Informatica通过自动数据治理与合规实践 向企业交付可信及安全数据

Informatica数据治理与合规解决方案是业界首款智能的单一解决方案，使业务、技术和安全部门都参与到针对所有企业数据的治理活动中。

• 能在整个企业范围内更加方便地访问、理解和使用数据，从而对企业整体数据治理及合规计划起到推动作用

• 充分发挥CLAIRE作用——CLAIRE是嵌入Informatica智能数据平台的智能应用

• 与业界领先的Informatica数据管理解决方案及产品系列相集成，范围包括内部部署数据、云数据和大数据。

Informatica全球用户大会，中国北京，2017年6月15日 ——致力于加速数据驱动式数字变革的企业云数据管理领域的领导企业Informatica公司日前发布了Informatica数据治理与合规方案，这是业界首款专为推动企业全局数据治理与合规性实践设计的治理解决方案。Informatica数据治理与合规方案是仅有的一款将业务、IT和安全团队均纳入数据治理活动的解决方案，涉及的数据跨越整个企业范围，并且包括所有类型——云数据、内部部署数据和大数据。

Informatica数据治理与合规方案可作为Informatica智能数据平台?的一部分进行交付。Informatica由元数据和人工智能驱动的平台涵盖了内部部署数据、云数据和大数据。该平台确保了数据的可靠性、安全性、可治理性、可访问性、及时性、相关性以及可操作性，由此可助力世界顶级公司交付数据驱动的数字化转型成果。

Informatica数据质量和治理部副总裁兼总经理Jitesh Ghai表示：“随着数据量的持续增长以及数据战略重要性的不断提升，监管法规也变得日益复杂和多变，传统的数据治理项目不再只是一种可行的选择。企业机构必须采取一种整体的、自动化的方式开展数据治理与合规性实践，从而在数字化时代取得成功。”为了解决这一问题，Informatica将功能最全面的治理和合规应用包整合在一起，使来自从非技术业务用户到IT人员的所有要素均能有效协作，无论身处何地，均能对企业的任何数据进行治理。”

埃森哲数字技术服务公司下属部门埃森哲分析部管理总监Albrecht Powell说：“对公司来说，对数据治理与合规实践保持关注，确保整个机构数据的安全性和可信性是至关重要的，特别是考虑到一些当前的和新出台的法规，例如，巴塞尔银行监管委员会（BCBS）239号和通用数据保护条例（GDPR）。埃森哲与Informatica合作，通过智能化数据治理解决方案帮助客户应对业务和技术数据挑战。应用智能帮助客户获得了更好的业务敏捷性、更快的价值实现以及持续的运营效率。”

集成化、整体化和智能化

• Informatica数据治理与合规性应用由一整套集成化的创新智能产品组成，这些产品在相关领域都是公认的领先产品 ：

• Informatica Axon涉及所有相关方，无论是技术层面，还是业务层面，从数据拥有者到首席数据官，它可以对机构的数据进行有效治理并促进彼此间的协作。

• Informatica Secure@Sourceò能够对敏感数据扩散情况进行探查、分析和可视化映射，而无论数据位于何处，它还能对潜在的风险进行检测和量化，并对存储在整个企业范围的结构化和非结构化敏感数据进行修复。

• Informatica数据质量确保所有关键的企业计划和过程都能获得相关、及时和可信的数据。

Informatica企业信息目录提供了一种基于机器学习的引擎，能够对企业范围内的数据资产进行自动扫描和编目，并对它们进行索引，以便使用者在整个企业范围内进行查找。

这些产品均搭建在Informatica智能数据平台之上，该平台使用CLAIRE Engine?提供的元数据驱动的人工智能，能够提供有助于促进用户生产率提升的自动化和个性化建议，加速数据治理方案的实施，并提高持续的运营效率，满足复杂多变的监管法规的要求。

Informatica数据治理与合规应用及其组件产品还集成了Informatica智能数据平台的其他元素，包括：业界领先的Informatica主数据管理解决方案、Informatica云ò和大数据管理ò、以及数据连接和集成工具。这能为客户的数据治理计划带来更多功能。

Informatica数据治理与合规性应用带来的具体好处包括以下能力：

• 通过单一、智能化及高度自动化的解决方案，解决所有数据治理需求。

• 适应不断改变的风险及合规性挑战，包括通用数据保护条例、综合资本分析及审查条例（CCAR）、健康保险流通与责任法案（HIPAA）及其他规定。

• 促进业务和技术人员之间的协作，以达成治理目标。

• 对任何应用场合、用户及部署类型的数据进行治理，部署类型包括：云部署、内部部署、混合环境和大数据环境。

• 对所有类型的敏感数据进行迅速识别、监测和保护。

• 对敏感数据风险进行可视化处理，利用机器学习技术发现恶意活动并迅速对其采取行动。