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S O L U T I O N B R I E F解决方案简介满足不断增长的对可信和可靠合约方/法律实体数据的需求在近期的金融危机之后，对于提高合约方风险的透明度与准确性的需求大幅增长。
包括 Basel III 协议、《金融工具市场指令II 》（MiFID II ）和多德弗兰克法案（Dodd Frank ）在内的新法规均需依赖全面、准确且可信的合约方/法律实体数据。
遗憾的是，积年来的传统业务孤岛、重复数据供应商、正规治理政策的缺失以及缺少一个标准的全球身份识别系统导致了合约方数据的零碎不全和差异，从而对全球金融业和经济构成了重大威胁。
这些问题包括：• 无效的合约方名称和法律实体信息• 接收来源的不良数据质量• 跨系统的重复数据• 不准确或不完整的法律层次结构信息• 缺乏合约方之间的交叉参考• 难以在系统之间共享合约方数据Informatica Counterparty Reference Data Management™解决方案介绍Informatica® Counterparty Reference Data Management™ 解决方案旨在应对复杂而又常见的合约方/法律实体数据管理挑战，其中包括：• 通过内部和外部数据源全面访问现有数据• 载入并持续管理新的数据源• 主动管理重复、无效值及不正确信息等数据质量错误• 管理完整而准确的法律层次结构和公司行为• 根据证券票据有效地进行法律实体的交叉参考• 实现与下游系统的无缝数据集成和交付Informatica 合约方/法律实体参考数据管理解决方案优点• 提高合约方风险和资本储备分配率的可见性• 借助可信的参考数据，确保符合现有和新的法规• 通过风险管理、合规与信息技术赢得业务效益主要功能和优点数据采集。
凭借灵活、可扩展的数据采集功能集成和载入来自外部供应商与内部系统的数据。
• 外部数据载入功能可利用预建的适配器载入来自 SWIFT 、DTCC 、彭博、路透社和其他数据源的数据。
Informatica数据迁移解决方案Informatica 的数据迁移解决方案可降低风险、最大限度地减少常见错误并降低数据迁移项目的总成本。
借助信息数据迁移解决方案，在尽可能降低风险的同时充分利用策略性业务投资Informatica 的数据迁移解决方案可以降低风险、最大限度地减少数据迁移项目固有的错误。
与此同时，我们的数据迁移解决方案通过使流程自动化、加强业务与IT 部门的协作并采用已经证实的最佳实践，来降低数据迁移项目的成本。
Informatica 的三段式数据迁移解决方案包括：∙技术。
Informatica数据迁移解决方案提供综合、开放和统一的方式加速数据迁移并最大程度地减少错误。
∙方法。
凭借丰富的实践经验，我们提供最佳实践和技术组合，帮助您的数据迁移项目取得成功。
∙端对端数据迁移服务。
利用Informatica 资深顾问和广泛的合作伙伴体系，提供数据集成的专门技术。
及早转换、经常转换且使用真正的生产数据Informatica 的数据迁移解决方案提供最佳实践执行方法，特别适用于数据迁移项目。
速度迁移方法包含在提升数据迁移项目工作效率的同时显著降低项目风险的技术。
Informatica 的数据迁移方法理念是及早转换、经常转换并且使用真正的生产数据。
1.及早转换。
Informatica 建议尽快将数据引入数据迁移流程以预先解决问题，并提供一个准确估计数据迁移项目时长和范围的基准。
2.经常转换。
反复进行数据转换可以持续调整迁移的数据，直到彻底解决所有问题。
另外，因为使用的是生产数据，所以每次反复都会使迁移的数据增值。
3.使用真正的生产数据。
Informatica 已设计出一种方法，可在数据迁移过程中使用生产数据，同时不影响生产系统的性能，也不会对结果产生负面影响。
因此，每次转换反复都能立即获得收益，相对于使用测试或虚拟数据的情况，这样的测试结果更为可信。
Informatica 数据迁移解决方案我们的数据迁移解决方案设计独到，旨在降低风险、最大程度地减少常见错误并降低数据迁移项目的总体成本。
informatic大数据手册informatic大数据手册1.介绍1.1 概述本文档是informatic大数据系统的手册，旨在提供有关该系统的详尽信息和操作指南。
1.2 目标读者本文档面向informatic大数据系统的管理员、开发人员和用户。
2.安装和配置2.1 系统要求详细列出informatic大数据系统的硬件和软件要求。
2.2 安装步骤提供安装informatic大数据系统的详细步骤，包括、解压、配置等。
2.3 配置指南说明如何配置informatic大数据系统的各项参数和选项。
3.数据管理3.1 数据导入介绍如何将数据导入informatic大数据系统，包括批量导入和实时导入两种方式。
3.2 数据存储详细介绍informatic大数据系统支持的数据存储方式，如HDFS、NoSQL数据库等。
3.3 数据处理指导用户如何使用informatic大数据系统进行数据处理，包括数据清洗、转换、合并等操作。
4.数据分析和挖掘4.1 数据查询介绍如何使用informatic大数据系统进行高效的数据查询，包括SQL查询和高级查询。
4.2 数据可视化介绍如何通过数据可视化工具将分析结果呈现出来，如图表、仪表盘等。
4.3 数据挖掘详细介绍informatic大数据系统支持的数据挖掘算法和工具，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
5.系统管理5.1 用户管理说明如何管理informatic大数据系统的用户，包括用户创建、权限管理等。
5.2 任务调度介绍如何配置和管理informatic大数据系统的任务调度，包括定时任务、依赖关系等。
5.3 日志和监控介绍如何查看和分析informatic大数据系统的日志，并对系统性能进行监控。
6.故障排除6.1 常见问题解答罗列并解答用户在使用informatic大数据系统过程中常遇到的问题。
6.2 故障排查指南提供一套详细的故障排查流程和方法，以帮助用户解决系统故障。
7.附件本文档附带以下附件供参考和使用：7.1 示例数据提供一些示例数据，供用户进行实验和练习。
Informatica企业数据仓库解决方案利用Informatica 企业数据仓库解决方案，可以简化数据集市、数据仓库和企业数据仓库中所有数据的访问、发现、清洗和集成过程，从而降低项目成本和风险，缩短项目时间。
部署企业数据仓库解决方案- 速度更快、成本更低、风险更小不论您从事的是企业数据仓库计划、大型数据分析计划，还是要建立数据仓库或数据集市，Informatica 企业数据仓库解决方案都会帮助您充分发挥公司数据的价值- 从事务处理数据到交互数据- 不管这些数据的位置、格式、容量如何，也不管它们是否延迟。
Informatica 企业数据仓库解决方案是所有企业数据仓库项目的基础，可以加快项目的部署速度，最大限度降低成本和风险，确保使用可信、可行、权威的数据来维护和实施项目。
Informatica 企业数据仓库解决方案可以帮助企业了解竞争动向，加快制定决策，全盘了解企业的各个业务单位，提高法规监管的透明度。
在部署企业数据仓库解决方案时，首先可以根据企业需要来部署，然后利用内部仓库数据以外的其他新数据来进一步拓展它，从而轻松满足不断变化的企业需求。
历久弥坚的企业数据仓库解决方案事实证明，Informatica 企业数据仓库解决方案不但有助于IT 部门经济合理地实施数据集市和部门数据仓库，还有助于它们轻松升级到企业数据仓库环境。
Informatica 企业数据仓库解决方案由以下几部分构成：∙Informatica 平台- 可以从一个统一的平台访问、发现、清洗和集成所有企业数据，这是一个安全可靠、可以灵活扩展的平台。
∙Informatica Velocity - 一种成熟稳健的实施方法，指导IT 团队在遵照企业目标的前提下，连续、快速而且经济高效地实施企业数据仓库项目。
∙Informatica 专业服务- 帮助IT 部门迅速配置Informatica 企业数据仓库解决方案，最大限度提高灵活性。
Informatica 企业数据仓库解决方案的主要功能和优点∙通用性，适合所有企业数据- 不管它们的位置、格式、容量或是否延迟- 因此，企业数据仓库工作以大量、齐全的数据为核心。
Informatica数据治理解决方案借助Informatica 支持各项数据治理方案的综合平台和服务，您的IT 组织能够优化企业数据的价值，从而最终实现企业数据价值的最大化。
可信数据是完整、一致和正确的数据，可使人们自信地做出决策。
可信数据同时也是与特定业务问题或使用此类数据的业务流程有关的数据。
最后，可信数据是及时的数据，保证随时随地以业务部门要求的速度交付。
数据治理是可信数据的前提。
通过在整个组织内促进人员、流程和技术的协调，数据治理使企业数据成为可用于增强竞争优势的关键战略资产。
数据治理使可信数据成为您显著提升能力，以满足合规性要求、控制风险和推动成功业务策略的必要条件。
有效的数据治理计划需要使用正确的技术交付可信数据，帮助贵组织：∙一致、自信地做出关键的业务决策∙管理不断增多的风险和合规性压力∙实现更好的业务成果为数据治理奠定基础成功的数据治理需要使用正确的技术。
Informatica 提供单个统一的数据治理平台，主要功能包括：数据发现和探查：找到隐藏的、对可信数据的治理造成风险的数据问题主数据管理(MDM)：利用MDM 进行数据管理，以建立单个权威性的客户、产品或任何其它数据域视图数据沿袭和主动数据质量监控：作为数据治理的一部分，保证在整个企业中可对数据问题进行跟踪，同时保证长期满足数据质量预期利用数据治理和可信数据来实现竞争优势借助支持数据治理计划的数据质量、MDM 和数据集成技术，贵公司可轻松将可信数据交付给最需要它的用户、业务流程和应用程序：∙数据治理增强与政府法规和行业标准的一致性∙数据治理通过高质量的数据改善决策能力∙数据治理增强对客户的了解，从而创造更多交叉销售的机会；并增强对供应商的了解，从而降低材料成本∙数据治理提升合并与收购中的投资回报率∙数据治理提高效率和有效性（通过跨部门访问数据）。
Informatica使用说明（图解）唾沫星冲锋枪 2013-4-22目录前言 (3)第一篇环境搭建 (3)服务器 (3)准备 (3)安装 (3)配置 (17)客户端 (23)准备 (23)安装 (24)介绍 (28)第二篇开发应用 (28)Repository Manager (28)环境介绍 (28)配置目录 (31)Designer (33)环境介绍 (33)配数据源 (34)引入数据源 (36)引入数据目标表 (38)制作Mapping (40)WorkFlow Manager (43)制作session (43)配置服务器数据源 (44)配置session源 (46)配置session目标 (47)制作workflow (48)执行workflow (50)WorkFlow Monitor (50)第三篇监控维护 (51)基本信息查看 (51)运行时间查看 (51)Session日志查看 (52)Workflow日志查看 (52)结束语 (53)前言个人从事ETL方面工作多年，各种工具都有一定了解，POWERCENTER是较为优秀的产品之一。
POWERCENTER是C/S模式，客户端开发服务器运行，本文主要介绍POWERCENTER 基本使用部分，详细的各个组件使用可以查阅相关帮助文档。
第一篇环境搭建服务器准备因为INFORMATICA把配置信息和开发的ETL过程信息都保存在资料库里，所以要预先准备一个数据库资料库。
本文采用oracle做资料库，名称INFO用户INFO密码INFO，配置好数据库的监听。
安装找到软件SERVER目录下的install.bat运行。
POWERCENTER的授权文件是按数据库接口出售的，支持数据库越多价格越高。
这里请注意配置，之前准备好的数据库资料库。
安装完成后可以查看一下服务项里面是否正常。
安装补丁。
因机器不同选择相应的补丁版本，如64位server系统需要补丁。
informatica工作原理-回复Informatica工作原理: 实现数据集成、数据质量和数据管理的关键技术引言：在当今数字化时代，数据成为了企业决策和战略规划的问题。
然而，大量分散在不同系统和数据源中的数据给企业数据分析和管理带来了很大挑战。
为了解决这些问题，许多组织都转向了数据集成和数据管理解决方案。
而其中的佼佼者就是Informatica。
在本文中，我们将深入探讨Informatica工作原理，了解它如何实现高效的数据集成、数据质量和数据管理。
第一部分：数据集成数据集成是将分散在不同数据源中的数据整合在一起，以获得一致、可信的数据视图的过程。
Informatica通过以下步骤实现数据集成：1. 数据源连接：Informatica可以连接到各种数据源，包括数据库、文件、应用程序和云端存储。
它使用统一的接口和驱动程序来实现连接，并建立与数据源之间的通信。
2. 数据提取：Informatica从不同的数据源中提取数据。
这可以通过读取数据库表、文件或执行Web服务调用来实现。
数据提取是通过查询或API 调用来完成的，并将数据保存在Informatica的数据集成引擎中。
3. 数据转换：在数据提取后，Informatica对数据进行转换和清洗，以确保数据的一致性和准确性。
数据转换可以包括数据格式转换、数据清洗、数据合并、数据筛选等操作。
4. 数据加载：一旦数据经过转换和清洗，Informatica将数据加载到目标系统中。
这可以是目标数据库、文件、数据仓库或其他应用程序。
第二部分：数据质量数据质量是确保数据准确性、一致性和完整性的一项关键任务。
Informatica通过以下方式确保数据质量：1. 数据校验：Informatica对数据进行校验，以确保数据的准确性和一致性。
它可以检查数据的完整性、有效性和规范性，并根据预定义的规则和逻辑对数据进行验证。
2. 数据清洗：Informatica清洗数据以去除重复项、缺失值和错误数据。
主数据管理和数据迁移-Informatica白皮书主数据管理和数据迁移本文档含有Informatica Corporation 的保密、专有信息和商业秘密信息（“机密信息”），事先未经Informatica 的书面同意，不得进行拷贝、散发、复印或以任何其它方式复制。
尽管我们尽最大努力确保本文档中信息的准确性和完整性，但仍可能存在一些印刷错误或技术误差。
如因使用本文档所含信息而造成任何损失，Informatica 概不负责。
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Informatica 自行决定将这些材料中讨论的产品属性纳入其任何软件产品的发布或升级中，并自行决定任何此类发布或升级的时间安排。
受下列一项或多项美国专利保护：6,032,158；5,794,246；6,014,670；6,339,775；6,044,374；6,208,990；6,850,947；6,895,471；或受下列正在申请的美国专利保护：09/644,280；10/966,046；10/727,700。
此版本发布于 2014 年 11 月白皮书目录MDM 对数据迁移为何至关重要 (2)第 1 个问题：进行苹果与苹果的比较 (2)按时启动：中间步骤 (3)案例：若干产品 (4)第 2 个问题：质量至关重要 (4)案例：整合公司总部系统和本地系统 (5)数据迁移是提升 MDM 价值的途径 (5)主数据管理和数据迁移1本白皮书描述主数据管理对数据迁移项目日益增长的重要性、有用之处和最佳部署选项，其中包括相关案例研究。
MDM 对数据迁移为何至关重要每个新系统均需要数据来促进活动的启动。
大多数新系统需要若干数据。
如今，除了通过邮局地址文件等外部源丰富新系统以外，我们正在将大量遗留源中的数据迁移至新系统。
Informatica 数据迁移工具套件将部署一整套技术和最佳实践流程，旨在解决当今数据迁移场景中涌现的一系列挑战。
但首先，我们一起来看看市场背景。
