那么，是什么原因让 Salesforce 在短短一年后就卷土重来，执意收购 Informatica 呢？答案或许就在当下正蓬勃发展的 AI 时代的数据治理价值之中。

AI 时代数据治理的重要性

在 AI 时代，数据已成为驱动企业发展的核心资产。数据治理，作为确保数据质量、安全性、合规性以及有效利用的一系列管理活动，其重要性愈发凸显。

1、高质量数据是 AI 模型的基石

AI 模型的准确性和可靠性在很大程度上依赖于输入数据的质量。高质量的数据能够训练出更优秀的 AI 模型，为企业提供更精准的预测和决策支持。以金融行业为例，智能风控系统需要大量准确的客户交易数据、信用记录数据等，通过机器学习模型来提前识别和预警潜在的风险。如果输入的数据存在错误、缺失或不完整，那么训练出来的风控模型就可能无法准确识别风险，导致金融机构面临巨大的损失。同样，在医疗行业，AI 辅助诊断系统需要高质量的医学影像数据、病历数据等，才能准确地帮助医生进行疾病诊断。例如，在对 X 光影像进行分析时，若数据存在噪声或标注不准确，AI 系统就可能给出错误的诊断结果，延误患者的治疗。

2、数据安全和合规性是企业运营的底线

随着数据隐私法规的日益严格，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）以及我国不断完善的数据安全相关法律法规，企业需要确保数据的收集、存储和使用符合法律法规的要求，以避免潜在的法律风险。数据泄露事件不仅会给企业带来巨额的经济赔偿，还会严重损害企业的声誉。例如，某知名电商平台曾因数据泄露事件，导致数百万用户的个人信息被曝光，该平台不仅面临了大量用户的投诉和流失，还遭受了监管部门的严厉处罚，企业形象一落千丈。因此，有效的数据治理能够帮助企业建立完善的数据安全防护体系，确保数据在整个生命周期中的安全性和合规性。

3、数据量的爆炸式增长需要高效的数据治理

随着物联网、社交媒体等技术的普及，企业面临着数据量的爆炸式增长。如何有效地管理和存储这些海量数据，成为了数据治理的一个重要挑战。例如，一家大型制造业企业，其生产线上的各种设备通过物联网技术实时产生大量的运行数据，包括设备的温度、压力、转速等。这些数据不仅数量庞大，而且格式多样，既有结构化数据，也有非结构化数据。如果企业没有有效的数据治理手段，就无法对这些数据进行及时、准确的分析和利用，无法从中挖掘出有价值的信息，如设备故障预警、生产效率优化等。

4、多样化的数据来源增加了数据管理的复杂性

数据的来源越来越多样化，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、非结构化数据（如文档、图片、音视频等）和半结构化数据（如 XML 文件）。不同类型的数据具有不同的特点和处理方式，这增加了数据管理的复杂性。在企业的数据资产中，非结构化数据占据了总量的 80%，但其使用率却仅为 30% 左右。然而，非结构化数据中蕴含着大量有价值的信息，如客户的反馈意见、市场趋势分析等。随着 AI 应用对多源异构数据的需求增加，企业对于非结构化数据的价值化需求也在加速释放，而相应的数据治理模块也将获得进一步的关注与优化。例如，企业通过对社交媒体上用户发布的图片和评论等非结构化数据进行分析，可以了解消费者对产品的满意度和需求偏好，从而为产品研发和市场推广提供有力的支持。

Salesforce 收购 Informatica 的原因分析

1、强化数据治理能力，提升 AI 应用竞争力

如前文所述，AI 时代数据治理对于企业的重要性不言而喻。Salesforce 作为一家在 SaaS 领域具有重要影响力的企业，其业务的进一步发展和创新离不开强大的数据治理能力。Informatica 在数据治理领域拥有深厚的技术积累和丰富的实践经验，特别是在数据集成、数据质量、数据管理等方面具有领先的解决方案。通过收购 Informatica，Salesforce 能够迅速提升自身的数据治理能力，为其 AI 应用提供更坚实的数据基础。这将有助于 Salesforce 在客户洞察、销售预测、客户服务优化等方面开发出更具竞争力的 AI 功能，进一步巩固其在 CRM 市场的领先地位。

2、整合数据资源，拓展业务边界

Salesforce 虽然在客户关系管理方面积累了大量的数据，但随着市场竞争的加剧和客户需求的不断变化，需要整合更多类型的数据资源，以提供更全面的解决方案。Informatica 服务的客户涵盖多个行业，拥有广泛的数据资源和合作伙伴网络。收购 Informatica 后，Salesforce 可以整合双方的数据资源，拓展业务边界，为客户提供跨行业、更丰富的服务。例如，通过整合不同行业的客户数据和市场数据，Salesforce 可以为客户提供更有价值的市场分析和行业洞察，帮助客户更好地制定战略决策。

3、应对市场竞争，推动行业整合

在 SaaS 行业，竞争日益激烈。Salesforce 的竞争对手也在不断加强自身的数据治理和 AI 能力。通过收购 Informatica，Salesforce 能够在数据治理和 AI 应用方面形成差异化竞争优势，应对市场竞争。同时，此次收购也将推动 SaaS 行业的数据治理领域的整合和发展。随着数据治理在企业数字化转型中的重要性不断提升，行业内的整合将有助于优化资源配置，提高整个行业的数据治理水平，为企业客户提供更优质的服务。

综上所述，Salesforce 收购 Informatica 是其在 AI 时代为了提升数据治理能力、强化 AI 应用竞争力、拓展业务边界以及应对市场竞争的重要战略举措。这一收购案不仅体现了 AI 时代数据治理的巨大价值，也将对 SaaS 行业的发展产生深远的影响。企业在 AI 时代的发展中，应充分认识到数据治理的重要性，积极探索适合自身的发展路径，以数据驱动创新，实现可持续发展。

AI与数据双轮驱动：数据 for AI

数据 for AI 强调的是通过有效的数据治理，为 AI 应用提供高质量、丰富且多样化的数据。这是 AI 技术能够在企业中成功落地并发挥价值的关键。

1、数据的收集与整合

企业需要从各种数据源收集数据，包括内部业务系统（如 ERP、CRM 等）、外部合作伙伴、社交媒体、物联网设备等。然后，将这些来自不同源头的数据进行整合，消除数据孤岛，形成一个统一的数据视图。例如，Salesforce 自身作为全球领先的客户关系管理（CRM）软件提供商，拥有大量的客户数据，但这些数据可能分散在不同的业务模块和系统中。而 Informatica 在数据集成方面具有强大的能力，其技术可以帮助 Salesforce 更好地整合来自不同渠道的客户数据，包括客户的基本信息、交易记录、沟通历史等。通过将这些数据整合在一起，Salesforce 能够为客户提供更全面、个性化的服务，同时也为其 AI 应用提供更丰富的数据资源。

2、数据的清洗与标注

收集到的数据往往存在噪声、错误、缺失值等问题，需要进行清洗和预处理，以提高数据质量。对于一些用于训练 AI 模型的数据，还需要进行标注，以便模型能够学习到数据中的特征和模式。例如，在图像识别领域，需要对大量的图像数据进行标注，告诉模型图像中包含的物体是什么。Informatica 拥有先进的数据清洗和标注工具及技术，能够帮助 Salesforce 快速、准确地处理海量数据，确保数据的质量和可用性。这对于 Salesforce 开发和优化基于 AI 的客户洞察、销售预测等应用至关重要。

3、数据的存储与管理

选择合适的数据存储架构和管理系统，确保数据的高效存储、快速访问和安全保护。对于大规模的企业数据，分布式存储和大数据管理平台成为主流选择。Informatica 在数据管理方面的专业知识，可以帮助 Salesforce 更好地管理其海量的客户数据和业务数据。通过优化数据存储和管理，Salesforce 能够提高数据的查询和分析效率，降低数据存储成本，同时保障数据的安全性和可靠性。

AI与数据双轮驱动：AI For 数据

AI For 数据则侧重于利用 AI 技术来改进数据治理的流程和方法，提高数据治理的效率和效果。

1、自动化的数据质量检测

传统的数据质量检测需要人工制定规则和进行大量的手动检查，效率低下且容易出错。利用 AI 技术，如机器学习算法，可以自动检测数据中的异常值、重复数据、不一致性等问题。例如，通过训练一个异常检测模型，系统可以自动识别出数据中不符合正常模式的数据点，及时提醒数据管理员进行处理。这大大提高了数据质量检测的效率和准确性，能够更快地发现和解决数据质量问题。

2、智能的数据分类与标注

对于大量的非结构化数据，手动进行分类和标注是一项非常繁琐的工作。AI 技术，特别是自然语言处理（NLP）和计算机视觉技术，可以实现数据的自动分类和标注。例如，利用 NLP 技术可以对文档、邮件等文本数据进行自动分类，将其归入不同的主题类别；利用计算机视觉技术可以对图片中的物体进行自动识别和标注。这样可以节省大量的人力和时间成本，同时提高数据标注的一致性和准确性。

3、数据安全的智能防护

AI 技术可以用于检测和防范数据安全威胁，如入侵检测、恶意软件识别等。通过分析网络流量、用户行为等数据，AI 模型可以实时监测数据安全状况，及时发现潜在的安全风险，并采取相应的防护措施。例如，一些先进的数据安全系统利用机器学习算法来学习正常的用户行为模式，一旦发现用户行为出现异常，如异常的登录地点、频繁的数据下载等，系统就会发出警报并进行进一步的调查。这为企业的数据安全提供了更智能、更高效的防护手段。

写在最后：数据治理与AI的双向赋能

数据治理与AI的融合并不是简单的数据技术+人工智能技术，而是一个双向赋能的过程。一方面，数据治理为AI提供了高质量的数据支持，确保了AI技术的准确性和可靠性；另一方面，AI技术为数据治理提供了强大的工具和方法，提高了数据治理的效率和效果。这种双向赋能的关系形成了一个闭环系统，推动了数据和AI的共同发展。

在这个闭环系统中，数据治理与AI相互促进、共同进化。数据治理的不断完善为AI技术的发展提供了更加坚实的基础；而AI技术的不断创新也为数据治理带来了更多的可能性和挑战。这种相互促进的关系将推动数据和AI领域不断向前发展，创造更多的价值和影响。