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title: "Informatica 的更新旨在为人工智能提供信任基础"
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description: "Informatica 在其智能数据管理云 (IDMC) 中推出了新功能，旨在为 AI 工具提供可信赖的基础。主要更新包括 Agentic 多领域主数据管理 (MDM)，该功能自动化主数据管理任务，以及增强数据监督的无头数据管理能力。这些创新旨在减少数据信任瓶颈，使 AI 能够独立执行工作流程。Informatica 对可信数据的关注以及与 Salesforce 的集成使其在竞争中脱颖而出，旨在通过可靠的数据管理提高业务效率"
datetime: "2026-05-20T13:52:29.000Z"
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# Informatica 的更新旨在为人工智能提供信任基础

由于许多企业在构建可在生产环境中信任的 AI 工具方面面临挑战，Informatica 最新的产品开发计划旨在为用户提供构建可靠代理的基础。

在周三于拉斯维加斯举行的 Informatica World 用户大会上发布的新功能中，Informatica 智能数据管理云（IDMC）以 Agentic Multidomain MDM 为亮点，这是一个持续执行 主数据管理 任务的 AI 代理集合，包括清洗、丰富和管理数据，以维护其质量、一致性和相关性。

此外，Informatica 推出了 无头 数据管理功能——包括对模型上下文协议（MCP）的原生支持，以连接代理与数据源——使用户能够从中央存储库监督其数据，同时将数据保留在其原有位置。新的集成，包括与 Salesforce 的一些集成，后者于 2025 年 收购了 Informatica，进一步丰富了 Informatica 的 IDMC 新增功能。

根据 McKnight Consulting 的创始人兼总裁 William McKnight 的说法，鉴于新功能加速了主数据管理，以确保数据可以被信任以支持 AI 工具，并且它们为人类和代理工作流提供了新的架构，这些功能对 Informatica 用户来说是有价值的补充。

他说：“这是 Informatica 的 IDMC 从人类主导的中间件演变为更具自主性的数据信息工作队，持续清洗和管理数据。它引入了无头数据管理……为前端工具提供实时、上下文丰富的数据。通过最小化传统的数据信任瓶颈，这可能使 AI 能够安全地独立执行工作流。”

McKnight 继续说道，许多其他供应商也在添加代理功能。然而，Informatica 对 信任 的关注以及与 Salesforce 关键功能的原生集成帮助该供应商脱颖而出。

McKnight 表示：“Informatica 通过关注可信数据来推动实时业务交易和自动化操作，从而实现差异化。与 Salesforce 的原生配对使其能够将可信的主数据直接流入前端工作流。这种无头框架可能使 Informatica 能够比竞争对手更流畅地将复杂的数据管理嵌入日常业务应用中。”

Informatica 总部位于加利福尼亚州红木城，帮助客户整合、准备和管理数据，以便为分析和 AI 做好准备。同行包括 Collibra 和 Fivetran 等专业公司，以及提供主数据管理能力的超大规模云提供商，包括 AWS、Google Cloud 和 Microsoft。

## 信任基础

随着企业在过去几年中 不断投资 于 AI 开发，但 在构建 足够可信的工具以进入生产方面面临困难，数据管理和分析提供商最近将使用户发现和操作上下文适当的数据作为优先事项。

> 这是 Informatica 的 IDMC 从人类主导的中间件演变为更具自主性的数据信息工作队，持续清洗和管理数据……通过最小化传统的数据信任瓶颈，这可能使 AI 能够安全地独立执行工作流。 **William McKnight** McKnight Consulting 总裁

没有上下文相关的数据——例如用于供应链优化代理的供应链数据——AI 工具将无法提供可信的输出，项目将会失败。然而，供应商在改善数据发现和检索方面采取了不同的方法。

例如，Databricks 在 1 月推出了 指令检索器，作为传统检索增强生成的替代方案，后者已被证明有限。MongoDB 和 Teradata 增加了能够精炼 向量索引和搜索 的功能，使上下文相关的数据更易于发现。GoodData 和 Tableau 也构建了 上下文层，同样旨在使代理更容易获取上下文相关的数据。

与 GoodData 和 Tableau 基于现有能力来支持 AI 开发（在他们的案例中是语义层）类似，Informatica 正在基于现有的主数据管理能力，为用户提供可信的数据基础，以支持 AI。

Agentic Multidomain MDM 包括一个数据管理代理，用于自动化解决质量问题和匹配记录的耗时工作，以确保准确性。Informatica Agentic Integration 自动 连接结构化和非结构化数据，并将其输入到适当的 AI 管道中，而数据质量和元数据增强代理则自动化治理。

与此同时，由 Informatica 的 Claire AI 引擎 自动化的无头数据管理为组织提供了自动化其 AI 工作流的架构。

根据 Informatica 产品管理高级副总裁 Gaurav Pathak 的说法，出于提高效率的愿望，对高质量数据的需求正在呈指数级增长。他继续表示，开发 Agentic Multidomain MDM 和无头数据管理是对日益增长的对可信数据需求的回应，以推动改善业务效率的应用。

Pathak 说：“我们一直专注于提高数据管理的生产力，这两者都 \[提高了生产力\]。通过无头数据管理，我们使这种生产力在每个表面上都可用。这是主要驱动力。”

他补充说，客户反馈显示，许多 AI 项目受到 不适合 AI 的系统 的制约，并指出新功能旨在帮助用户克服系统性障碍。

Pathak 说：“我们的想法是与数据质量工具合作，以确保不良数据不会到达代理，确保上下文可用，确保没有私人敏感数据可供代理使用。”

## 用户视角

作为其 AI 管道一部分使用 Informatica 的客户之一是 Yum! Brands，这是一家总部位于肯塔基州路易斯维尔的跨国快餐公司，经营 KFC、Pizza Hut 和 Taco Bell 等品牌。

Yum! 已经使用 Informatica 大约十年，在此期间，其对 Informatica 的使用从提取、转换和加载工作负载演变为 在系统中进出数据，再到主数据管理和治理。

现在，根据 Yum! 的数据战略、主数据管理、AI 和数据治理总监 Kartik Pillai 的说法，该公司正在将 Informatica 用作 AI 的上下文层。

他说：“对我们来说，Informatica 在提供黄金记录方面发挥了作用。它是关于为代理提供上下文的黄金记录——治理、政策、血统、质量，为代理提供整体的 360 度记录以进行操作。这成为我们一些更自定义代理的输入。”

Pillai 继续说道，其中一个代理是用于预测各个餐厅的劳动力需求，这一过程需要高度特定的数据。另一个是用于财务报告，例如同店销售增长。

随着 Yum! 在 AI 方面的实验，Pillai 指出，将试点项目转入生产的障碍之一是概念验证项目的理想性质与生产环境的混乱现实之间的差距。因此，治理 变得至关重要，以确保一致性，使代理可以被信任。

根据 Pillai 的说法，Yum! 最近几周实验的 Agentic Multidomain MDM 和无头数据管理可能进一步使公司能够构建生产就绪的代理。

他说：“我们一直在与他们进行概念化，我认为他们肯定会 \[提供帮助\]。就将事物投入生产而言，需要一些动力才能做到这一点。”

## 额外功能和下一步

除了用于 AI 的 Agentic Multidomain MDM 和无头数据管理外，Informatica 还推出了以下新功能：

-   数据 360 连接器和扫描仪，与 Salesforce Data 360 的集成，支持 Salesforce Data 360 和任何企业系统之间的实时双向数据流。
-   MDM 关注的数据 360，向 Salesforce Data 360 提供可信记录，用户可以激活数据以用于实时应用。
-   Slack 中的 Claire，为数据质量、数据发现和治理等提供代理，使用户无需在不同环境之间切换即可完成工作。
-   与数据平台和超大规模云供应商的集成简化了 AI 开发，包括在 Amazon Bedrock、Databricks 的 Agent Bricks、Microsoft 的 Foundry 和 Snowflake 的 Cortex AI 中提供 Informatica MCP 服务器的可用性。

根据 McKnight 的说法，与 Salesforce 的集成证明了 Informatica 和 Salesforce 是互补的。然而，加速使用 Agentic Multidomain MDM 进行主数据管理是最有价值的新功能，他继续说道。

McKnight 说：“作为主数据管理的长期支持者，我必须说，使用代理加速主数据管理在这一重要领域的效率提升是显著的。”

展望未来，Informatica 的产品开发计划专注于提高代理和人类的生产力和准确性，Pathak 表示。

为此，计划包括使用 元数据 使相关数据可供代理使用，提供可重用的数据产品以帮助人工智能开发，以及扩展 人工智能辅助的数据管理和治理。

Pathak 表示：“我们的愿景是让人工智能由 90% 由人工智能治理，10% 由人类进行监督和 \[实施\] 治理和保护措施。”

与此同时，McKnight 建议，随着越来越多的组织将人工智能工具投入生产，Informatica 可以解决新出现的问题，例如 数据主权 和多系统治理。

他说：“由于他们关注的是基础设施，而不是数据库或云公司，他们可以做一些事情，比如在最近的 Microsoft Fabric Open Mirroring 框架上扩展，通过构建跨多个竞争云生态系统的零拷贝治理桥梁。” 他补充道：“他们可以推出专门为本地基础设施设计的本地数据主权代理。”

_Eric Avidon 是 Informa TechTarget 的高级新闻撰稿人，拥有超过三十年的新闻经验。他专注于分析和数据管理。_

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