Salesforce收购Informatica六个月后，CIO们该知道什么

Salesforce以80亿美元收购Informatica已过去六个月，有一点显而易见：这家公司正处于两种企业文化相互磨合的阵痛期。

目前，Informatica团队正在努力适应Salesforce的工作方式。

整合是双向的，但过程并不顺畅。虽然一部分原Informatica高管已进入Salesforce数据团队的关键职位，但许多老员工在交割完成后选择离开，而非留下来接受新的管理体系。与此同时，Informatica的新总经理——前OpenText首席产品与技术官Savinay Berry——在公司旗舰活动Informatica World开幕时，才刚刚上任72小时。

抛开收购后的动荡不谈，根据笔者在Informatica World现场的所见所闻，CIO们将看到一个正在积极重构其数据平台的Informatica——面向智能体化、无头架构的未来，同时深度融入现有的Salesforce数据体系。

但大多数企业尚未做好迎接智能体AI的准备

与市场上的其他厂商一样，Informatica也发现，企业必须拥有成熟的数据流程，才能真正参与智能体时代的竞争。根据Dresner Research的调研数据，只有32%的企业实现了数据流程的工业化，对于这部分企业而言，AI投资和深度集成正在发挥显著效果；而另外68%的企业数据仍处于孤岛状态、依赖临时修补，要帮助这些企业，就需要借助AI来加速数据能力的成熟。

好消息是：在本次活动中，已经出现了一些关于行业如何服务这68%企业的思路雏形。

整个行业正寄望于AI来解决多年积累的数据债务

这意味着要用AI大幅缩短从数据不成熟到成熟的演进周期——而这一过程在历史上往往需要数年时间。

每一个智能体都代表着相比几年前的显著技术跃升，也是笔者目前尚未在Informatica竞争对手处看到的能力。

主数据管理重新成为战略重点

在与Informatica客户、赫斯特公司数据与AI副总裁Theodora Bakker的交流中，她分享了自己在不同组织中九次实施主数据管理（MDM）的经历。

她说，第一次实施MDM耗时超过九个月，而最近一次在手握需求文档的情况下只用了六周。

Informatica深入分析了2018年前后制约MDM普及的瓶颈，并采取了彻底重写代码的艰难举措，使部署变得更加便捷。（这也解释了为什么Bakker的实施周期能够大幅缩短。）

不过，Bakker和笔者都认为，MDM乃至整个数据体系还需要进一步提速。

Bakker表示，她希望MDM系统能够基于人工编写的需求与规则来运作，主动提出优化建议，并呈现出对企业数据的下游影响。

Salesforce认为真正的价值在于深入应用层之下

Salesforce数据基础业务总裁兼总经理Rahul Auradkar是一位极具数据洞察力的领导者，他深刻理解Informatica如何以不同于Tableau等历次收购的方式融入Salesforce的产品版图。

在Informatica World的开场致辞中，他坦率地分享了Informatica令他兴奋的地方。

Auradkar在台上与Informatica领导层交流时透露，Salesforce早在去年的Informatica World期间就已开始进行尽职调查。但他表示，吸引他的并非Informatica过去的市场地位，而是其面向未来的战略布局。

"真正让我兴奋的是他们的产品路线图，以及'ready-set AI'这一理念，"他说，并将其描述为一条面向企业的切实可行的前进路径，"说实话，数据管理一直以来都太难了。"

Auradkar还谈及了企业应用未来走向的不确定性。在介绍Berry时，他提到这位新总经理在面试过程中——包括与Salesforce首席执行官Marc Benioff的对话——对软件业务的前景坦诚直言。

据Auradkar描述，Berry的核心观点很明确：没有人能完全确定企业应用的未来走向。这一判断显然也引起了资本市场和CIO群体的共鸣。

在与Auradkar的交流中，他没有否认这样一种可能性：应用程序未来可能越来越多地演变为架设在数据与AI系统之上的事务处理层。

"过去24个月，大语言模型取得了长足进步，"他说，"我认为没有人预料到它们会发展到今天这个水平，也没有人知道软件行业将走向何方。"

这对CIO而言意义重大。目前，约三分之一的企业IT预算仍与应用程序绑定，而软件的长期交互模式似乎正在经历深层转变。

Auradkar简单概括道："没有人确切知道人们将如何与软件互动。"但他补充说："数据与AI层永远都会存在。在它之上的一切都将改变。"

这一判断有助于解释Salesforce当前为何致力于掌控企业工作流之下的数据与编排层。Auradkar表示，他认为Salesforce的长期竞争优势将来自与工作流动态相结合的数据能力，而非单纯依赖应用程序本身。

他指出，跨系统、跨数据的碎片化问题正在加剧，而Informatica推出仅约90天的无头平台有望帮助企业实现数据"碎片整合"。

对CIO而言，这一信号不容忽视：Salesforce正越来越清晰地将竞争优势定位于企业应用层之下的数据质量、工作流编排与情境智能，而非仅仅是应用程序本身。

一瓶500美元的葡萄酒：驱动智能体的是情境，而非单纯的数据

Auradkar与业内其他人士一样，认为情境是驱动智能体运转的核心纽带，而这远不止于主数据管理所能覆盖的范畴。

当笔者问及Salesforce如何构建情境能力、而非仅仅生成单一客户视图时，Auradkar表示，这有赖于Salesforce的数据基础平台——在这一平台中，多域关系得以为智能体建立起来。

这使智能体能够在更丰富的情境下行动，同时减少幻觉问题。设想一个负责审核报销单的智能体：它不会机械地套用公司统一的报销政策，而是能够注意到报销单中涉及的潜在客户是一位高管，该公司本季度预计完成交易，这顿晚餐与一笔数百万美元的合同直接相关——于是，智能体批准了那瓶500美元的葡萄酒。

Auradkar随后将话题引向"无头架构"这一概念。将这一概念应用于数据领域颇具启发性，因为这意味着数据智能体本身应该是可直接寻址的。

据Auradkar介绍，这一方式将使Informatica既更加开放，也更具竞争力。"这意味着你可以从任何节点直接访问我们。"

他还表示，这一架构有助于简化与合作伙伴的协作，同时为客户提供更大的灵活性与选择空间。

在如何触达那68%数据能力不成熟的企业方面，Auradkar认为自动化是关键。"这将使Informatica能够以即插即用的方式接入Salesforce。"

Auradkar认为，行业必须大幅提升企业与数据交互的速度，尤其是在企业希望Agentforce大规模落地的背景下。采用无头架构后，数据使用者可以直接询问某条信息是否准确，而无需了解其背后的数据结构或治理模型。

当笔者询问为何活动中对自助式BI的讨论并不突出时，Auradkar指出Tableau已在这一领域深耕多年。但他同意，信息获取的速度至关重要——尤其是在营销等领域。

与此同时，他也强调，自助服务还应涵盖可观测性：数据从哪里来？是否存在质量问题？安全性如何？

CIO已没有数年时间来推进数据工业化

软件行业正经历深刻变革，这一点毋庸置疑。

尽管外界对于Salesforce收购Informatica能否带来实质增值存在不少争议，但Salesforce对自身目标的把握似乎相当清晰。

与此同时，Informatica也在重塑自我，以适应一个CIO不再拥有数年时间来推进数据环境工业化便需要大规模部署AI智能体的新时代。

对CIO而言，这一含义难以回避：如果企业价值的重心正在向应用层之下迁移，那么数据成熟度、数据治理与情境智能——这些曾被视为"技术人员专属领域"的议题——将成为真正的战略基础设施，而非可有可无的后台管道。

Q&A

Q1：Salesforce收购Informatica之后，Informatica的产品方向发生了哪些变化？

A：收购后，Informatica正积极将其数据平台重构为面向智能体化、无头架构的体系，同时与Salesforce现有数据体系深度整合。Informatica还推出了上线约90天的无头平台，旨在帮助企业整合碎片化数据。此外，主数据管理（MDM）被重新定位为战略级能力，通过代码重写大幅缩短了实施周期。

Q2：什么是"无头架构"，Salesforce为什么要将它用于数据平台？

A：无头架构是指将数据服务与前端应用解耦，使数据智能体可以从任意节点被直接访问和调用，而不依赖特定应用界面。Salesforce将这一理念引入数据领域，目的是让Informatica平台更加开放、灵活，方便与合作伙伴协作，也让企业用户无需了解底层数据结构就能直接查询和使用数据，从而降低数据使用门槛，加快企业数据成熟进程。

Q3：CIO现在最需要关注的数据管理挑战是什么？

A：目前只有约32%的企业实现了数据流程的工业化，其余68%的企业数据仍处于孤岛状态。随着AI智能体加速落地，CIO已没有数年时间慢慢推进数据成熟化。数据质量、跨系统治理和情境智能正从后台支撑职能升级为核心战略基础设施，CIO需要优先推动数据工业化，才能让AI智能体在企业中真正规模化运行。