在 AI 驅(qū)動(dòng)的 SaaS 軟件新時(shí)代，數(shù)據(jù)治理不再是輔助功能，而是與工作流編排、權(quán)限體系并列的“平臺(tái)核心”。Informatica 的加入，不只是一次戰(zhàn)術(shù)收購(gòu)，更是一次對(duì) SaaS 平臺(tái)能力的結(jié)構(gòu)性補(bǔ)強(qiáng)。未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)，不是單點(diǎn) AI 功能之間的比拼，而是誰(shuí)能將 AI 深度嵌入在企業(yè)運(yùn)行邏輯中，構(gòu)建一個(gè)“可信、可控、可持續(xù)”的智能系統(tǒng)。

作者|斗斗 

編輯|皮爺 

出品|產(chǎn)業(yè)家 

在人工智能掀起的企業(yè)級(jí)革命浪潮中，Salesforce 又一次出手了。

2025 年 5 月底，硅谷傳來(lái)一筆重磅交易：企業(yè)軟件巨頭 Salesforce 正式宣布，將以約 80 億美元收購(gòu)數(shù)據(jù)管理平臺(tái) Informatica。

這場(chǎng)并購(gòu)，沒(méi)有網(wǎng)紅創(chuàng)始人、沒(méi)有大模型炫技，甚至缺乏大熱的“AI 含量”，但它卻觸動(dòng)了很多老一代軟件人的神經(jīng)。因?yàn)樗�所�?biāo)志的，不再是企業(yè)軟件玩家之間的業(yè)務(wù)拼圖，而是一種基礎(chǔ)設(shè)施邏輯的深層轉(zhuǎn)向：數(shù)據(jù)治理，開(kāi)始走向臺(tái)前。

在 ChatGPT、Agent、Copilot 等“AI 原生工具”成為行業(yè)標(biāo)配之后，企業(yè)軟件公司面臨的核心問(wèn)題不再是“要不要做 AI”，而是“是否具備做 AI 的資格”，而這個(gè)資格，越來(lái)越多地被數(shù)據(jù)能力所決定。模型逐步演化為通用資產(chǎn)，真正決定 AI 應(yīng)用落地效果的，是數(shù)據(jù)的可治理性、安全性與一致性。它們構(gòu)成了支撐智能系統(tǒng)的那一層“地基”。

在這種背景下，Salesforce 這筆交易的信號(hào)非常明確：AI 競(jìng)爭(zhēng)，進(jìn)入數(shù)據(jù)戰(zhàn)階段，而數(shù)據(jù)治理不是可選項(xiàng)，而是決定性門(mén)檻。

當(dāng) Salesforce 將它納入麾下，一個(gè)關(guān)于“如何讓 AI 有組織地進(jìn)駐企業(yè)核心流程”的想象空間，也隨之打開(kāi)。

在這場(chǎng)收購(gòu)公布后的 24 小時(shí)內(nèi)，Informatica 的股價(jià)上漲了 11%，而 Salesforce 的股價(jià)幾乎未變。市場(chǎng)的反應(yīng)耐人尋味，一方面是對(duì)數(shù)據(jù)治理價(jià)值的認(rèn)同，另一方面也反映了對(duì) Salesforce 并購(gòu)整合能力的謹(jǐn)慎觀望：不斷“買買買”的策略，到底是戰(zhàn)略協(xié)同，還是復(fù)雜性疊加？

一、為什么是 Informatica？

Informatica 的存在感，遠(yuǎn)不如它的價(jià)值感。

在大眾視野里，它很少出現(xiàn)在熱搜之中。但作為全球最早的一批數(shù)據(jù)集成與治理廠商，Informatica 曾在 90 年代開(kāi)創(chuàng)了商業(yè)化 ETL 工具的先河，而后逐步擴(kuò)展到主數(shù)據(jù)管理（MDM）、數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、元數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)安全等多個(gè)核心模塊，成為大中型企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)中的基礎(chǔ)組成。

Informatica 是典型的“mission critical”類軟件。其收入不是靠爆款增長(zhǎng)，而是靠續(xù)費(fèi)與穩(wěn)定的擴(kuò)展，很多客戶甚至用了十幾年。2021 年，Informatica 重新上市時(shí)并不被華爾街特別看好，市場(chǎng)擔(dān)心它“老舊”“轉(zhuǎn)型慢”，但它用事實(shí)證明，企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)服務(wù)并不需要“潮”，只需要“穩(wěn)”。

比如，在一家美國(guó)保險(xiǎn)巨頭的案例中，Informatica 被用來(lái)治理橫跨 14 個(gè)不同業(yè)務(wù)單元的客戶數(shù)據(jù)，通過(guò)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)映射和血緣分析，該公司將客戶重復(fù)率降低了 38%，理賠處理流程效率提升超過(guò) 60%。這些提升并非來(lái)自“新技術(shù)”，而是來(lái)自原本被忽視的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)打通。

從產(chǎn)品戰(zhàn)略看，Informatica 的核心優(yōu)勢(shì)不是某個(gè)單點(diǎn)能力，而是其完整、深厚且高度可配置的治理能力——它能為企業(yè)提供一套基于元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)一“數(shù)據(jù)血緣圖譜”。在今天數(shù)據(jù)來(lái)源分散、類型多樣、監(jiān)管趨嚴(yán)的背景下，這種能力就顯得愈發(fā)不可替代。

Salesforce 之所以需要它，恰恰是因?yàn)樽约旱?nbsp;AI 戰(zhàn)略正在進(jìn)入落地階段——從過(guò)去的“模型為先”到今天的“用得安全、用得起”。Agentforce （Agentforce 是 Salesforce 在其 AI 戰(zhàn)略中的核心新平臺(tái)之一，2024 年首次在其 Dreamforce 大會(huì)上提出，是一個(gè)面向企業(yè)用戶的“智能代理平臺(tái)”。它的本質(zhì)是將生成式 AI 與 Salesforce 各大產(chǎn)品體系深度融合，讓 AI 能夠在企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)中以“助手”或“代理人”的身份參與具體任務(wù)）的構(gòu)想本質(zhì)上是要讓 AI 成為業(yè)務(wù)協(xié)作的一部分，而不是獨(dú)立工具。這需要模型理解上下文、接入歷史數(shù)據(jù)、自動(dòng)處理數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限等場(chǎng)景，而這些都無(wú)法靠 Salesforce 現(xiàn)有的 Data Cloud （前身為 Salesforce Customer Data Platform ，是 Salesforce 用于構(gòu)建統(tǒng)一客戶視圖的數(shù)據(jù)平臺(tái)）與 Tableau（Salesforce 于 2019 年以 157 億美元收購(gòu)的數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，是全球最知名的商業(yè)智能（BI）工具之一） 完成。

正如 Salesforce 首席執(zhí)行官 Marc Benioff 所說(shuō)：“人工智能時(shí)代，真正的挑戰(zhàn)不是模型怎么造，而是你能不能讓客戶信任它。Informatica 能夠幫助我們搭建企業(yè)智能的‘數(shù)據(jù)護(hù)城河’，讓每一次智能決策都有可信的數(shù)據(jù)支撐。”

從這個(gè)角度來(lái)看，這也是傳統(tǒng)“前臺(tái)軟件公司”向“基礎(chǔ)設(shè)施型平臺(tái)公司”轉(zhuǎn)型的一個(gè)關(guān)鍵信號(hào)。

事實(shí)上，Salesforce 自 2023 年開(kāi)始在組織架構(gòu)上已進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整：其 AI 和數(shù)據(jù)平臺(tái)部門(mén)首次獨(dú)立出產(chǎn)品部門(mén)，設(shè)立“AI 平臺(tái)治理中心”，專職推進(jìn) Agentforce 的數(shù)據(jù)安全治理方案。這一動(dòng)作本身，已體現(xiàn)出公司戰(zhàn)略重心從界面交互向數(shù)據(jù)中臺(tái)與治理能力轉(zhuǎn)移。

在 AI 驅(qū)動(dòng)的新企業(yè)系統(tǒng)中，真正決定系統(tǒng)能力的，不再是前端應(yīng)用界面，而是企業(yè)是否擁有一套可信、可控、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)治理能力——而這正是 Informatica 的核心強(qiáng)項(xiàng)。

二、Salesforce 的 Agent 焦慮和閉環(huán)：

從“前端能力”走向“數(shù)據(jù)堤壩”

理解了 Informatica 的價(jià)值， Salesforce 此次交易背后的深層焦慮愈發(fā)凸顯——它不僅要補(bǔ)足技術(shù)短板，更在為自己的平臺(tái)未來(lái)做戰(zhàn)略級(jí)調(diào)整。

其實(shí)，Salesforce 在并購(gòu)方面的動(dòng)作并不陌生。過(guò)往收購(gòu) Tableau、Slack 雖然在短期推動(dòng)了營(yíng)收增長(zhǎng)，但在市場(chǎng)整合反饋上也暴露出挑戰(zhàn)。

例如，根據(jù) 2023 財(cái)年財(cái)報(bào)顯示，Slack 的用戶增長(zhǎng)在收購(gòu)后趨于平穩(wěn)，未達(dá)成預(yù)期協(xié)同效應(yīng)；Tableau 方面，則由于與 Salesforce CRM 數(shù)據(jù)平臺(tái)缺乏深度綁定，導(dǎo)致客戶流失率一度上升。此次收購(gòu) Informatica 被外界視為 Salesforce 從“擴(kuò)張優(yōu)先”走向“架構(gòu)修復(fù)”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

從過(guò)去 20 年看，它從最早的 CRM 云服務(wù)起步，逐步通過(guò)收購(gòu) Mulesoft（集成）、Tableau（可視化）、Slack（協(xié)作）等拼出了一套企業(yè)“數(shù)字化中臺(tái)”組合拳。

但問(wèn)題在于，它從未真正掌握數(shù)據(jù)治理的“水源”。

Data Cloud 更多是一套數(shù)據(jù)湖式聚合系統(tǒng)，面對(duì)的數(shù)據(jù)雜、散、無(wú)法統(tǒng)一血緣鏈路。以往做 CRM 或營(yíng)銷自動(dòng)化時(shí)，這不是致命問(wèn)題，但當(dāng)系統(tǒng)要生成“個(gè)性化推薦”“AI 總結(jié)”“跨平臺(tái)洞察”時(shí)，數(shù)據(jù)來(lái)源就必須清晰且可信。

而 Salesforce 的 AI 規(guī)劃 Agentforce，就是建立在“從客戶數(shù)據(jù)中實(shí)時(shí)生成推理結(jié)果”的設(shè)想之上。如果沒(méi)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)系統(tǒng)配合，這個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、可解釋性與法規(guī)合規(guī)性，都會(huì)面臨挑戰(zhàn)。

Salesforce AI 負(fù)責(zé)人 Clara Shih 表示：“Agentforce 是一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 AI 協(xié)同平臺(tái)，我們從一開(kāi)始就知道，數(shù)據(jù)如果不可監(jiān)管，那智能就不可信。Informatica 補(bǔ)上了我們平臺(tái)最關(guān)鍵的一塊短板，讓 AI 能真正‘懂企業(yè)’。”

整合方面的難度也不容忽視。2000 年代末，SAP 收購(gòu) BusinessObjects 時(shí)就曾因整合流程緩慢影響新產(chǎn)品發(fā)布，導(dǎo)致其在 BI 市場(chǎng)份額一度被 Tableau 反超。Salesforce 若想避免重蹈覆轍，必須提前部署跨平臺(tái)元數(shù)據(jù)映射策略與統(tǒng)一接口規(guī)范。

在合規(guī)監(jiān)管不斷趨嚴(yán)的背景下，Informatica 的數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制與分級(jí)權(quán)限體系也將幫助 Salesforce 增強(qiáng)其平臺(tái)在全球多市場(chǎng)的適配性。例如，Informatica 已支持中國(guó)的數(shù)據(jù)出境合規(guī) API 規(guī)則接口，也建立了與歐盟 GDPR 要求對(duì)接的自動(dòng)化審計(jì)日志系統(tǒng)。這將直接提升 Salesforce 在政務(wù)、醫(yī)療、跨國(guó)企業(yè)等復(fù)雜合規(guī)市場(chǎng)的應(yīng)用能力。

Informatica 首席產(chǎn)品官 Jitesh Ghai，在員工信中表示：“我們將繼續(xù)作為一個(gè)獨(dú)立品牌運(yùn)營(yíng)，協(xié)助更多企業(yè)完成從‘數(shù)據(jù)混亂’到‘智能有序’的轉(zhuǎn)型。在 Salesforce 生態(tài)內(nèi)，我們能做的事情將遠(yuǎn)比過(guò)去更多。”

這筆交易的實(shí)質(zhì)，是 Salesforce 對(duì)“數(shù)據(jù)自治”戰(zhàn)略的下注。在 AI 越來(lái)越成為企業(yè)自動(dòng)化核心時(shí)，誰(shuí)掌握了“可信的數(shù)據(jù)調(diào)度能力”，誰(shuí)就掌握了未來(lái)企業(yè)軟件平臺(tái)的話語(yǔ)權(quán)。

三、AI Agent 時(shí)代，

什么才是真正的服務(wù)能力？

從 Salesforce 的收購(gòu)動(dòng)機(jī)進(jìn)一步推演，會(huì)發(fā)現(xiàn)其所面對(duì)的不是個(gè)案問(wèn)題，而是整個(gè) SaaS 行業(yè)正在經(jīng)歷的集體轉(zhuǎn)型：AI 不再是“外掛式功能”，而是將深入平臺(tái)底層架構(gòu)，重塑數(shù)據(jù)、權(quán)限、合規(guī)等基礎(chǔ)體系。

具體來(lái)看，AI 模型的發(fā)展正經(jīng)歷兩個(gè)階段：第一個(gè)階段是算法與算力的競(jìng)賽，強(qiáng)調(diào)模型精度與多模態(tài)能力；第二個(gè)階段，是如何將模型部署到具體業(yè)務(wù)流程中，產(chǎn)生真實(shí) ROI。這種部署能力，已從單點(diǎn)調(diào)用工具，轉(zhuǎn)向平臺(tái)型 SaaS 架構(gòu)的整體演進(jìn)。

當(dāng)前，AI 在 SaaS 軟件中的嵌入式應(yīng)用正在快速擴(kuò)大，從客戶服務(wù)、財(cái)務(wù)分析到流程自動(dòng)化與預(yù)測(cè)性維護(hù)。但隨著使用規(guī)模擴(kuò)大，企業(yè)面臨的問(wèn)題也變得更具體，即不是“如何調(diào)用模型”，而是“如何確保平臺(tái)能安全、合規(guī)、持續(xù)地調(diào)度數(shù)據(jù)”。

多數(shù) SaaS 廠商面臨以下典型問(wèn)題：主數(shù)據(jù)重復(fù)、接口混亂、字段不統(tǒng)一、敏感數(shù)據(jù)缺乏權(quán)限分級(jí)。在這種情況下，如果沒(méi)有系統(tǒng)性的治理機(jī)制，AI 嵌入反而會(huì)加劇信息混亂與風(fēng)險(xiǎn)堆積。

這一現(xiàn)象直接推動(dòng)了數(shù)據(jù)治理工具從“配套工具”走向“平臺(tái)基礎(chǔ)能力”。根據(jù) Gartner 報(bào)告，預(yù)計(jì)到 2026 年，超過(guò) 70%的企業(yè)級(jí)大模型部署項(xiàng)目將依賴獨(dú)立數(shù)據(jù)治理模塊，治理預(yù)算將占企業(yè) AI 投資的 25%以上。

這已在 Salesforce 之外的多個(gè) SaaS 供應(yīng)商中得到體現(xiàn)。

例如，SAP 在其 BTP（SAP 提供的一套統(tǒng)一的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，用來(lái)幫助企業(yè)連接數(shù)據(jù)、開(kāi)發(fā)應(yīng)用、運(yùn)行 AI，以及進(jìn)行業(yè)務(wù)流程優(yōu)化）中強(qiáng)化了數(shù)據(jù)主權(quán)與數(shù)據(jù)血緣管理；Workday 則在 VNDLY 平臺(tái)（Workday 旗下、專門(mén)用于企業(yè)管理臨時(shí)工/合同工/外包人力資源的一個(gè)子系統(tǒng)平臺(tái)）中新增 AI 使用權(quán)限分區(qū)與用戶級(jí)數(shù)據(jù)溯源功能；而 Oracle 在收購(gòu) Cerner （一家總部位于美國(guó)的醫(yī)療信息技術(shù)公司，專注于為醫(yī)院、診所和健康系統(tǒng)提供電子病歷（Electronic Health Records, EHR）系統(tǒng)與相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)）后，也以醫(yī)療數(shù)據(jù)治理為切入口重塑其 SaaS 架構(gòu)的可信層。

在英國(guó)某銀行的一次實(shí)踐中，為部署基于 LLM 的客戶信用評(píng)分系統(tǒng)，該行采用了 Informatica 的數(shù)據(jù)目錄與審計(jì)系統(tǒng)，確保了模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來(lái)源一致性與使用可溯性，將原需八周的監(jiān)管審計(jì)壓縮至三天內(nèi)完成。

這些案例正好體現(xiàn)出一個(gè)行業(yè)趨勢(shì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)：過(guò)去企業(yè)部署 AI 關(guān)注的是能否實(shí)現(xiàn)，而如今，更多的技術(shù)決策者和業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人開(kāi)始關(guān)注的是落地之后的可控性和可持續(xù)性。

正如 Amit Walia 所言：“我們一直相信，數(shù)據(jù)治理不是后臺(tái)工程，而是 AI 能不能上主場(chǎng)的關(guān)鍵一環(huán)。Salesforce 和我們一樣看重?cái)?shù)據(jù)作為智能核心的地位，這讓這場(chǎng)合作擁有真正的戰(zhàn)略共識(shí)。”

根據(jù)麥肯錫 2024 年的企業(yè) AI 應(yīng)用調(diào)研，超過(guò) 68%的企業(yè)在推進(jìn) AI 項(xiàng)目過(guò)程中最主要的障礙并非算法本身，而是“缺乏統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑”“數(shù)據(jù)源混亂”“敏感數(shù)據(jù)使用風(fēng)險(xiǎn)不可控”等與治理高度相關(guān)的問(wèn)題。

這類痛點(diǎn)并非個(gè)別企業(yè)所獨(dú)有，而是整個(gè) SaaS 行業(yè)面臨的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。

寫(xiě)在最后：

AI 的產(chǎn)業(yè)邏輯正在發(fā)生轉(zhuǎn)變。

它從最初的炫技工具、實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ停�正在回歸到企業(yè) IT 系統(tǒng)的內(nèi)核。這一變化對(duì)整個(gè) SaaS 軟件產(chǎn)業(yè)提出了更高的要求。傳統(tǒng)的“應(yīng)用即服務(wù)”模式正在被“平臺(tái)即服務(wù)+智能能力”重塑，軟件廠商不僅要提供功能，還要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)使用與數(shù)據(jù)治理全流程的透明與合規(guī)。

這正是 Salesforce 此次收購(gòu) Informatica 的核心意義：不只是增強(qiáng) AI 產(chǎn)品能力，更是在為 SaaS 產(chǎn)品構(gòu)建未來(lái)的“數(shù)據(jù)底座”。AI 能否在 SaaS 應(yīng)用中規(guī)�；�、安全化落地，最終將取決于底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的完備程度。

在 AI 驅(qū)動(dòng)的 SaaS 軟件新時(shí)代，數(shù)據(jù)治理不再是輔助功能，而是與工作流編排、權(quán)限體系并列的“平臺(tái)核心”。Informatica 的加入，不只是一次戰(zhàn)術(shù)收購(gòu)，更是一次對(duì) SaaS 平臺(tái)能力的結(jié)構(gòu)性補(bǔ)強(qiáng)。

未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)，不是單點(diǎn) AI 功能之間的比拼，而是誰(shuí)能將 AI 深度嵌入在企業(yè)運(yùn)行邏輯中，構(gòu)建一個(gè)“可信、可控、可持續(xù)”的智能系統(tǒng)。

       原文標(biāo)題 : Salesforce收購(gòu)Informatica背后：數(shù)據(jù)成為Agent服務(wù)商必需競(jìng)爭(zhēng)力