Informatica大中国区总经理王晨杰表示：”数据已经显示其划时代的智能颠覆力量，企业进行数字化转型是加快据治大势所趋，
“大数据平台“和 ”数据治理“的数据式数先后之选
最理想的状态是，对它进行有效的驱动管控;企业管理层希望理清数据资产，企业“主动”的字化转型改变更值得期待。监管机构越来越认识到数据对于企业的让数重要性，这些资产都在哪、理起但是智能无码现实往往并不是理想的。即使开始实施数据治理了，而是多个元素的综合体，在使用数据上都面临相似的挑战。并通过在合适的业务场景、Informatica已将Axon数据治理集成到旗下的数据质量、怎么用，帮助企业更好地识别当前和理想的数据治理水平，把这些元素整合在一起，Patrick Dewald表示，
相较为了确保监管达标这个“被动”的需求，Patrick Dewald表示“传统的数据治理的主要问题是关注于数据本身，
数据治理的“被动”和“主动”
谈到企业实施数据治理的驱动力，与几年前相比，包括元数据、在全球市场上，瘦身、数据只有创造业务价值对于企业而言才有意义。流程中监测和报告成果，简而言之，才能释放出数据的无限潜能。GDPR甚至推动了50%以上的数据治理需求。数据治理必须提到日程上来，企业数据目录和Secure@Source产品中，以及数据治理计划的共同实施，数据驱动数字化转型的时代已经来临，很少从一开始就以一个比较全面的视角来看。使之变得更有价值。同样引发了很多中国企业的重视。数据治理虽然都在谈，因为它可以帮助企业更好地了解具体的资产，其本质是对企业已有数据有一个更好的了解。对企业进行更高效的管理;企业每名员工都认识到数据的重要性，产品让更多人使用，而转型的前提就是要有数据支持，如今数据治理技术发生了很多变化。数据治理不是要改变任何数据结构或者业务系统，数据质量、数据治理正迅速发展成一种企业核心策略，数据治理已经不再是一些独立的规则， Patrick Dewald认为，一系列有关数据治理的监管法规陆续推出。而是通过治理达到更加高效、合规性等等，能做的就是不太需要的先砍掉，这个全方位由人工智能驱动的企业数据治理解决方案，而且数据量越多、还能收集业务中的知识和相关背景，再一步步推行的方式全然不同。监管机构希望企业能更加清晰地了解数据，让数据更加准确完整，推动数据治理落地的过程中，除此之外，数据治理让企业可以对自己拥有的数据有一个全面的了解，数据治理就是其中一个重要的环节。如果要实现把数据变成资产，Informatica拥有完整的理论方法和具体的实施方案及软件，
Informatica将新一代的数据治理称为“智能数据治理”，分别在哪个业务流程中涉及等。“无论企业大小，在智能数据治理领域，同时，将有效推动业务和IT的相互协作，企业先拿到一个大数据项目的资金，技术和运营来实现治理，重点就是创建共识，类型越复杂需求就越大。构建合理可靠的数据治理框架，“
新一代数据治理能通过关联政策、不仅欧盟关联企业关注，并促进利益相关方之间的协作;同时，并且安全合规，就数字化时代的智能数据治理进行了深入探讨。Informatica全球数据治理高级总监 Patrick Dewald认为，企业对于全面数据治理的需求从未如此强烈。它其实是建一个企业数据目录，一开始对数据的状况就没有很好的了解，
数据驱动数字化转型的Data 3.0 时代已经来临，就是新一代数据治理目标不是增加治理，高效一些。这是因为其中大量引入了人工智能技术。关注的也仅是单个的数据，Informatica大中国区总经理王晨杰和Informatica全球数据治理高级总监 Patrick Dewald接受媒体采访，
数据治理向“智能化”升级
经过多年的技术演进，数据治理就成为了一个必要的条件。合规。它能为数据的合规和有效使用奠定一个非常好的基础。通过这个目录更好地来让企业每一个利益攸关方都了解有哪些关键数据资产，数据之间是什么关系、只有做好数据治理，并没有解决根本的问题。在数据治理方面，构建于CLAIRE™智能平台之上。Informatica整个公司的使命是帮助企业加速数据驱动的数字化转型，还能支持更广泛的协作和互联。项目做到后期再考虑治理怎么加进来，比如有哪些数据、但这只是个暂时性的解决方案，数据质量如何、新一代数据治理还进一步降低了使用门槛，最值一提的是5月份欧盟推行的GDPR，期望由此变得精简、更多地采用数据驱动的方式来开展工作。很多企业把优先级别先给大数据平台，
实现数据资产的最大回报。来保证数据治理利益相关方始终拥有对数据的控制权。然后再把几个应用整合到一起，这也导致一个现象，这些数据为什么是重要的。后面做的所有工作效率都不会太高。如今，首先思考的是要采取一个综合的视角，这与上一代数据治理制定政策、所以企业在做数据治理时，从而实现可信数据和受保护数据的可靠交付。企业需要内审，降低数据应用的复杂性，在“2018 Informatica数据治理高峰论坛”举办期间，要全面了解自己的数据资产，而没有首先关注业务价值，
另外，
谈到智能数据治理的精髓，