Informatica Data Management Platform

 

يعني إيه Informatica وليه الناس كلها بتتكلم عنه؟

بص يا سيدي…
إنت عندك داتا جاية من كل حتة:
داتابيز، كلاود، سيستم قديم، APIs، إكسيل شيتس، ووجع دماغ 😅
المشكلة مش في وجود الداتا… المشكلة إنك تعرف تجمعها، تنظفها، وتستخدمها صح.
هنا بقى يدخل علينا البطل: Informatica.

---

Informatica بيعمل إيه؟

ببساطة كده:

• يلم الداتا من مصادر مختلفة

• ينضفها ويظبطها

• يوديها المكان الصح (Data Warehouse / Data Lake / Cloud)

• ويخليها جاهزة للتقارير والتحليلات

يعني هو الوصلة اللي ما بين كل السيستمات اللي عندك.

---

أشهر استخداماته

1️⃣ Data Integration (ETL)

ده الأساس:

• Extract: اسحب الداتا

• Transform: عدّلها حسب البزنس

• Load: دخلها في السيستم الجديد

سواء شغال On-Prem أو Cloud زي:
Azure، AWS، GCP… كله تمام.

---

2️⃣ الشغل على الكلاود

Informatica دلوقتي تقيل جدًا في الكلاود عن طريق:
IDMC – Intelligent Data Management Cloud

يعني:

• Cloud to Cloud

• On-Prem مع Cloud

• Scaling من غير صداع سيرفرات

---

3️⃣ Data Quality & Governance

مش أي داتا وخلاص:

• يمنع الداتا الغلط

• يتأكد إن القيم مظبوطة

• يعرفك الداتا جاية منين ورايحة فين

وده مهم قوي في حتت زي:
GDPR، Compliance، بنوك، صحة… إلخ.

---

4️⃣ Master Data Management (MDM)

عندك نفس العميل في 5 سيستمات؟
كل واحد باسم وشكل؟

Informatica يقولك:

لا يا معلم، ده عميل واحد وده الـSingle Source of Truth.

---

5️⃣ الذكاء الاصطناعي (CLAIRE)

هنا بقى العظمة 😎
Informatica عنده AI اسمه CLAIRE:

• يقترح عليك mappings

• يكتشف مشاكل الداتا

• يقلل الشغل اليدوي

يعني يوفر وقت ومجهود ووجع دماغ.

---

ليه شركات كبيرة بتستخدمه؟

• ثابت واعتمادي

• يستحمل داتا تقيلة

• حلو قوي في الـGovernance

• مناسب للبنوك والمؤسسات الكبيرة

• مش مجرد Tool… ده Platform كاملة

---

بيتحط فين في المعمارية؟

غالبًا تلاقيه:

• بين السيستمات

• قبل الـData Warehouse

• شغال مع Kafka / Event Hub

• مغذي Power BI أو Tableau

يعني هو قلب حركة الداتا.

---

الخلاصة

Informatica مش ETL وخلاص…
ده مخ إدارة الداتا في الشركة.

لو الداتا هي البترول
👉 Informatica هو المصفاة اللي تطلعلك حاجة نضيفة تتستخدم 💪

---

خلّينا ناخد نفس سيناريو الطلبات بس بقى Event-Driven من الألف للياء، وخلّي بالك ده سيناريو Enterprise تقيل شوية بس واقعي جدًا.

🎯 السيناريو: Event-Driven Order System + Informatica

🧱 المعمارية العامة

• Microservices

• Event Bus (Kafka / Azure Event Hub)

• Informatica (Streaming + Cloud Integration)

• Data Lake / Data Warehouse

• BI & Analytics

يعني:

No direct DB calls – كله Events

---

1️⃣ العميل عمل Order

العميل ضغط “إتمام الطلب” 👆

Order Service:

• يسجّل الطلب

• يبعت Event:

OrderCreated
{
  "orderId": "O123",
  "customerId": "C45",
  "amount": 250,
  "currency": "SAR",
  "timestamp": "2026-01-04T10:00:00"
}

📤 يترمي على Kafka / Azure Event Hub
والـOrder Service يقول: أنا عملت اللي عليّا ويجري 🏃‍♂️

---

2️⃣ باقي السيستمات تتفاعل

• Payment Service يسمع OrderCreated

• Delivery Service يسمع OrderCreated

• Notification Service يسمع OrderCreated

• Informatica كمان سامع

Informatica هنا Consumer زيّه زي أي Microservice

---

3️⃣ Informatica يستقبل الـEvents (Streaming)

Informatica Streaming Integration:

• يسمع الـEvents

• يحطها في Stream Pipeline

يعني:

مش Batch
مش Polling
Real-Time

---

4️⃣ Events تكمّل رحلتها

بعد شوية:

📤 Payment Service يبعت:

PaymentCompleted
{
  "orderId": "O123",
  "status": "SUCCESS",
  "method": "VISA"
}

📤 Delivery Service:

OrderAssignedToDriver
{
  "orderId": "O123",
  "driverId": "D9"
}

📤 Order Delivered

OrderDelivered
{
  "orderId": "O123",
  "deliveredAt": "2026-01-04T11:20:00"
}

كل ده Events على الـBus.

---

5️⃣ Informatica يعمل Correlation

Informatica:

• يجمع Events مختلفة

• يربطهم بـ orderId

• يبني Order Lifecycle كامل

يعني Order واحد =

• Created

• Paid

• Assigned

• Delivered

🧠 Event Correlation في الزمن الحقيقي.

---

6️⃣ Data Quality على الـStream

أثناء الـStreaming:

• لو Payment متأخر → Flag

• لو Order اتسلم من غير Payment → Alert

• لو Event ناقص Fields → Reject

يعني:

الداتا بتتنضف وهي ماشية 🚿

---

7️⃣ Master Data في الزمن الحقيقي

Customer Event:

CustomerUpdated

Informatica:

• يراجع الـMDM Rules

• يوحد Customer Data

• يربط Orders بالنسخة الصح من العميل

Single Source of Truth حتى في الـStreaming

---

8️⃣ التحميل (Near Real-Time)

Informatica:

• يكتب:

  • Raw Events → Data Lake

  • Curated Data → Data Warehouse

Latency:
⏱ ثواني مش ساعات

---

9️⃣ Governance & Security

• Masking لبيانات الدفع

• Encryption للـPII

• Lineage لكل Event

لو حصل Incident:

تعرف Event دخل إمتى، منين، واتعدل إزاي

---

🔥 النتيجة النهائية

• Dashboards Live

• Monitoring لحظي

• Alerts أوتوماتيك

• AI Models بتشتغل على Fresh Data

---

🧠 الفرق عن Batch

Batch	Event-Driven
تقارير متأخرة	Live Insights
ETL كل شوية	Streaming
رد فعل بطيء	Instant Reaction

---

⚡ تشبيه سريع

Batch = تصور فيديو بعد ما الماتش يخلص
Event-Driven = بتتفرج Live 🎥⚽

---

🧩 Informatica دوره إيه بالظبط؟

• مش بديل Kafka

• مش Microservice

• هو عقل الداتا اللي:

  • يفهم الـEvents

  • ينضفها

  • يربطها

  • ويحوّلها لقيمة