在InformaticaWorld人工智能可以自动为混合云数据操作提供智能建议

人工智能曾经是每家公司为其解决方案战略提供帮助的秘密武器。但是，现在AI与秘密相反，因为AI在每个解决方案提供商的上市信息中都处于最重要的位置。

在本周于拉斯维加斯举行的Informatica World 大会上，我们所有人都期望赞助公司加深其AI故事，该故事围绕着一系列被称为“ CLAIRE”的技术。确实发生了这种情况，但是主要是通过对AI驱动功能的增量增强，现在渗透到Informatica的多样化解决方案组合中。

人工智能驱动着洞察力，可在整个Informatica LLC产品架构中自动化数据流水线流程并增强人为决策能力。例如，该公司宣布了一种新的主数据管理解决方案，该解决方案使用嵌入式AI来自动化云数据洞察的传递。

全新的Informatica MDM Reference 360​​毫不奇怪。此新解决方案改进了该供应商悠久的MDM产品组合的核心功能，但主要代表着围绕微服务接口的基础平台的重新架构，以支持更灵活，分布式的部署。未来的多云环境中将使用此功能。

但是，这种重新配置仅是为此和其他所有数据管理供应商在网格云中部署的赌注，几乎可以肯定，它将在未来十年内主导企业计算。

公共云合作伙伴关系在混合云中推动了Informatica的发展

同样，许多观察家期望Informatica通过与领先的公共云提供商的深化合作关系来推进其混合云价值主张。它肯定在这方面有义务，显然使其已成为致力于Amazon Web Services，Microsoft Azure或Google Cloud Platform的企业的数据管理合作伙伴。Wikibon印象深刻的是，Informatica的公共云合作伙伴关系公告解决了三种不同的混合云用例集：

云数据迁移：Informatica和AWS宣布了一项利用Informatica Enterprise Data Catalog来标识要迁移到AWS的公共云的数据资产的产品。此外，利用AWS的并发扩展功能，Informatica智能云服务现在每月可以将超过一万亿笔交易加载到Amazon Redshift。在此之前，Informatica最近表示，借助针对云数据仓库机会的AWS，该公司看到了巨大的加入客户势头。

云数据管理：Informatica和Microsoft宣布在Informatica集成平台即服务中支持Microsoft的PowerBI，Common Data Model和Azure Data Lake Storage Gen2。通过在Azure云中运行的应用程序中利用Informatica CLAIRE的元数据驱动的AI，这有助于联合客户加速数据驱动的见解。具体而言，该集成旨在帮助客户使用这些见解来可伸缩地优化数据质量，协调数据语义并管理多个企业应用程序中的数据。

数字化转型：Informatica和Google宣布在Informatica Intelligent Data Platform上实现更深的连通性，以共同的客户在Google Cloud Platform上推行数字化转型计划。Informatica扩展了其平台与所有关键Google Cloud Platform数据存储(包括Google BigQuery，Google Cloud Storage和Marketing Analytics)的集成。它增加了对Google Cloud Dataproc的支持，Google Cloud Dataproc是基于云的托管Spark和Hadoop服务。它使用Google Cloud优化了整个产品组合的执行力。并宣布供应商正在合作将作为企业托管平台即服务的Informatica Intelligent Cloud Services作为托管多租户服务引入Google Cloud Platform。

Informatica的多云策略仍在制定中

现有Informatica客户将其混合云计划与这些领先的公共云之一相关联，将从这些合作伙伴关系提供的附加功能中受益。但是，致力于更复杂的多云和网状云部署的企业可能仍会发现Informatica的价值主张缺乏。

在本周的活动中，供应商没有明确声明是否，何时以及以何种方式执行其产品战略以实现这些目标。Informatica没有明确承诺要在其解决方案组合中实现公共云集成的更大一致性。

代替详细的多云路线图，Informatica的客户现在必须适应供应商在此声明中阐明的有前途的“混合集成平台”愿景。本文档广泛提及“对复杂的多云和混合(本地和云)环境的支持”作为供应商未来目标体系结构的关键支柱。

在涉及敏捷多云支持方面，Informatica在以下三个方面的架构重点鼓励了Wikibon：

全面的目录：Informatica将越来越依赖其企业数据目录，这是一种战略平台，用于统一多云之间的数据，元数据，API，机器学习模型，业务规则和其他关键资产的管理。

统一控制：Informatica为技术和业务用户构建了统一的体验和控制平面，以连接，管理，监视，保护和管理用于管理各种类型的云中企业数据和应用程序的策略。

内容相关的建议：Informatica嵌入了AI驱动的“智能建议”，以使“次优行动”自动化，从而使用其工具提高数据集成，质量和治理专业人员的生产力。

Informatica的数据驱动型智能建议可提高数据操作效率

在后一种方面，本周活动中最重要的公告可能是Informatica将其企业数据目录与合作伙伴Microsoft Corp.，Databricks Inc.，DataRobot Inc.和Tableau Software Inc.的解决方案相集成。

这些将AI驱动的功能添加到数据目录中，以支持智能自动化，众包策展和团队协作，以支持混合和多云数据管理。该目录经过精心设计，可为许多数据DevOps功能提供智能建议，从快速数据发现和自助数据探索到沿袭评估和跨复杂数据管道的变更影响分析。

除了在用于AI，机器学习和数据科学管道的Spark无服务器环境中支持流数据和批处理数据准备外，Informatica的企业数据目录现在还使用AI来自动创建跨越这些管道的多云数据“目录目录”。该目录为复杂的多云奠定了基础，现在与Delta Lake，Databricks的开源数据湖治理项目以及Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2的新元 数据扫描器集成在一起 。

以下是首席执行官Anil Chakravarty(如图)在本周的CUBE上谈到企业数据目录在Informatica混合和多云战略中的至关重要性：

“从操作性的角度来看，[数据管理人员]首先需要帮助您的数据科学家和其他人通过目录找到正确的数据。例如，它将告诉您可以访问哪些数据。然后数据周围的元数据是什么，以及数据可以用于什么。因此，也许您说了一些数据，但是我们有数据集，但是我们没有客户选择使用这些数据……。所以这是找到正确数据，然后访问数据的第一步。那就是您要阅读的内容。...然后准备数据。我们有许多工具来准备数据，以确保机器学习模型中的空气可以使用它们。好了，然后输入数据，运行数据，即可得到结果。但是，可解释性就很大了。无论是监管者，还是您自己的内部高管，他们都说，哦，这是运行AI模型的结果。但是，如何做出这个决定呢?举例来说，您知道在金融服务中，决定谁获得贷款的决定。好吧，您必须确保其中没有偏见。因此，为了解释结果，您需要知道源数据来自何处。这就是我们对治理和沿袭所做的出色表现。“

总体而言，Informatica企业数据目录中的这些新功能为Wikibon预测将成为更加全面的Informatica“ AIops”方向铺平了道路，该方向将专注于跨多云管理数据和应用程序集成。它将需要这种全面的功能来抵抗来自IBM / Red Hat，Dell / VMware，Cisco Systems Inc.， Google 和其他企业解决方案提供商的数据集成方面的新挑战。

数据集成，质量和治理专业人员的要点

如果您是Informatica的老客户，则很早以前就将其解决方案的AI驱动的智能建议，单个控制窗格，混合云集成以及基于目录的DevOps纳入了数据管理操作。因此，本周Informatica World 2019期间发布的新闻很少是前所未有的或意外的。这些产品和合作伙伴公告只是加深了Informatica工具所依赖的复杂数据操作功能。

如果您是竞争对手的数据集成，质量或治理解决方案的用户，那么本周的公告指出了切换到全面的端到端平台的优势，该平台可以自动化这些功能并提高处理新数据工作负载的多元化团队的生产力例如机器学习管道。对于云计算时代，Informatica仍然是真正集成的企业级数据管理套件的首选供应商。

随着这些以及其他有关Informatica“混合信息平台”愿景的公告的发布，您应该重新关注供应商，将其作为您日益复杂的分布式数据集成和治理的云部署的可能基础。

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