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Delhivery 实施现代数据目录的旅程：Atlan 的学习和成功
Delhivery 面临着数据发现和组织方面的挑战，因为他们处理的数据量很大，而且数据所有权分布在不同的团队中。随着公司及其数据的增长，新团队成员的入职需要更长的时间。
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Chargebee 如何通过 Atlan 打破数据即服务陷阱
Chargebee 的数据团队正在努力满足不断增加的数据请求量，从而导致积压、错过 SLA 以及利益相关者的不满。雇用新同事以及创建仪表板和工作流程并不是足够的解决方案。
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提高数据一致性和可发现性：邮差的旅程
随着公司及其数据团队的扩展，Postman 面临着数据一致性和可发现性方面的挑战。数据的不同位置和版本导致了数据的混乱和不信任。
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Snapcommerce 实施数据目录以标准化和共享数据定义的历程
Snapcommerce 需要一种在整个组织内标准化和共享数据定义的方法，消除业务利益相关者的编码需求，并提供快速导航功能。
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改善 Brainly 的数据治理和可发现性
分布式模型中的数据可发现性和访问
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Elastic 的数据治理：Atlan 如何转变其数据实践
Elastic 在数据实践中面临挑战，包括多个事实来源、不一致的 BI 平台策略以及不同的定义。
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借助 Atlan 加强数字 P2P 借贷平台的数据治理
资助社团| Modalku 是一个数字 P2P 借贷平台，其数据策略需要遵守监管和合规要求。他们需要改进数据治理，以增强决策、数据素养和监管合规性。
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东南亚最大数字 P2P 借贷平台的数据治理之旅
数字 P2P 借贷平台中的数据治理挑战
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纳斯达克与 Atlan 一起迈向数据技术领先地位
纳斯达克面临着交易系统数据、遗留 ETL 工具以及缓慢的数据准备和呈现流程的挑战。他们还拥有采用不同数据解决方案方法的平行团队，这阻碍了效率和协作。
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扩展 Postman 的数据团队：幕后见解和策略
Postman 的数据团队需要建立更好的入职、基础设施和流程，同时在一年内增长 4-5 倍。
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部落知识民主化：TechStyle 的现代数据平台之旅
TechStyle 面临的挑战是让分析团队中的每个人（尤其是因 COVID-19 而远程工作的新成员）都能发现和理解数据。文档的缺乏以及各个品牌团队拥有的数据源的增长增加了复杂性。
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自动化 GDPR 合规性：Tide 与 Atlan 的成功故事
英国数字银行 Tide 需要提高对 GDPR 删除权的遵守情况。
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