Weltweit arbeiten täglich mehr als 24.000 Datennutzer mit Dawiso

Warum Dawiso statt Atlan
wählen?

Atlan startet in der Einstiegsstufe innerhalb von Wochen, doch Rezensenten beschreiben immer wieder eine steile Lernkurve, umfangreiche Vorabkonfiguration und alltägliche Katalogarbeit - Vorlagen, Excel-Import/-Export, Playbooks -, für die sie das Support-Team von Atlan brauchen. Dawiso erledigt die Anpassung von Schemata, Workflows und Rollen direkt im Produkt auf einem einzigen Datenmodell, mit einem angestrebten Time-to-Value von 2-4 Wochen.

Vergleichen Sie Dawiso und Atlan in 30 Minuten an Ihren eigenen Daten.

Anna approved 14 terms

2 min ago · Finance domain

Atlan Catalog TRM-00428193-V2

Glossary > Domain.Finance > KPIs > CLV_03_FINAL_v2.docx

Term name Customer Lifetime Value

Category FIN.KPI.024

Owner pending_approval@example.com

Last updated 2026-04-12 09:14:22

Steward queue 3 items pending

Definition CLV_glossary_v2_FINAL.pdf

⚠ Workflow step 4/9 required before publish

Avg. time to publish: 3.4 days

dawiso AI ASSIST

BUSINESS TERM Finance Approved

Customer Lifetime Value

Predicted total revenue a single customer brings over their entire relationship with the company.

orders customers clv_model CLV dashboard

Used by 42 dashboards · 18 reports 3 stewards

Maya

Führende Unternehmen vertrauen uns

Datengetriebene Teams aller Branchen vertrauen auf Dawiso

Dawiso vs. Atlan

Basierend auf echtem Kundenfeedback und öffentlich zugänglichen Quellen. Für einen tieferen Einblick buchen Sie eine 30-minütige Live-Demo an Ihren eigenen Daten.

Funktionen
Time-to-Value	Erste Anwendungsfälle in 2-4 Wochen; vollständiger Rollout ~11 Wochen (P3 Parks, 78 Tage)	Erster Nutzen nach ~4-8 Wochen; 2-4 Monate für einen breiteren Rollout
Time-to-Value und Einrichtung	Ein einziges Datenmodell, Schemata, Workflows und Rollen direkt im Produkt konfiguriert - Time-to-Value von 2-4 Wochen, ohne Serviceprojekt	Rezensenten nennen eine steile Lernkurve und eine Konfiguration, die „took longer than expected“; alltägliche Arbeit mit Vorlagen, Excel-Import/-Export und Playbooks „always needs help from the Atlan support team“ (PeerSpot/G2)
Anpassungsmodell	Schemata, Workflows und Rollen direkt im Produkt konfigurierbar	Rezensenten nennen durchgehend die Komplexität der Einrichtung (G2: 9,2 bei „Einfache Einrichtung“, zugleich „steep learning curve“)
Wiki-Glossar mit Governance-Workflows	Lange Definitionen, rollenbasierte Bearbeitung, formale Freigaben	Funktionales Glossar, leichtgewichtigere Governance-Workflows
KI-Agenten	Produktivreifes MCP mit Lese- und Schreibzugriff ab dem Corporate-Plan, Technical Writer Agent und Agentic Data Governance Steward in jedem Plan	Atlan MCP Server verfügbar; agentische Funktionen und Context Sprints laufen über die Preisgestaltung der Enterprise-Stufe
Produktpaketierung	Ein einziges Produkt, der vollständige Katalog in jedem Plan	Stufen Starter / Premier / Enterprise; der AWS Marketplace zeigt nur die Einstiegsstufe, erweiterte Funktionen laufen über den Vertrieb

Wo Dawiso im Produktivbetrieb läuft

Eine namentlich genannte Enterprise-Referenz und wechselnde G2-Bewertungen aus der Community. Beides im laufenden Betrieb.

Kundenreferenz

“Significantly accelerated work, fewer errors and delays”

Dawiso automatically loads millions of objects from databases and data models, presenting and making them accessible to users from various departments in a meaningful way. As a result, the work of analysts and developers has significantly accelerated, and the number of errors and delays in working with data has decreased.

Kooperativa

Insurance, Vienna Insurance Group - 2.4M clients

Vollständige Referenz lesen

1 / 3

The Ultimate Data Maze Transparency

“We have a clear overview of data flows. Before Dawiso, it was a bit complicated to see where the data comes from and to have all the sources documented in one place. Dawiso made this easy with its comprehensive data lineage. We also build on a unique capability in data modeling, which allows us to set up an optimal data design process. Support is always there for us when needed.”

Jan K.

Business Solution Data Architect

Mehr auf G2

Efficient Implementation: Domain Expertise and Partnership

“Utilizing strong expertise in initial discussions and building robust partnerships during implementation led to exceptional results, enabling the project to go live in a very short timeframe.”

Michal P.

Data engineer

Mehr auf G2

Dawiso Product Review

“The interface is clean and intuitive, which makes it incredibly easy to navigate, even for someone who isn't particularly tech-savvy. I found it easy to locate the tools and features I needed, saving time and minimising any learning curve. The user-friendly dashboard provides a clear overview of all key metrics, and it feels like a natural extension of my workflow.”

Amy C.

Customer

Mehr auf G2

Vergleich der G2-Bewertungen

Verifizierte Nutzerbewertungen auf G2, die die Praxis widerspiegeln.

KRITERIUM

Benutzerfreundlichkeit

9,7

9,0

Einfache Einrichtung

9,4

9,2

Qualität des Supports

9,4

9,3

Data Lineage

9,3

9,1

UI/UX

9,6

9,0

Preisvergleich

Was Sie tatsächlich pro Nutzer und Monat zahlen. Basierend auf öffentlichen Preisen und bekannt gewordenen Auftragsvolumina.

Gesamtkostenwert, 0-10. Niedriger ist besser.

Dawiso

2,1/10

Collibra

9,8/10

Ab Initio

6,8/10

Atlan

5,6/10

Select Star

5,0/10

DataHub

4,1/10

OpenMetadata

4,1/10

Alation

3,2/10

DataGalaxy

2,7/10

Secoda

2,6/10

Die Gesamtkostenwerte orientieren sich am öffentlichen Einstiegspreis für Abonnements im AWS Marketplace, normalisiert auf 0-10, wobei niedriger besser ist. Die vollen Programmkosten über drei Jahre hängen von Serviceverträgen, kostenpflichtigen Modulen (Datenqualität, Data Lineage, KI-Agenten) und dem Personalaufwand für Data Stewards ab. Methodik aktualisiert 05/2026.

Funktion für Funktion

Was Sie wirklich bekommen, direkt nebeneinander.

Fünf Fähigkeiten, auf die es den meisten Käufern ankommt. Je eine Zeile. Kein Kleingedrucktes, kein SKU-Shopping.

GLOSSAR

Business Glossary

Tiefere Wiki-Workflows

dawiso Sieger

Wiki-artig, KI-unterstützt

Lange, strukturierte Definitionen und formale Freigabeprozesse
Rollenbasierte Bearbeitungsrechte pro Begriff und pro Domäne
Inline-KI-Vorschläge für Definitionen, Verantwortliche und Verknüpfungen

Atlan Eingeschränkt

Modern und funktional

Das Glossar von Atlan ist aufgeräumt und modern
Die Wiki-Funktionen für lange Definitionen und strukturierte Freigaben sind weniger ausgeprägt
Die domänenübergreifende Modellierung von Begriffen ist stärker eingeschränkt

AI Context Layer

Produktivreife Agenten ab dem ersten Tag, MCP ab dem Corporate-Plan

dawiso Sieger

Natives MCP und agentische Data Stewards

REST API in jedem Plan, MCP Server ab dem Corporate-Plan
Agentischer Data Steward und Technical Writer inklusive
Keine zusätzliche SKU, kein separater Vektorspeicher

Atlan Eingeschränkt

MCP ist verfügbar; fortgeschrittene Agenten sind an Stufen gebunden

Atlan MCP Server ist verfügbar (docs.atlan.com/.../atlan-mcp-overview)
Agentische Funktionen und Context Sprints laufen über die Preisgestaltung der Enterprise-Stufe
Ein vorgefertigter Technical Writer Agent und ein Agentic Data Governance Steward stehen nicht auf der Roadmap

DATA LINEAGE

Live Data Lineage, direkt im Produkt bearbeitbar

Live und bearbeitbar statt veraltet und schreibgeschützt

dawiso Sieger

Automatisch plus manuelle Korrekturen, auf Spaltenebene, in Echtzeit

Live-Lineage aus Warehouse und Transformationswerkzeugen
Kanten direkt im Produkt bearbeiten, wo der Parser danebenliegt
Impact-Analyse bei jeder Schemaänderung

Atlan Eingeschränkt

Konfigurierbare Aktualität, Korrektur von Kanten per CSV

Atlan unterstützt eine konfigurierbare Aktualität der Lineage - in Echtzeit bei besonders wichtigen Assets, andernorts zeitgesteuert
Der Atlan Lineage Builder unterstützt Lineage-Korrekturen per CSV; Dawiso erlaubt das Bearbeiten von Kanten inline im Produkt
Die Abdeckung auf Spaltenebene nimmt an den Übergängen vom Warehouse zu BI ab

AKZEPTANZ

Time-to-Value und Einrichtung im Self-Service

In Wochen selbst konfiguriert, nicht über ein Serviceprojekt

dawiso Sieger

Ein Datenmodell, direkt im Produkt konfiguriert

Schemata, Workflows und Rollen direkt in Dawiso bearbeitbar - ohne Serviceprojekt
Fachliche und technische Metadaten sind von Haus aus verbunden, es müssen keine Silos verdrahtet werden
Alltägliche Einrichtung läuft im Self-Service, nicht über ein Support-Ticket beim Anbieter
Angestrebter Time-to-Value von 2-4 Wochen über mehr als 40 Connectors hinweg

Atlan Eingeschränkt

Leistungsstark, doch Rezensenten nennen eine steile Lernkurve

G2-Rezensenten nennen die Fülle an Funktionen und Konfigurationsoptionen „overwhelming“
Das Berechtigungsmodell mit Personas/Purposes „can feel unnecessarily complex to new users“
Die Erstkonfiguration „took longer than expected“
Rezensenten berichten, dass Vorlagen, Excel-Import/-Export und Playbooks „always need help from the Atlan support team“

PAKETIERUNG

Einkaufsmodell

Einsatzbereit ab Werk, nicht erst nach einem Serviceprojekt

dawiso Sieger

Ein Produkt, der vollständige Katalog in jedem Plan

Kein SKU-Shopping: ein Produkt in drei Plänen
KI-Funktionen inklusive, kein Premium-Zusatzmodul
Kein Serviceprojekt nötig, um in Betrieb zu gehen

Atlan Eingeschränkt

Gestufte SKUs mit Funktionen, die über den Vertrieb freigeschaltet werden

Der AWS Marketplace zeigt nur die Einstiegsstufe; alles darüber läuft über den Vertrieb
Funktionsgrenzen zwischen der Business- und der Enterprise-Stufe
Premium-Support und fortgeschrittene KI-Agenten werden separat bepreist

Dawiso verbindet sich mit Ihrer gesamten Datenlandschaft

Moderne Data Stacks sind komplex. Bringen Sie Ihren gesamten Tech-Stack in eine verbundene Sicht. Scannen, laden und katalogisieren Sie alle Metadaten.

Dawiso arbeitet mit führenden Datenberatungen zusammen, um eine reibungslose Einführung in allen Branchen zu unterstützen

Warum Teams zu Dawiso wechseln

Gebaut für Datenteams, die Ergebnisse wollen und keine Komplexität.

In Wochen direkt im Produkt konfiguriert, nicht über ein Serviceprojekt

Schemata, Workflows und Rollen lassen sich direkt in Dawiso konfigurieren, auf einem einzigen Datenmodell. Kein Beratungsprojekt, kein Ticket beim Support-Team von Atlan für alltägliche Arbeit mit Vorlagen, Excel-Import/-Export oder Playbooks.

Ein Datenmodell, fachlich und technisch verbunden

Ein Datenmodell, in dem Business Glossary und technische Metadaten von Haus aus verbunden sind - ohne die Komplexität von Personas/Purposes und ohne Silos, die erst verdrahtet werden müssen. Fachbereiche arbeiten ab dem ersten Tag selbstständig.

Account Manager ab dem Corporate-Plan

Agentischer Data Steward und Technical Writer sind in jedem Dawiso-Vertrag enthalten, ab dem Corporate-Plan produktivreifes MCP mit Lese- und Schreibzugriff und ein fester Account Manager, nicht erst in der Enterprise-Stufe.

Häufige Fragen

Alles Wissenswerte zum Vergleich. Sie finden die gesuchte Antwort nicht? Schreiben Sie uns, wir melden uns kurzfristig zurück

Brauchen wir für die Konfiguration von Dawiso Serviceunterstützung wie bei Atlan?

Nein. In Dawiso lassen sich Schemata, Workflows und Rollen direkt im Produkt bearbeiten. Alltägliche Einrichtung - neue Domänen, Governance-Schritte, Stewardship-Abläufe - läuft damit im Self-Service statt über ein Support-Ticket oder ein Serviceprojekt. Rezensenten von Atlan berichten von einer steilen Lernkurve und davon, dass Arbeit mit Vorlagen, Excel-Import/-Export und Playbooks häufig das Support-Team von Atlan erfordert. Dawiso strebt einen Time-to-Value von 2-4 Wochen an, mit einem festen Account Manager ab dem Corporate-Plan.

Wie lange dauert eine Migration von Atlan?

Dawiso erreicht die ersten Anwendungsfälle in 2-4 Wochen, auf denselben Connectors und denselben Daten; ein vollständiger, namentlich genannter Rollout (P3 Parks) ging in ~11 Wochen in Produktion. Bei einer Migration von Atlan kommen ein Metadaten-Export und ein Mapping-Durchlauf hinzu, den die meisten Teams in einem zusätzlichen Sprint erledigen.

Können wir Atlan und Dawiso während der Evaluierung parallel betreiben?

Ja. Verbinden Sie beide mit demselben Warehouse, lassen Sie ein kleines Fachbereichsteam Dawiso 30 Tage im Schattenbetrieb nutzen und vergleichen Sie die Akzeptanz direkt nebeneinander. Wir unterstützen dieses Evaluierungsmuster ausdrücklich.

Wann ist Atlan weiterhin die passende Wahl?

Wenn sich Ihr Gremium stark an Beschaffungssignalen wie Größe orientiert - bekannte Referenzlogos, mehrjährige Enterprise-Verträge - und den Einführungszeitplan als flexibel behandelt, kann Atlan passen. Wenn dagegen Geschwindigkeit bis zum Nutzen, Konfiguration direkt im Produkt ohne steile Lernkurve und ein einziger transparenter Vertrag den Ausschlag geben, spricht das für Dawiso.

Bereit zu sehen, warum Teams Dawiso statt Atlan wählen?

Buchen Sie eine 30-minütige Live-Demo an Ihren eigenen Daten und überzeugen Sie sich selbst.

Warum Dawiso statt Atlan wählen?

Dawiso vs. Atlan

Wo Dawiso im Produktivbetrieb läuft

“Significantly accelerated work, fewer errors and delays”

The Ultimate Data Maze Transparency

Efficient Implementation: Domain Expertise and Partnership

Dawiso Product Review

Top-bewertet von Datenteams

Vergleich der G2-Bewertungen

Preisvergleich

Was Sie wirklich bekommen, direkt nebeneinander.

Business Glossary

AI Context Layer

Live Data Lineage, direkt im Produkt bearbeitbar

Time-to-Value und Einrichtung im Self-Service

Einkaufsmodell

Dawiso verbindet sich mit Ihrer gesamten Datenlandschaft

Warum Teams zu Dawiso wechseln

In Wochen direkt im Produkt konfiguriert, nicht über ein Serviceprojekt

Ein Datenmodell, fachlich und technisch verbunden

Account Manager ab dem Corporate-Plan

Häufige Fragen

Bereit zu sehen, warum Teams Dawiso statt Atlan wählen?

Warum Dawiso statt Atlan
wählen?