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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。
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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。
尽管目标系统可能会涵盖各种功能，但数据源就好比是烟囱式解决方案，每一款解决方案均围绕不同的业务流程、不同的业务领域而设计。
Informatica总结rmatica中关键词：(一)源表：即源表来自于数据库的表，例如在job100下面的源表是一些PRPCmain、CD码表、ODS表等一些表主要是来自于核心生产库中的表；job200下面的源表是些CD、ODS、MID表；job300下面的源表主要是CD、ODS、MID、olap表。
(二)元数据:元数据就是来自于数据库的基本表,起初的表(三)目标表：在执行完一个job后最终将数据存储在的表即目标表。
(四)映射：简单来讲将源表的数据导入目标表的过程就是一个映射。
(五)工作集：在一个job中执行的转化其中的每一个过程就相当于一个工作集。
(六)工作流：相当于在kettle中执行一个job的过程。
2.designer界面主要是定义源表和目标表生成映射的过程。
3.workflow界面编辑工作集执行工作流的过程。
4.monitor界面主要是为了执行完工作流之后查看工作日志的过程。
关于数据库方面(1).在Informatica中创建源和目标表的时候：在designer中创建源:来自于核心生产库在本地的配置文件中进行配置创建目标表:来自MIS生产库或者是测试库在本地的配置文件中进行配置根据这个路径E:\oracle\product\10.2.0\db_1\network\admin\tnsnames.ora找出.ora文件(2)创建工作流和工作集的时候:在workflow中,在进行启动的时候：在进行刷数参数配置在C:\Windows\System32\drivers\etc添加88.22.34.188 zj-misetl路径：/home/info_param data_param_test.txt文件是在windows32相对应的文件夹的下面在启动工作流的时候:配置数据库的文件不在本地文件中而是在Linux系统下面所以需要和Linux系统相连，通过xftp连接Linux系统，找到配置数据库的时候需要的文件。
Key Benefits• Protection and monitoring of personal and sensitive data to fuel data-driven digital transformation and support for privacy and compliance efforts• Centralized visibility across data platforms and types, providing the support needed for today’s complex environments• Continuous risk analysis of personal and sensitive data,to prioritize resources and investments across functional, geographic, and line of business views• AI-driven detection to uncover high-risk, anomalous data usage • A single view of data subjects’ information to provide identity capabilities (rights and consents requests) required for GDPR, CCPA and other privacy legislation• Automated orchestration and protection with sensitive data intelligence remediates privacy and security risks Metadata-driven Intelligence and Automation to Operationalize PrivacyInformatica® Data Privacy Management helps you discover, classify, analyze, protect and monitor personal and sensitive data across your organization. It leverages artificial intelligence (AI) to deliver actionable data discovery and classification, risk scoring, data subject identity capabilities, behavioral analytics, and automated protection in a single solution. It supports structured, semi-structured and unstructured data in the cloud, on premises, in big data stores, and in relational and mainframe systems.Informatica Data Privacy Management helps you prioritize data protection and privacy investments, policies, processes, and programs:• Discover and classify your sensitive data: Gain global visibility into personal and sensitive data across the enterprise with data classification, discovery, proliferation and process analysis, user access, and activity correlation.• Map individual identities to sensitive data: Understand sensitive data by individual identities and quickly locate an individual’s sensitive data to support privacy requests.• Analyze and monitor privacy risk: Track data risk and remediation of misuse and privacy violations based on multiple factors, customize to your organization’s needs, and identify top risk areas based on privacy regulation requirements. Risk simulation helps you understand the impact of data controls before implementation.• Continuously monitor data movement, access, and user activity: Leverage analytics to detect suspicious or unauthorized data access by continuously correlating, baselining, analyzing, and alerting on high-risk conditions and potential anomalous behaviors that threaten sensitive data.• Protect personal and sensitive data and remediate risk: Automate the orchestration of data security controls to protect data at rest and in use, prevent unauthorized access, and de-identify/anonymize/pseudonymize sensitive data. Initiate remediation workflows with custom scripting, automated email notifications of security policy violations, ServiceNow integration, andout-of-the-box third-party protection integration.Data SheetKey FeaturesDiscover and Classify Sensitive Data• Discover, classify and analyze the risk of sensitive and personal data across the enterprise—in structured data across traditional relational databases, including mainframes; semi-structured and unstructured data in environments such as Hadoop repositories, Amazon S3; file mounts (e.g., CIFS); and SharePoint.• Attain complete sensitive data visibility with dashboards and drill-downs to identify functional and organizational information such as department, application, user, and data storage types.• Gain a complete understanding of data, its movement, and its usage in business processes with proliferation tracking and interactive visualizations—both inside and outside the enterprise and between partner and client organizations.Figure 1. Informatica Data Privacy Management provides 360-degree visibility of sensitive data through its dashboard.Support Regulatory Compliance• Accelerate and continuously measure regulated privacy data compliance with risk scoring based on customizable factors, including data sensitivity, volume, protection, proliferation, location, and user activity.• Apply a combination of data domains to define GDPR, CCPA, PII, PHI, and PCI risks relevantto policies, laws, and regulations.• Leverage subject registry for a single view of data subjects across structured and unstructured data. Provide automated matching and linking of data subjects’ records for privacy legislation compliance and to support the execution and management of subject rights and consent requests.• Enforce compliance with automated remediation, stakeholder notification, continuous monitoring of user behavior and sensitive data proliferation across data stores and geographic locations.About InformaticaDigital transformationchanges expectations: betterservice, faster delivery, withless cost. Businesses musttransform to stay relevantand data holds the answers.As the world’s leader inEnterprise Cloud DataManagement, we’re preparedto help you intelligently lead—in any sector, category, orniche. Informatica providesyou with the foresight tobecome more agile, realizenew growth opportunities, orcreate new inventions. With100% focus on everythingdata, we offer the versatilityneeded to succeed.We invite you to exploreall that Informatica hasto offer—and unleash thepower of data to drive your next intelligent disruption.Worldwide Headquarters 2100 Seaport Blvd., Redwood City, CA 94063, USA Phone: 650.385.5000, Toll-free in the US: 1.800.653.3871IN06_1120_03836© Copyright Informatica LLC 2020. Informatica and the Informatica logo are trademarks or registered trademarks of Informatica LLC in the United States and other countries. A current list of Informatica Protect Personal and Sensitive Data • Identify critical data protection priorities and create plans to support privacy by design objectives.• Protect sensitive data with automated remediation that leverages integrated Informatica Dynamic Data Masking, Persistent Data Masking, and third-party protection methods such as Hortonworks Ranger and Cloudera Sentry.• Integrate with custom scripts, email notifications, system log messages, or ServiceNow tickets. Configure these actions to run when triggered by security policy violations or run them manually when potential risks are detected.For more information, visit the Data Privacy Management Product Page。
INFORMATICA关于WORKFLOWManager系统的元数据解析INFORMATICA关于WORKFLOW Manager系统的元数据解析关键词：INFORMATICA,WOR Manager,元数据informaica是一个很强大的ETL工具。
其WORKFLOW MANAGER负责对ETL调度流程进行设计与管理和执行！informatica在在资料库中提供以下表来存储调动流程的相关信息。
以便WORKFLOW MANAGER对用户所设计的调动流程进行管理和执行。
opb_wflow_dep:描述workflow执行步骤相关信息和每个步骤执行的条件信息opb_wflow_dep_run：描述workflow执行步骤运行时相关信息opb_wflow_expr ：描述workflow中相关的表达式或条件的相关信息opb_wflow_perval：描述workflow可持续性变量相关信息opb_wflow_run:描述workflow运行日志相关信息opb_wflow_var:描述workflow变量相关信息opb_task:描述任务对象的基本信息opb_task_attr:描述任务对象相关的属性的信息opb_task_inst:描述任务对象实例的基本信息opb_task_inst_run:描述任务对象实例运行日志相关信息opb_task_val_list:描述任务对象实例中command信息WORKFLOW MANAGER系统中常用的有这几个模块，Command模块，Session模块，Waiting_Event模块，Raising_Event模块，Assignment模块，Worklet模块WORKFLOW MANAGER系统中上述的这些模块统称为任务(Task).如果你对一个模块进行了复制后新的模块就称作该任务的任务实例（Task_Inst）.WORKFLOW MANAGER系统中Worklet模块可以有其他非Worklet模块组成。
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。
informatica工作原理Informatica是一家全球知名的数据集成和数据管理公司，其工作原理涉及到多个关键组件和技术。
本篇文章将详细介绍Informatica 的工作原理，包括其核心组件、数据处理流程、数据传输方式以及安全机制等方面。
一、核心组件Informatica的核心组件包括PowerCenter、PowerExchange和PowerDesigner等。
这些组件共同构成了Informatica的数据集成平台，提供了数据抽取、转换、清洗、加载等功能。
1.PowerCenter：作为Informatica的核心数据集成引擎，PowerCenter负责执行数据抽取、转换和加载等操作。
它支持多种数据源和目标，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。
PowerCenter通过使用流处理引擎和批量处理引擎，实现了高效的数据处理能力。
2.PowerExchange：PowerExchange是Informatica的数据传输组件，负责在不同的数据源和目标之间进行数据传输。
它支持多种传输协议，如TCP、HTTP、JMS等，可以保证数据传输的可靠性和稳定性。
3.PowerDesigner：PowerDesigner是Informatica的数据模型设计工具，用于创建和编辑数据模型。
它提供了丰富的图形化界面，方便用户设计数据模型并生成相应的元数据。
二、数据处理流程Informatica的数据处理流程主要包括数据抽取、转换、清洗、加载和验证等步骤。
具体流程如下：1.数据抽取：从源数据存储中提取所需的数据，并将其加载到Informatica的数据仓库中。
2.数据转换：将抽取的数据进行转换和清洗，以满足目标系统的要求。
这一步骤可能包括数据类型转换、格式转换、去除重复数据等操作。
3.数据加载：将清洗后的数据加载到目标系统中，完成数据的最终传输。
4.验证：对加载的数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。
