--- title: "Informatica 的更新旨在為人工智能提供信任基礎" type: "News" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/news/287078569.md" description: "Informatica 在其智能數據管理雲 (IDMC) 中推出了新功能，旨在為 AI 工具提供可信賴的基礎。主要更新包括 Agentic 多領域主數據管理 (MDM)，該功能自動化主數據管理任務，以及增強數據監督的無頭數據管理能力。這些創新旨在減少數據信任瓶頸，使 AI 能夠獨立執行工作流程。Informatica 對可信數據的關注以及與 Salesforce 的集成使其在競爭中脱穎而出，旨在通過可靠的數據管理提高業務效率" datetime: "2026-05-20T13:52:29.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/287078569.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/287078569.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/287078569.md) --- # Informatica 的更新旨在為人工智能提供信任基礎 由於許多企業在構建可在生產環境中信任的 AI 工具方面面臨挑戰，Informatica 最新的產品開發計劃旨在為用户提供構建可靠代理的基礎。 在週三於拉斯維加斯舉行的 Informatica World 用户大會上發佈的新功能中，Informatica 智能數據管理雲（IDMC）以 Agentic Multidomain MDM 為亮點，這是一個持續執行 主數據管理 任務的 AI 代理集合，包括清洗、豐富和管理數據，以維護其質量、一致性和相關性。 此外，Informatica 推出了 無頭 數據管理功能——包括對模型上下文協議（MCP）的原生支持，以連接代理與數據源——使用户能夠從中央存儲庫監督其數據，同時將數據保留在其原有位置。新的集成，包括與 Salesforce 的一些集成，後者於 2025 年 收購了 Informatica，進一步豐富了 Informatica 的 IDMC 新增功能。 根據 McKnight Consulting 的創始人兼總裁 William McKnight 的説法，鑑於新功能加速了主數據管理，以確保數據可以被信任以支持 AI 工具，並且它們為人類和代理工作流提供了新的架構，這些功能對 Informatica 用户來説是有價值的補充。 他説：“這是 Informatica 的 IDMC 從人類主導的中間件演變為更具自主性的數據信息工作隊，持續清洗和管理數據。它引入了無頭數據管理……為前端工具提供實時、上下文豐富的數據。通過最小化傳統的數據信任瓶頸，這可能使 AI 能夠安全地獨立執行工作流。” McKnight 繼續説道，許多其他供應商也在添加代理功能。然而，Informatica 對 信任 的關注以及與 Salesforce 關鍵功能的原生集成幫助該供應商脱穎而出。 McKnight 表示：“Informatica 通過關注可信數據來推動實時業務交易和自動化操作，從而實現差異化。與 Salesforce 的原生配對使其能夠將可信的主數據直接流入前端工作流。這種無頭框架可能使 Informatica 能夠比競爭對手更流暢地將複雜的數據管理嵌入日常業務應用中。” Informatica 總部位於加利福尼亞州紅木城，幫助客户整合、準備和管理數據，以便為分析和 AI 做好準備。同行包括 Collibra 和 Fivetran 等專業公司，以及提供主數據管理能力的超大規模雲提供商，包括 AWS、Google Cloud 和 Microsoft。 ## 信任基礎 隨着企業在過去幾年中 不斷投資 於 AI 開發，但 在構建 足夠可信的工具以進入生產方面面臨困難，數據管理和分析提供商最近將使用户發現和操作上下文適當的數據作為優先事項。 > 這是 Informatica 的 IDMC 從人類主導的中間件演變為更具自主性的數據信息工作隊，持續清洗和管理數據……通過最小化傳統的數據信任瓶頸，這可能使 AI 能夠安全地獨立執行工作流。 **William McKnight** McKnight Consulting 總裁 沒有上下文相關的數據——例如用於供應鏈優化代理的供應鏈數據——AI 工具將無法提供可信的輸出，項目將會失敗。然而，供應商在改善數據發現和檢索方面採取了不同的方法。 例如，Databricks 在 1 月推出了 指令檢索器，作為傳統檢索增強生成的替代方案，後者已被證明有限。MongoDB 和 Teradata 增加了能夠精煉 向量索引和搜索 的功能，使上下文相關的數據更易於發現。GoodData 和 Tableau 也構建了 上下文層，同樣旨在使代理更容易獲取上下文相關的數據。 與 GoodData 和 Tableau 基於現有能力來支持 AI 開發（在他們的案例中是語義層）類似，Informatica 正在基於現有的主數據管理能力，為用户提供可信的數據基礎，以支持 AI。 Agentic Multidomain MDM 包括一個數據管理代理，用於自動化解決質量問題和匹配記錄的耗時工作，以確保準確性。Informatica Agentic Integration 自動 連接結構化和非結構化數據，並將其輸入到適當的 AI 管道中，而數據質量和元數據增強代理則自動化治理。 與此同時，由 Informatica 的 Claire AI 引擎 自動化的無頭數據管理為組織提供了自動化其 AI 工作流的架構。 根據 Informatica 產品管理高級副總裁 Gaurav Pathak 的説法，出於提高效率的願望，對高質量數據的需求正在呈指數級增長。他繼續表示，開發 Agentic Multidomain MDM 和無頭數據管理是對日益增長的對可信數據需求的回應，以推動改善業務效率的應用。 Pathak 説：“我們一直專注於提高數據管理的生產力，這兩者都 \[提高了生產力\]。通過無頭數據管理，我們使這種生產力在每個表面上都可用。這是主要驅動力。” 他補充説，客户反饋顯示，許多 AI 項目受到 不適合 AI 的系統 的制約，並指出新功能旨在幫助用户克服系統性障礙。 Pathak 説：“我們的想法是與數據質量工具合作，以確保不良數據不會到達代理，確保上下文可用，確保沒有私人敏感數據可供代理使用。” ## 用户視角 作為其 AI 管道一部分使用 Informatica 的客户之一是 Yum! Brands，這是一家總部位於肯塔基州路易斯維爾的跨國快餐公司，經營 KFC、Pizza Hut 和 Taco Bell 等品牌。 Yum! 已經使用 Informatica 大約十年，在此期間，其對 Informatica 的使用從提取、轉換和加載工作負載演變為 在系統中進出數據，再到主數據管理和治理。 現在，根據 Yum! 的數據戰略、主數據管理、AI 和數據治理總監 Kartik Pillai 的説法，該公司正在將 Informatica 用作 AI 的上下文層。 他説：“對我們來説，Informatica 在提供黃金記錄方面發揮了作用。它是關於為代理提供上下文的黃金記錄——治理、政策、血統、質量，為代理提供整體的 360 度記錄以進行操作。這成為我們一些更自定義代理的輸入。” Pillai 繼續説道，其中一個代理是用於預測各個餐廳的勞動力需求，這一過程需要高度特定的數據。另一個是用於財務報告，例如同店銷售增長。 隨着 Yum! 在 AI 方面的實驗，Pillai 指出，將試點項目轉入生產的障礙之一是概念驗證項目的理想性質與生產環境的混亂現實之間的差距。因此，治理 變得至關重要，以確保一致性，使代理可以被信任。 根據 Pillai 的説法，Yum! 最近幾周實驗的 Agentic Multidomain MDM 和無頭數據管理可能進一步使公司能夠構建生產就緒的代理。 他説：“我們一直在與他們進行概念化，我認為他們肯定會 \[提供幫助\]。就將事物投入生產而言，需要一些動力才能做到這一點。” ## 額外功能和下一步 除了用於 AI 的 Agentic Multidomain MDM 和無頭數據管理外，Informatica 還推出了以下新功能： - 數據 360 連接器和掃描儀，與 Salesforce Data 360 的集成，支持 Salesforce Data 360 和任何企業系統之間的實時雙向數據流。 - MDM 關注的數據 360，向 Salesforce Data 360 提供可信記錄，用户可以激活數據以用於實時應用。 - Slack 中的 Claire，為數據質量、數據發現和治理等提供代理，使用户無需在不同環境之間切換即可完成工作。 - 與數據平台和超大規模雲供應商的集成簡化了 AI 開發，包括在 Amazon Bedrock、Databricks 的 Agent Bricks、Microsoft 的 Foundry 和 Snowflake 的 Cortex AI 中提供 Informatica MCP 服務器的可用性。 根據 McKnight 的説法，與 Salesforce 的集成證明了 Informatica 和 Salesforce 是互補的。然而，加速使用 Agentic Multidomain MDM 進行主數據管理是最有價值的新功能，他繼續説道。 McKnight 説：“作為主數據管理的長期支持者，我必須説，使用代理加速主數據管理在這一重要領域的效率提升是顯著的。” 展望未來，Informatica 的產品開發計劃專注於提高代理和人類的生產力和準確性，Pathak 表示。 為此，計劃包括使用 元數據 使相關數據可供代理使用，提供可重用的數據產品以幫助人工智能開發，以及擴展 人工智能輔助的數據管理和治理。 Pathak 表示：“我們的願景是讓人工智能由 90% 由人工智能治理，10% 由人類進行監督和 \[實施\] 治理和保護措施。” 與此同時，McKnight 建議，隨着越來越多的組織將人工智能工具投入生產，Informatica 可以解決新出現的問題，例如 數據主權 和多系統治理。 他説：“由於他們關注的是基礎設施，而不是數據庫或雲公司，他們可以做一些事情，比如在最近的 Microsoft Fabric Open Mirroring 框架上擴展，通過構建跨多個競爭雲生態系統的零拷貝治理橋樑。” 他補充道：“他們可以推出專門為本地基礎設施設計的本地數據主權代理。” _Eric Avidon 是 Informa TechTarget 的高級新聞撰稿人，擁有超過三十年的新聞經驗。他專注於分析和數據管理。_ ### 相關股票 - [INFA.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/INFA.US.md) - [CRM.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/CRM.US.md) - [AMZN.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/AMZN.US.md) - [GOOGL.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/GOOGL.US.md) - [GOOG.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/GOOG.US.md) - [MSFT.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/MSFT.US.md) - [MDB.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/MDB.US.md) - [TDC.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/TDC.US.md) - [NYSE.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NYSE.US.md) ## 相關資訊與研究 - [美國銀行恢復覆蓋 Salesforce，給予「跑輸大市」評級，指 AI 浪潮帶來結構性衝擊](https://longbridge.com/zh-HK/news/286773609.md) - [當基礎任務逐漸被 AI 接管，人工智能正如何改變我們的第一份工作？](https://longbridge.com/zh-HK/news/285349089.md) - [【AI】中國信通院啟動首批「人工智能營銷客服平台能力」測評](https://longbridge.com/zh-HK/news/286730061.md) - [數發部發布 AI 產業人才認定指引 3.0 擴大生態系](https://longbridge.com/zh-HK/news/286858820.md) - [四分之一的近期裁員被歸因於人工智能](https://longbridge.com/zh-HK/news/286659129.md)