecer pessoas onde estãonão onde desejamos que eles estivessem.
É aí que Metadados ativos entra. A maioria das plataformas de metadados age como bibliotecas passivas – ótima para documentação, mas desconectada do trabalho actual. Nós invertemos esse modo. O Atlan ativa os metadados da pilha – incorporando -o às equipes de ferramentas já usam: github, slack, equipes, DBT, ferramentas de BI e knowledge warehouses.
Trouxemos metadados para os fluxos de trabalho de engenharia, onde os produtores realmente criam e enviam produtos de dados. Ajudamos os consumidores de dados a encontrar contexto confiável dentro das ferramentas que já usam. É isso que queremos dizer com Mudando a governança restante – Governança que parece um recurso, não um atrito.
Porque no ultimate do dia, “os metadados não são uma camada que você acrescenta. É a base que você construa”.
BDW: As ferramentas Genai e LLMs estão proliferando em pilhas de dados corporativas. Que dificuldades essas novas ferramentas e tecnologias representam para a governança de dados?
PS: Não estamos mais em um mundo digital-nativo. Estamos entrando em um Ai-nativo.
A coisa mais interessante sobre os LLMs é que eles agora entendem a linguagem – mas não entendem o significado. Somente os humanos podem ensinar isso. E quando os LLMs começam a fazer mais do trabalho que os humanos fizeram, uma pergunta é mais importante: Você pode confiar nisso?
Você pode confiar nos dados que treinaram o modelo? Você pode confiar no modelo que produziu a saída? Você pode confiar na ação gerada pela IA que afeta seus negócios, seus clientes ou sua marca?
É aí que a governança intervém. Não como aplicação da política, mas como um sistema de contexto e confiança.
Na empresa nativa da IA, a governança não é uma função de back-office. É um facilitador da linha de frente. As empresas que se movem rapidamente e construem confiança serão as que vencem. Mas isso só é possível se a governança evoluir para uma capacidade inteligente, incorporada e em tempo actual.
Acreditamos vantagem competitiva. À medida que as empresas reconectam seus produtos e processos com a Genai, a verdadeira questão não será “podemos fazer isso?” Será “podemos confiar nisso?”
Essa confiança deve ser sistêmica. Não pode parar nos dados. Ele precisa fluir através de todo o ciclo de vida de decisões, modelos e automação. Esse é o papel de Metadados ativos como uma camada semântica: Tornar o significado de máquina, tornando a governança invisível e ajudando a IA a agir com contexto e cuidado.
E é por isso que “na period nativa da IA, a governança não é um bloqueador. É o desbloqueio”.
BDW: O que você pode nos dizer sobre si mesmo fora da esfera profissional – hobbies únicos, lugares favoritos and so on.? Existe algo sobre você que seus colegas possam se surpreender ao aprender?
PS: Eu sou o único Prukalpa No mundo – literalmente. Meus pais dizem que pensavam em search engine optimisation antes do Google existia e, honestamente … eles não estavam errados.
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