Informatica续岩：创新、治理和交互的新一代智能数据平台

数据治理和隐私
 
为了解决数据质量和个人隐私暴露风险的问题，创建智能数据目录可以掌握企业数据流转方向，更好地识别数据背后的业务关系和业务价值。Informatica提供的Enterprise Data Catalog企业数据目录通过强大的语义搜索能力，帮助企业基于数据使用的上下文并从业务视角进行搜索和快速定位数据资产，利用AI引擎挖掘企业内部数据的360度关系。通过全面的打通数据的血脉，掌握数据的沿袭方式，打破企业内部数据流转的“黑盒子”，来增强企业内部数据的透明性，使得企业更加信任数据。
 
目录之目录。Informatica的内置引擎采用AI驱动算法，可以更好地实现业务术语与技术术语之间的智能关联。在企业内部进行自动的识别、关联和丰富，从而实现企业内部数据资产的自成长。通过这种方式可以打造企业内部的知识共享平台，通过企业数据目录的构建，形成企业内部知识的协同和传播环境。Informatica数据目录产品在进行数据采集时，不仅包括传统的关系型数据库、ERP应用、BI工具、ETL工具等等，同时还囊括了第三方的数据目录产品。EDC产品可以直接从数据目录产品中获取已经被扫描过的元数据信息，从而避免二次扫描。通过这种方式，打造生态圈更广阔的知识图谱，帮助企业更好地建设广泛的企业数据目录，实现对于企业数据资产的了解和掌握。
 
自动化和简化“数据管道”。在掌握了数据资产之后，数据与真正的消费者之间的鸿沟是业务人员和分析人员所具备的IT的技术背景比较匮乏。为了尽可能地采用自动化的手段简化数据管道的过程，Informatica推出了Axon Data Marketplace。数据作为商品，其所有者可以进行数据资产发布，消费者可以浏览目录进行选择，购买和下订单，最后通过审批实现数据的最终交付。这大大地简化了数据从产生到消费的过程。
 
业务要素全联接
 
在企业内部的生产制造过程中，每一个节点背后都有大量数据信息，这些数据信息形成了企业内部关键的数据价值链又称之为主数据信息。如何能够把它打通在一起，形成360度视图呢？为了解决内部主数据难打通的问题，Informatica提出了多域主数据管理解决方案。在这套方案里面，Informatica提供了云端和本地的部署方式，企业可以根据自己的需求并基于Claire的AI智能引擎进行灵活选择和多样部署。
 
Informatica在主数据方面强调的主题是如何通过两个方向重新定义用户的体验。第一，针对于业务用户体验的自定义视图。通过融合系统之外的客户社交类信息和企业内部的客户信息，形成360度的客户视图。在不同的角度上和不同的展现方式上，帮助用户更加直观地获取需要的数据信息。第二，充分利用机器学习的能力，对数据进行自动识别。快速地从文字结构中找到其关键的信息点，进行数据的映射和导入，实现数据的快速上线。同时，针对关键的主数据信息，可以实现机器自动匹配规则的学习，帮助企业更加智能地寻找到数据之间的关联，实现主数据的查重和合并。
 
混合云战略
 
随着数据的不断上云，企业面临着如何打通云上以及线下和多云平台之间的数据集成问题和如何将传统线下的数据湖及数据仓库搬上云。 首先，Informatica的数据工程软件可以帮助企业智能化识别数据里面的复杂架构。根据机器学习算法，进行快速的归类、识别以及自动纠错。第二，采用统一的、面向多延迟的、端到端的数据管道形式，满足企业统一不同场景下对于数据集成的需求。在数据治理方面，Informatica基于Enterprise Data Catalog实现了更准确地语义搜索，帮助企业精准而快速地定位数据资产的分布。同时，通过透明的数据沿袭的展示，帮助企业对数据的使用注入更多的信心。在自主分析方面，Enterprise Data Preparation帮助企业用户更快速地实现数据准备工作，为数据的自助分析奠定良好的数据基础。
 
从线下向云数据仓库到数据湖流转。Informatica首先帮助企业实现数据目录的治理，实现快速地本地的线下数据向云端迁移。同时，对数据质量进行管控并且实现在云端之间的集成和交互。Enterprise data Preparation产品可以帮助企业用户基于云端环境更好地实现数据准备；流式的处理引擎帮助企业进行数据实时分析。
我们的愿景是，无论您的数据来自何方，Informatica都可以提供企业级的统一数据处理平台和元数据智能平台，帮助您的企业实现数据快速上云和协同管理，应对复杂的混合云架构挑战。
    感谢各位的收听，以上就是Informatica在此次春季发布会上的全部内容，谢谢各位。
 
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