Хотите более умное понимание в вашем почтовом ящике? Подпишитесь на наши еженедельные информационные бюллетени, чтобы получить только то, что имеет значение для искусственного интеллекта предприятия, данных и лидеров безопасности. Подписаться сейчас
Поставщик платформы данных Informatica расширяет свои возможности ИИ, поскольку потребности Gen AI продолжают увеличивать требования к предприятиям.
Informatica не новичок в мире ИИ; Фактически, компания дебютировала в своем первом инструменте Claire AI для данных в 2018 году. В современной генеративности AI ERA, Компания расширила свои технологии с улучшенными возможностями естественного языка в Claire GPT, как часть интеллектуального облака управления данными Informatica (IDMC), которое дебютировало в 2023 году. Это ценностное предложение, которое сделало компанию привлекательной целью приобретения, и Salesforce объявила в мае, что она намерена приобрести компанию за 8 миллиардов долларов.
В то время как это приобретение проходит через одобрения и регулирующие процессы, предприятия по -прежнему сталкиваются с проблемами данных, которые необходимо решить. Сегодня Informatica объявила о своем выпуске лета 2025 года, продемонстрировав, как в течение последних семи лет развилось путешествие по ИИ компании.
Обновление вводит интерфейсы естественного языка, которые могут создавать сложные трубопроводы данных из простых английских команд, управления на основе AI, которое автоматически отслеживает линию данных до моделей машинного обучения и возможностей автоматического картирования, которые сжимают недельные проекты картирования схемы в минуты.
В релизе рассматривается настойчивая задача предприятия, которую генеративный ИИ сделал более неотложным.
«То, что не изменилось, так это то, что данные продолжают фрагментироваться на предприятии, и что фрагментация все еще в быстром масштабе, они не сходится», — сказал VentureBeat, Пратик Парех, SVP и GM интеграции облака в Informatica. «Так что это означает, что вы должны объединить все эти данные».
От машинного обучения до Gen AI для предприятий
Чтобы лучше понять, что сейчас делает Informatica, очень важно понять, как это дошло до этого момента.
Первоначальная реализация Informatica Claire в 2018 году была сосредоточена на задачах практического машинного обучения (ML), которые мучили команды предприятия. На платформе использовались накопленные метаданные от тысяч реализаций клиентов для предоставления рекомендаций по времени проектирования, оптимизации времени выполнения и операционной информации.
Фонд был построен на том, что Парех называет «системой интеллекта метаданных», содержащей 40 петабайт моделей предприятия. Это было не абстрактное исследование, а прикладное машинное обучение, которое касалось конкретных узких мест в рабочих процессах интеграции данных.
Эта система интеллекта метаданных продолжала улучшаться в течение многих лет, а летом 2025 года платформа включает в себя возможности автоматического картирования, которые решают постоянную проблему данных. Эта функция автоматически отображает поля между различными корпоративными системами с использованием алгоритмов машинного обучения, обученных миллионам существующих моделей интеграции данных.
«Если вы работали с управлением данными, вы знаете, что картирование-это довольно трудоемкая работа»,-сказал Парех.
Автопоставление — это все, что касается данных из исходной системы, таких как SAP, а затем использование этих данных с другими корпоративными данными для создания записи управления основными данными (MDM). MDM для специалистов в области предприятий-это так называемая «золотая запись», поскольку она предназначена для того, чтобы быть источником правды о определенной сущности. Функция автоматического отображения может понять схемы различных систем и создать правильное поле данных в MDM.
Результаты демонстрируют ценность долгосрочных инвестиций Informatica в ИИ. Задачи, которые ранее требовали глубоких технических знаний и значительных временных инвестиций, теперь происходят автоматически с высокими показателями точности.
«Наши профессиональные услуги сделали некоторое картирование работы, которое обычно занимает семь дней», — сказал Парех. «Сейчас это делается менее чем за пять минут», — сказал Парех.
Копилот получает обновление для лучшего использования метаданных
Основным элементом любой современной системы ИИ является интерфейс естественного языка, который обычно сопровождается какой -либо формой кописта, чтобы помочь пользователям в выполнении задач. В связи с этим Informatica ничем не отличается от любого другого поставщика программного обеспечения для предприятия. Там, где он отличается, тем не менее, все еще находится на метаданных и технологии машинного обучения.
Летом 2025 года выпуск улучшает Claire Copilot для интеграции данных, которая в целом стала доступной в мае 2025 года после девяти месяцев в раннем доступе и предварительном просмотре. Копилот позволяет пользователям печатать запросы, такие как «принести все данные Salesforce в снежинка», и система организует необходимые компоненты трубопровода.
Лето 2025-е выпуск добавляет новые интерактивные возможности для копирования, в том числе расширенные функции вопросов и ответов, которые помогают пользователям понять, как использовать продукт, с ответами, полученными непосредственно из документации и справочных статей.
Техническая реализация требовала разработки специализированных языковых моделей, настраиваемых для задач управления данными, используя то, что вызывает Parekh-Grammarmar.
«Естественный язык, переведенный в Grammar Informatica, — это то, где входит наш секретный соус», — объяснил Парех. «Вся наша платформа представляет собой платформу, управляемую метадатами. Итак, внизу у нас есть собственная грамматика относительно того, как это описывает отображение, что описывает правило качества данных, что описывает активы MDM».
Время рынка: Enterprise AI требует взорвания
Сроки ИИ Evolution Informatica согласуются с фундаментальными изменениями в том, как предприятия потребляют данные.
Бретт Роско, SVP & GM, Облачное управление данных и Cloud Ops в Informatica, отметил, что большая разница в ландшафте корпоративных данных за последние несколько лет была масштабами, и больше людей, чем когда -либо, нуждалось в большем доступе к данным. Ранее запросы на данные были получены в основном от централизованных аналитических групп с техническим опытом; В эпоху AI Gen эти запросы приходят повсюду.
«Внезапно, с миром Gen AI, вы получили свою маркетинговую команду и вашу финансовую команду, которые просят данные, чтобы управлять своими генеративными проектами искусственного интеллекта», — пояснил Роско.
Летний релиз по инвентаризации управления ИИ и возможностями рабочих процессов решает этот вызов напрямую. Платформа теперь автоматически каталогом моделей искусственного интеллекта, отслеживает их источники данных и поддерживает линию от исходных систем до приложений искусственного интеллекта. Это касается предприятий по поводу поддержания видимости и контроля, поскольку проекты искусственного интеллекта размножаются за пределами традиционных аналитических групп.
Выпуск также вводит правила качества данных в качестве API, что позволяет проверку данных в реальном времени в приложениях AI, а не в обработке пакетов после движения данных. Этот архитектурный сдвиг позволяет приложениям ИИ проверять качество данных в точке потребления, решая проблемы управления, которые возникают, когда нетехнические команды запускают проекты искусственного интеллекта.
Техническая эволюция: от автоматизации до оркестровки
Лето 2025 года демонстрирует, как развивались возможности ИИ Informatica от простой автоматизации до сложной оркестровки. Усовершенствованная система Copilot Copilot может разбить сложные запросы естественного языка на несколько скоординированных шагов, сохраняя при этом человеческий надзор на протяжении всего процесса.
Система также предоставляет возможности суммирования для существующих рабочих процессов данных, решающих проблемы передачи знаний, которые страдают от команд предприятий. Пользователи могут попросить Copilot объяснить сложные интеграционные потоки, созданные предыдущими разработчиками, снижая институциональные зависимости знаний.
Поддержка выпуска модельного протокола контекста (MCP) и новых генеративных разъемов ИИ для NVIDIA NIM, DataBricks Mosaic AI и Snowflake Cortex AI демонстрируют, как инфраструктура AI компании адаптируется к появлению новых технологий, одновременно поддерживая при этом стандарты корпоративного управления.
Стратегические последствия: зрелость выигрывает в ИИ предприятия для данных
Семилетнее путешествие по ИИ Informatica, кульминационное в усовершенствованиях для выпуска лета 2025 года, иллюстрирует фундаментальную истину об усыновлении ИИ предприятия: устойчивые вопросы опыта области.
Подход Компании подтверждает стратегию создания специализированных возможностей ИИ для конкретных предприятий, а не реализации решений общего назначения искусственного интеллекта. Рабочие процессы Discovery and Devicemance Summer Release и управление на основе AI, представляющие возможности, которые возникают только в результате понимания того, как предприятия фактически управляют данными в масштабе.
«Если у вас не было практики управления данными до появления Gen AI, вам больно», — отметил Роско. «И если у вас была практика управления данными, когда появился Gen AI, вы все равно пытаетесь бороться».
По мере того, как предприятия переходят от эксперимента по ИИ к развертыванию производства, подход Informatica подтверждает фундаментальную истину: в предприятиях ИИ, зрелость и специализация, больше, чем новизна. Предприятия не должны просто учитывать новые функции, способствующие искусственным технологиям, но и возможности ИИ, которые понимают и решают сложные реалии управления корпоративными данными.
Источник
