Atlan 獲得 1.05 億美元資金，致力於通過統一控制平面解決企業「數據混亂」問題

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位於舊金山的初創公司 Atlan 宣布成功完成 1.05 億美元的 C 輪融資，旨在解決企業面臨日益嚴重的「數據混亂」問題。此次融資使 Atlan 的估值超過 7.5 億美元，主要由新加坡主權財富基金 GIC 和 Meritech Capital 貢獻，還有現有投資者 Salesforce Ventures 和 PeakXV Partners 的支持。該公司計劃利用這筆資金提升其統一控制平面產品，該產品整合了多種數據基礎設施——從 Databricks 等數據平台，到 Salesforce 360 等客戶關係管理工具。

Atlan 正準備擴展其業務，以滿足日益增長的有效數據組織需求，尤其是在人工智能 (AI) 時代。聯合創始人 Prukalpa Sankar 強調：「首席信息官和首席數據官越來越多地面臨董事會對其 AI 路線圖的質疑。挑戰不在於 AI 模型，而在於可供 AI 使用的數據是否富含業務背景、信任和安全性。Atlan 正在構建數據和 AI 堆棧的控制平面，將信任和背景整合進數字架構中。」

理解 Atlan 的數據管理策略

數據混亂的概念存在於各種規模的組織中。企業正在利用多種工具，產生大量結構化和非結構化數據。這些數據往往分散在各種平台上，包括主要解決方案如 Snowflake，甚至有許多數據仍然被孤立而未被利用。一項近期研究預測，到 2025 年，全球 80% 的數據將由企業存儲。

Atlan 於 2020 年成立，將多種數據來源整合到一個統一的平台上，為用戶提供全面的數據資產視圖並促進協作。Sankar 形容平台為「數據團隊的家」，強調其在數據工作流程管理中的實用性。

Atlan 平台的基礎是其「元數據湖屋」，具有與關鍵數據工具和系統的連接，實現高效的元數據同步。這使得可以收集各類元數據，包括技術數據位置、用戶互動、運營流程和合規信息。

在這一基礎層之上，還有一個信任層，提供訪問管理、數據資產分析和分類。個性化模塊增強了數據發現，提供業務指標詞彙表，並支持無代碼的數據血緣追踪，使團隊能夠有效協作並解決數據問題。

Sankar 詳細說明了這些功能，指出：「數據工程師可以視覺化血緣圖，評估變更的下游影響，並自動提醒受影響的業務用戶。業務團隊能找到可信數據，使用量身定制的數據產品，而數據治理人員能建立與數據資產相關的政策，及時提醒合規違規。」

數據基礎設施行業的快速增長

儘管近期才進入數據基礎設施市場，Atlan 已建立強大的市場地位。尤其是在生成式 AI 出現後，其服務需求急劇上升。在過去兩年中，Atlan 的收入增長超過七倍，吸引了 Cisco、Autodesk、Unilever 和 Nasdaq 等大客戶。

Sankar 表示：「客戶正尋求我們的幫助來準備 AI 數據，同時希望在團隊之間普及數據訪問，並為其客戶提供數據產品。我們越來越被認可為不僅僅是目錄或發現工具，而是一個增強數據利用的元數據控制平面。」

據報導，Atlan 平台能將數據從發現和理解中釋放出來，降低數據從業者的時間成本高達 95%。相較於 Informatica、Collibra 和 Alation 等競爭對手，Atlan 聲稱在新交易中贏得了四分之三的份額，並提供自動化的規則驅動元數據管理方法，包括業界首屈一指的元數據創建 AI 副駕駛。

展望未來，Atlan 計劃利用近期融資加強產品開發、整合和業務擴展，並著重於應對當前市場對組織數據解決方案的需求。

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