Informatica被收购的逻辑与启示：数据管理为何成为AI时代的“香饽饽”
最近，企业服务领域又爆出了一条重磅新闻——Salesforce计划以高达80亿美元 收购老牌数据管理厂商Informatica。要知道，这可不是一笔小钱，尤其是在当前全球科技公司普遍“降本增效”、投资趋于谨慎的大背景下，Salesforce依旧敢出手，可见其背后有着相当深远的战略考量。那么，Informatica到底是一家什么样的公司？为什么Salesforce愿意为它掏出80亿刀？这对AI发展、对数据治理、对中国企业又意味着什么？今天我们来聊聊这个话题。Informatica是谁？一个“老而强”的数据管理高手如果你不是做数据治理或企业IT出身，可能对Informatica不太熟。但在企业数据管理圈里，它可是全球数据管理的领头羊。Informatica成立于1993年，比现在很多大热的SaaS公司都年长得多。它最初是以做ETL（数据抽取、转换、加载）工具起家，后来逐渐发展为一个全栈的数据管理平台，业务覆盖：数据集成（Data Integration）数据质量（Data Quality）数据治理（Data Governance）主数据管理（MDM）元数据管理（Metadata）数据目录与数据安全等如今它的核心产品是一个叫做IDMC（Intelligent Data Management Cloud） 的平台，是一个专门为云原生架构打造的智能数据中枢。在Gartner、Forrester等权威机构的魔力象限里，Informatica常年霸榜领导者位置。Salesforce为什么收它？背后是一场“AI能力之战”从表面上看，Salesforce是一家以CRM起家的公司，主打“客户关系管理”，后来发展成一个庞大的SaaS生态，包括营销、销售、服务、分析等多个领域。但最近几年，Salesforce明显有个很大的战略倾向——AI优先（AI-first）。未来的企业级AI，不是谁模型大，而是谁数据干净、治理好、上下文丰富。而这正是Informatica的强项。Salesforce的AI三件套：1.大模型和应用层：对接开源（比如OpenAI, Anthropic）；2.数据湖仓：用Data Cloud，打造360度客户视图；3.数据治理能力：正缺少元数据、血缘追踪、主数据统一的能力——Informatica刚好补上。尤其是现在AI最流行的“RAG+Agent”架构（检索增强生成 + 智能代理）越来越依赖数据治理、数据血缘、语义层建模等“脏活累活”。这些传统IT基础能力，反而成为了制胜的关键。Salesforce显然已经看得非常清楚——“不管你用多大的模型，喂进去的都是垃圾数据，那它吐出来的也不会是金子。”所以，这不是一次技术型并购，而是一次“认清底层价值链”的战略再投资。数据治理：AI时代的“燃料过滤器”我们常说：“数据是AI的燃料”，那数据治理就是“燃料的过滤器和精炼厂”。今天很多企业做AI，做得很热闹，但仔细一看，大模型落地最费劲的地方，其实不是模型选型、API接口，而是：数据找不到来源（没人知道哪个是对的版本）；指标定义五花八门（业务口径冲突严重）；数据质量堪忧（表里一堆空值和脏数据）；一问“为什么这条数据不对”，没人知道；领导要看经营分析报表，几个部门给出三个版本。这时候你才发现，AI问数也好、智能分析也罢，如果背后没有数据治理和语义统一做支撑，那就是沙滩上建楼，摇摇欲坠。Informatica能做的，其实正是把“基础数据活”做精做好。AI不是魔法盒，它是“垃圾进，垃圾出”的放大器。治理不到位，AI反而可能会放大错误。对中国企业的几点启示这笔交易对国内从事数据中台、AI落地和数据治理的团队来说，其实有不少启示：1. 数据治理的战略价值正在重估以前大家觉得“治理”就是填Excel、做模板、开规范会，成本中心的典型代表。但现在它变成AI应用成败的关键支柱之一。治理好不好，决定了AI能不能“听懂业务”。2. 不要迷信“大模型”，要重视“数据上下文”无论你用的是GPT-4、Claude 3还是国产大模型，如果没有数据的语义模型和上下文，大模型的回答幻觉率还是很高的。3. 中国厂商有机会打造“中国版的Informatica”目前国内企业如数语科技（Datablau），正在演化智能数据平台，提供了语义建模，RAG数据治理，AI增强问数等，做到了像Informatica一样全面与深度结合AI的治理。目前正通过融合行业Know-how、企业实践，打造Data+AI的突破口。写在最后Salesforce这笔收购，是一次“技术栈往下延伸”的策略部署，也是对AI时代“数据即核心资产”的再确认。而对于我们这些还在探索AI落地的企业和团队来说，更重要的是认清：AI不是新瓶装旧酒，而是一场“从数据源头重新洗牌”的系统性变革。如果你今天还没有一套清晰的数据治理体系，还没有搞明白你企业的指标逻辑和数据血缘，那就别急着谈AI驱动增长，至少一边夯实数据基础，一边探索AI时代的数据赋能。
查看详情
免费试用｜数据建模工具社区版开放计划上线
平台建模工具,共享云空间+行业模型库在大语言模型（LLM）时代，"幻觉"问题成为制约其应用的关键挑战。检索增强生成（RAG）技术通过引入外部知识库，为LLM提供实时、相关的信息支持，从而有效减少幻觉现象。然而，RAG系统的效果高度依赖于知识库的质量。如果知识库中的数据存在冗余、结构混乱或缺乏语义关联，检索出的信息可能无法为LLM提供有效支持，甚至引发新的幻觉问题。此时，数据建模的作用再次凸显。通过构建统一的数据模型，整合结构化与非结构化数据，建立清晰的实体关系和语义标签，为RAG系统提供了高质量、可管理的知识基础。通过数据建模的RAG知识库，查询准确度平均可以提到85%以上。为促进业界人士更便捷地采用数据建模方法，提升企业AI应用的落地效果，我们特别向个人和企业用户开放了数据建模工具——DDM社区版本。此次开放涵盖三大核心能力：全平台的数据建模工具、模型公有云空间、AI模型智库，欢迎大家下载试用。社区版开放下载即日起，企业/个人用户可以在datablau官网https://datablau.cn/的免费体验入口下载2025年最新版DDM客户端进行数据建模设计。首次开放Mac/Linux版本试用版建模工具为多端互通，全平台兼容，支持Windows/macOS/Linux系统，让数据模型创作实现真正"无界"。我们在经典强大的Windows版本基础上，新增了对UOS、中标等国产操作系统的支持，并且在Mac操作系统上也实现了完美适配。温馨提示：请大家根据自己的操作系统环境进行下载，不同环境下的DDM客户端试用版可能会有功能上的些许差异。此外，还支持轻量级的web端浏览器建模，单表建模、数仓建模等功能。模型上云，安全无忧我们提供免费的模型云共享空间，新注册用户可立享大容量模型共享空间，随时随地上云，获取更新您的模型，云端存储更安全。您可以在官网注册后，登录模型云。登录模型云后，可以查看您在DDM客户端创建并存到云端的模型，也可以在模型云直接新建模型，体验web端轻量级建模功能。您可以在各个操作系统DDM客户端，用官网注册的用户名[手机号]登录模型云，并进行云端模型的编辑操作，实现模型多端互通，畅快建模。AI智库，助力建模基于数语科技多年沉淀的行业知识库与全参数满血大模型训练体系，构建具备自主进化能力的智能模型长廊。整合银行、证券、制造、能源等领域上千个行业基准模型，实现模型模板的持续迭代优化。此外，还支持本地模型长廊共享，支持客户将自身积累好的模型作为模版模型进行分享。结语大模型已经取代了手动Coding和低代码，正在进入到设计即开发的时代。通过DDM社区版，数据建模师可以更好的设计应用与业务，AI工程师可以高效进行语义建模，转换高质量的RAG，推动大模型在数据查询方面实现更高的准确性和实用性。
查看详情
腾讯云×数语科技：Datablau DDM （AI智能版）上架云应用！
在数据爆炸式增长的时代，传统的数据建模方式已难以满足企业对敏捷性、智能化、自动化的需求。数语科技联合腾讯云推出的 Datablau DDM 数据建模平台（AI智能版），基于AI语义建模技术，深度融合腾讯混元大模型能力，重新定义数据建模流程，让企业数据治理更高效、更智能。Datablau DDM（AI智能版）现已在腾讯云应用市场上架，并入选AI精选软件推荐。从传统到智能：AI让数据建模更easyDatablau DDM（AI智能版）延续原版全链路数据建模能力的同时，通过AI增强实现三大升级：一、智能语义分析：从数据到业务的自动映射Datablau DDM （AI智能版）基于AI算法，对接混元大模型能力，可以自动识别并理解数据中的语义关系。并通过学习企业内部的数据字典、业务术语及关联规则，在数据建模过程中自动推测出各数据元素之间的关联性，快速生成符合业务需求的数据模型。二、自动化建模：自然语言驱动，一键生成数据模型Datablau DDM 数据建模平台（AI智能版）可根据自然语言描述的业务需求和业务规则描述，一键将数据模型中的实体导入到DDM工具中，自动生成模型的实体关系图，并支持手动调整。相比传统手动建模方式，自动化数据建模效率可提升70%，大幅降低数据团队的工作负担，同时业务人员也能参与数据设计。三、大模型持续优化：让数据模型越用越智能Datablau DDM 语义建模可实现在通用语义理解基础上，结合企业私有知识库，使模型更贴合行业特性和企业需求。同时，随着数据模型的不断使用，系统可自动优化推荐策略，使得生成的数据模型更加精准。点击 了解详情 获取Datablau DDM（AI智能版) 详情介绍，企业用户可平滑切换至AI智能版，立即体验智能数据建模，让数据治理进入AI时代！作为腾讯云重要的生态合作伙伴，数语科技将始终以自主创新为发展驱动力，持续推动行业标准升级。基于腾讯云强大的技术支撑体系，双方将进一步加强在数据智能领域的生态合作，携手为更多的企业客户提供高效敏捷的数据智能解决方案，全面赋能企业数字化转型进程。
查看详情
重磅回归｜数据治理与数据建模workshop北京站开启报名
各位数据先锋们：2025年数据治理与数据建模Workshop重磅回归！今年我们将开启全国巡回之旅，首站将于4月19日-20日在北京正式开启。后续还将登陆多个城市，敬请期待！今年课程三大颠覆性升级：1、大模型×数据治理深度耦合：覆盖 RAG + 大模型 + 传统数据治理的全栈方案，直达最前沿落地场景；2、深度解构DAMA车轮图：逐模块拆解数据治理实施要点与典型案例分享，构建完整知识体系；3、沉浸式实战训练营：从需求分析到方案落地全流程，手把手教你将理论知识转化为实战技能。 您将获得其他课程给不了的3大超能力：从0到1搭建企业级数据治理体系——掌握完整数据治理框架与落地方法论AI大模型重塑数据治理流程——掌握AI大模型时代数据治理关键能力真实场景深度演练——掌握业务对象识别、AP/TP建模等关键技能特色环节设计：✓ 互动研讨：与行业专家及同行破冰对话交流✓ 个性化答疑：针对具体工作遇到痛点难点提供专业指导我们课程不是纸上谈兵，而是源于多年项目实践的总结，学完就能用，效果立竿见影！（点击文章下方查看往期学员反馈）本期活动详情见下方海报，扫海报二维码报名，团购立减500元，即报即用！适用人群数据架构、数据建模、数据管理、数据工程等从业者，学习充电；产品经理、项目经理、业务负责人等从业者，转型期或职能融合快速get数据管理知识；从事与数据管理相关岗位的经验较少的新人，对数据管理实际场景深入了解。！！！重要提示报名成功后，请添加小助理发送付款截图，小助理将会为您发送具体的活动安排，同时，如有时间或地点变动随时通知。温馨提示：如果您有团购需求，或者在线支付遇到任何问题，都可以联系小助理哦~
查看详情
DMC数据建模认证课程报名通道正式开启！
Datamodeling社区重磅推出的DMC数据建模认证课程，自上线以来已收获业界广泛好评。无论您是数据建模领域的新人，还是寻求突破的建模从业人士，DMC认证都将成为您职业发展的强力助推器。立即报名，解锁您的专业竞争力！认证级别与适用人群DMC认证体系目前设有两个等级的认证，分别面向不同水平的数据建模从业者：■ DMCA数据建模初级认证适用人群：数据建模领域的入门者，主要考核数据建模的基础理论、基本工具使用及简单的建模实践能力。■ DMCP数据建模中级认证适用人群：有一定数据库设计、数据模型设计的相关从业者，期望再深度提升建模技能，提高职场竞争力；或对数据建模非常感兴趣且有一定的基础，期望转行成为专业数据建模师，以此来提升就业竞争力。报名及考试须知为了帮助更多小伙伴真正地掌握数据建模的知识和技能，DMC认证体系采用先学习，再考试的形式。初级与中级分别独立，您可以根据您的实际情况选择适合的等级报名。一、报名时间：即日起至2025年12月31日DMCA认证考试时间：随学随考，80分为通过认证。DMCP认证考试时间：初试随学随考，60分及以上可参加复试；每月15号安排复试，60分及以上为通过认证。二、报名费用： DMCA课程+认证 29.9元 DMCP课程+认证 399元三、报名方式：扫下方海报二维码报名，支付完成后视为报名成功，报名成功概不退款。*报名成功后请添加小助理（微信号：datamodeling），领取考试指南和帮助文档。需要补考的伙伴也请联系小助理，确认补考信息。★ 常见问题Q1：为什么要进行实名认证？身份信息关联报名、考试、认证的全部流程，证书与身份证号绑定，若身份证号有误，将会影响查询。Q2：之前在其他平台报名的课程是否还可以学习？可以的，由于不可抗力因素，课程已转到网易云课堂，之前在其他平台报名的课程可以继续学习不受影响。Q3：是否可以补考？考试不通过退款吗？报名后第一次考试不通过，可以联系社区小助理免费下一期进行补考，只可补考一次；如DMCP初试专业理论通过，补考只需复试。如补考也未通过，不支持退款，如想继续认证请重新报名考试。Q4：考试是什么形式？线上还是线下?理论考试和实践考试均为线上考试，具体请查看考试指南或咨询小助理。Q5：是否可以开发票？可以开发票，认证结束后请联系小助理开出，开票明细为咨询、服务类，如对发票明细有其他要求请在报名前咨询小助理。Q6：已经报名，但是考试时间与工作安排有冲突，是否可以改期或者退款？支持改期，不支持退款。Q7：考试通过，是否有纸质证书？考试通过后可以获得电子证书，请登录社区官网（datamodeling.cn），填写个人信息，进行下载打印。
查看详情
直播预告｜数据治理让NL2SQL更准确
“人工智能+”时代，正如业界共识：“数据不治理，AI不智能”数据治理，作为企业解决数据难题和提升AI应用效能的关键钥匙，正日益受到企业的高度重视。为此，Datamodeling联合行业专家重磅推出“数据治理「实战派」云端论坛”。4月15日起，每月至少1场，与10+行业大咖齐聚，一起探索数据治理的最佳实践与前沿技术，共创数字未来！第一期邀请朱金宝老师作为分享嘉宾，详情请看下方海报，扫描海报末端二维码即可预约直播～
查看详情
6连标！Datablau数据治理实力再获市场认可
近日，Datablau数语科技再传捷报，通过直销与生态合作伙伴协同发力，连续中标（或签约）鞍钢集团、以岭药业、招商证券、天津银行等多家行业头部企业。这一系列重量级合作不仅展现了Datablau在跨行业数据治理解决方案上的专业实力，更凸显了其"产品+生态"双轮驱动战略的成功实践。在市场捷报频传的背后，是数语科技持续加码技术创新的战略定力。值得一提是，在最新发布的Datablau产品版本中，实现了三大技术突破：首先，深度应用知识图谱技术，构建了企业数据资产的语义网络，显著提升元数据管理智能化水平，使得数据血缘链路追踪能力获得质的飞跃；其次，深度融合AI大模型能力，实现了数据标准自动推荐、智能语义建模、数据质量智能检测等功能；第三，全面升级云原生架构，可实现灵活扩展，支持跨云平台的无缝部署。在此次签约项目中，以岭药业、小康人寿等项目是与阿里云、腾讯云联合推进。一直以来，数语科技积极加强与云厂商的生态合作，通过云市场入驻、联合解决方案等模式，已构建起完整的云生态合作体系。目前Datablau数据治理产品已完成与阿里云、腾讯云等主流云大厂的深度适配，并入选多家云厂商的优选解决方案库。展望未来，数语科技将坚持"双轮驱动"发展战略：一方面持续加大研发投入，推动数据治理智能化技术迭代创新；另一方面持续深化与阿里云、腾讯云等生态伙伴的战略合作，加速数据治理在金融、制造、医疗等重点行业的规模化落地，助力更多企业实现从数据管理到数据赋能的跨越。（*海报中图片素材均来自公开渠道，如有侵权，请联系小编删除！）
查看详情
祝贺！数语科技荣任中国信息协会数字治理专委会常务理事单位
昨日，中国信息协会数字治理专业委员会成立大会在北京顺利举行。数语科技作为国内领先的数据治理服务商，荣任中国信息协会数字治理专业委员会常务理事单位，数语科技创始人&CEO王琤先生受聘为中国信息协会数字治理专业委员会智库专家，并受邀出席本次盛会。中国信息协会数字治理专业委员会是中国信息协会旗下专注于数字治理的非盈利性专业组织，致力于普及数字治理知识、推行行业数据治理、服务行业AI发展、提高数字资产管理能力，推动中国走进数字时代。数语科技作为中国信息协会数字治理专业委员会常务理事单位，拥有行业领先的数据治理技术产品和丰富的实践经验，曾主导及参与多项国家、行业标准制定。同时，以多年数据业务的沉淀为基础，打造了提供覆盖数据全生命周期的治理平台和服务，服务了300+多家大中型企业。未来，数语科技将在专委会的指导和支持下，积极参与行业标准制定与最佳实践探索，共同推进数据治理体系的规范化建设，赋能数据要素市场高质量发展。目前，数语科技自主研发的Datablau智能数据治理平台，通过智能语义建模、智能数据分类分级、元数据管理及数据血缘分析等核心功能，实现了数据治理全流程的智能化升级。平台将进一步融合RAG（检索增强生成）技术，通过构建知识驱动型治理体系，持续提升数据治理的效率。随着数据要素市场日趋繁荣与大模型的广泛应用，数语科技将基于人工智能、大数据等前沿技术，深入开展跨领域数据融合应用，为激活数据要素潜能、推动数字中国贡献数语力量！
查看详情
签约狂飙！Datablau数据治理项目10连签
近日，Datablau数语科技捷报频传，连续签约多家重量级客户，包括中国移动、云南白药、象屿集团、富德保险、人保资产、中银理财、上汽大通、山东港口科技集团青岛有限公司、首发集团等。这些客户来自金融、通讯、制造、医药、交通物流等多个行业，标志着数语科技在跨行业合作方面的进一步拓展，同时也彰显了其在数据治理领域的强大实力和广泛的市场认可。随着数据要素市场的快速发展和AI技术的广泛应用，数据治理已成为企业释放数据价值、提升竞争力的关键。作为数据治理领域的先锋企业，数语科技以DAMA数据治理框架为基础，融合AI大模型技术，打造了Datablau智能数据治理平台，显著提升了数据治理的智能化水平。通过AI技术，平台能够自动识别数据质量问题、优化数据模型、自动生成数据语义和数据标准等，并为企业提供智能化的数据治理建议，这不仅大幅降低了数据治理的复杂性和成本，还提高了数据治理的效率和准确性。同时，针对不同行业的场景和需求，数语科技不断探索和优化，构建了覆盖银行、保险、制造、能源、物流、医药等多行业的解决方案。目前，Datablau智能数据治理平台已获得10+行业的300+大中型企业的一致认可，成为众多行业领军企业的首选数据治理产品。未来，数语科技将不断创新技术和产品，为企业提供更加智能化、个性化的数据智能解决方案，助力企业在数据驱动的时代中赢得竞争优势，释放数据要素的巨大价值。（注:海报图片来自签约公司公开渠道，如有侵权，请联系小编删除）
查看详情
Datablau产品全面接入DeepSeek
在人工智能飞速发展的当下，新的AI工具如雨后春笋般不断涌现，DeepSeek便是其中备受瞩目的一颗新星。它通过先进的人工智能技术，为数据治理带来了革命性的变化。其核心技术包括自然语言处理、机器学习、知识图谱等，能够实现对数据的智能理解和处理。自动化方面：实现了数据治理全流程的自动化。从数据采集、清洗、分类到质量检测，DeepSeek都能自动完成，大大提高了治理效率。智能化方面：展现了强大的能力。它能够自动识别数据质量问题，智能推荐治理方案，实时监控数据状态。通过机器学习算法，DeepSeek还能不断优化治理策略，实现治理效果的持续提升。在可见的未来，智能驱动的数据治理平台将成为标准化的能力。那么，数据治理该如何拥抱以DeepSeek为代表的新一轮的AI技术浪潮？Datablau DDM语义建模接入DeepSeek，拥抱新技术语义建模产品接入DeepSeek，是Datablau数语科技在数据治理领域的又一重要创新实践。在语义建模方面，DeepSeek的自然语言处理能力能够帮助用户更加自然地表达业务需求。用户可以使用自然语言描述数据的特征、关系和业务逻辑，DeepSeek能够实时将自然语言转化为准确的数据模型，大大降低了数据建模的门槛，提高了建模的效率和质量。同时，DeepSeek的语义理解能力使得模型训练更加高效，同时也增强了对多语言文本的理解能力，能够帮助我们更好地理解用户的业务需求和数据含义。此外，通过接入DeepSeek，语义建模产品还具备了智能推荐和优化的功能。它能够根据用户的历史数据和业务需求，为用户推荐合适的数据模型结构和设计规范。同时，它还能对现有的数据模型进行优化和调整，提高数据的可用性和价值。Datablau 7x系列产品——AI CenterAI Center作为Datablau 7x系列中的核心组件，旨在打造一个自动化与智能化的数据智能中心。该模块通过与数据治理平台的生态集成，实现了从数据采集、清洗到分析的全流程自动化。此外，借助于AI提供的强大算法支持，AI Center还能够自动识别潜在的风险点并提出优化建议，大大提高了工作效率和准确性。我们已经在如下方面取得不错的效果：· 数据语义的生成：对于数据中的元数据语义，通过AIGC进行自动补全。· 智能数据分类：AIC可以根据数据的内容或特征，自动进行分类和分组。自动识别其主题、类别或类型，并进行标注。· 数据标准的生成：AIC可以根据数据的内容或特征，建立适合行业的数据标准，并对数据标准的分布进行智能推荐。· 质量自动评估：AIC可以分析数据集的完整性、准确性、一致性、及时性等维度，自动评估数据质量，并提出优化建议。由此可见，大模型已经逐步部署到企业，AI应用逐步落地，在数据治理领域也有很多探索。目前通过大模型和智能化的算法，在数据语义建模，数据标准化落标、数据质量监控、数据查询和清洗、ChatBI等领域，已经取得不错的效果。未来，人工智能驱动的数据治理（AI-Powered Data Governance）将是趋势。Datablau数语科技作为数据治理行业的创新者、引领者，最新推出的以DeepSeek为引擎的Datablau智能数据治理平台，可以实现智能数据资产运营和分类分级，在提升数据治理效率和准确性的同时，为数据资产要素市场化提供了坚实的基础。在这个充满挑战与机遇的时代，Datablau数语科技将继续依托强大的技术研发能力，探索更多基于AI的智能化产品，助力千行万业发挥数据要素价值，加速中国数字经济高质量发展。
查看详情
