Informatica 宣布扩大其云数据质量解决方案的功能，这是第一个也是唯一一个基于微服务的多租户云数据质量解决方案，与行业领先的集成平台Intelligent Cloud Services集成在一起。云数据质量虚拟峰会上提供服务(iPaaS)解决方案 。更新包括通过Informatica的AI支持的CLAIRE引擎对智能和自动配置进行概要分析，以及对解析和重复数据删除的增强。
云计算的采用迅速加速，数据质量是将工作负载转移到云的组织中的头等大事。改进的数据质量提高了数据价值，加快了云迁移和云数据仓库的现代化，提高了用户对SaaS应用程序的采用率，并降低了风险和潜在的业务中断。然而根据本发明的IDC 调查1，60%的机构是由数据质量的挑战。
Informatica的云数据质量解决方案通过使用一致的流程和方法，自动化和扩展数据概要分析，实现自助服务和业务所有权，在本地和多云混合环境中实现跨源的集中式规则管理以及提供连续性来解决这些挑战洞察数据质量。
通过授权企业中的用户自行识别和解决数据质量问题，这使每个人的数据质量民主化。让最终用户参与数据质量计划对于成功采用云应用程序和信任来自分析的见解至关重要。
改善数据质量还将使企业能够提高云数据仓库的生产力和价值。借助Informatica，企业可以简化数据清理，建立高质量的数据管道并从云数据仓库提供可信赖的见解。建立可靠的数据验证，清除，解析，标准化和重复数据删除方法是从云数据仓库生成市场塑造见解的关键。
增强的云数据质量解决方案的云本机功能包括：
智能数据分析： 借助CLAIRE提供的智能，可基于云应用程序数据源自动分配最佳实践数据质量规则。使用现成的模板分析数据以检查其结构和上下文。然后，向下钻取以查看详细信息并过滤结果，并比较配置文件运行以识别一段时间内的趋势。
业务规则定义： 使企业能够领导数据质量计划，同时缩短项目周期并使IT部门专注于战略项目。
集中式可重用规则： 在整个企业中一致地应用数据质量规则，以支持数据治理。通过重复使用集中管理的数据质量规则来降低成本，并简化数据质量问题的解决方案。
管理和监视： 通过调整数据质量和数据治理工作来提供连续的见解，并跟踪数据质量随时间的改善。
Informatica的云数据质量解决方案已经每月在云中处理超过1亿个数据验证，它建立在Informatica丰富的传统和本地数据质量上。
Informatica Cloud Data Quality构建在基于微服务的，基于API的，由AI驱动的基于iPAaS的模块化模块上，可让客户快速识别和解决数据质量问题，而无需进行任何其他IT编码或开发。企业可以利用业界最安全，最受信任的企业iPaaS，因此他们可以专注于卓越的运营，而不是额外的基础架构投资。
Informatica将在今天的Virtual Summit上展示其云数据质量解决方案，从PDT上午9:00开始，主题演讲将在随需应变的会议和演示之后进行。与会者可以注册该活动并在此处访问重播 。
Informatica数据管理高级副总裁兼总经理Jitesh Ghai表示：“当今快速变化的商业环境使基于云的分析和现代技术基础架构成为关键任务，而数据质量是成功进行数字化转型计划的基础能力。” “公司对这些计划进行了投资，目的是提高效率，生产力和成本节约–但是糟糕的数据质量可能会降低应用程序的完整性和可信度，并削弱分析的洞察力，从而成为成功的重要障碍。通过将Cloud Data Quality与业界领先的iPaaS相结合，Informatica使企业能够有效利用员工的数据，从而使企业能够充分发挥其云计算和数据仓库投资的全部潜力。”