Inleiding tot Informatica versus datastage
We kunnen vaststellen dat gegevens snel toenemen. Gegevens kunnen elke vorm hebben, zoals tekst, afbeeldingen of sommige afbeeldingen. Deze gegevens zijn gestructureerd of ongestructureerd. Gegevens komen uit verschillende bronnen. Het is heel moeilijk om elke gegevens voor de gebruikers te begrijpen. Hier komt de belangrijkste rol van de Informatica en datastadetool om de gegevens te begrijpen. Informatica is het platform dat ETL-toolservices biedt voor gegevenskwaliteit, gegevensreplicatie, enz. Het zal verbinding maken met verschillende gegevensbronnen, gegevens ophalen en verwerken. Datastage is de ETL-tool die E (extraheren), T (transformeren) de gegevens uit bronnen en L (laden) de gegevens in doelen. Gegevensbronnen kunnen indexbestanden of opeenvolgende bestanden zijn, enz. Het biedt gegevensanalyse aan de eindgebruikers.
Head to Head-vergelijking tussen Informatica vs Datastage (Infographics)
Hieronder vindt u de beste vergelijking tussen Informatica versus Datastage:
Belangrijkste verschillen tussen Informatica en Datastage
Laten we enkele van de belangrijkste verschillen tussen Informatica en Datastage bespreken:
Informatica
- Informatica staat bekend als Informatica power center en biedt ETL-verwerking voor toepassingen die worden gebruikt in het datawarehouse op bedrijfsniveau.
- Gegevens kunnen in realtime aan de gebruiker worden geleverd.
- Het wordt gebruikt voor het opschonen en wijzigen van een enorme hoeveelheid gegevens van het ene systeem naar het andere.
- Enterprise die een datawarehouse moet opzetten, heeft een ETL-tool zoals Informatica nodig om data van productie naar datawarehouse te verplaatsen.
- Foutafhandeling wordt gedeeltelijk ondersteund.
- Het biedt een stapsgewijze oplossing om gegevensintegratie te creëren.
- Het biedt herbruikbaarheid om toewijzingen en workflows opnieuw te gebruiken, wat de prestaties zal verbeteren.
- Het biedt 30 algemene transformaties om te verwerken.
- Het ondersteunt heterogene en homogene bronnen.
Datastage
- Datastage speelt de rol van een interface tussen verschillende systemen. Het wordt gebruikt in grote organisaties. De banksector gebruikt bijvoorbeeld het hulpmiddel Datastage.
- In 2005 heeft IBM het overgenomen met DataStage en is het eerst omgedoopt tot het IBM-webgebied datastadium en vervolgens hernoemd naar IBM Infosphere.
- Gegevens kunnen parallel aan de gebruiker worden geleverd.
- Het wordt gebruikt voor het verwerken en transformeren van een enorme hoeveelheid gegevens.
- De bron of het doel is rechtstreeks verbonden met de Enterprise.
- Foutafhandeling wordt volledig of overal ondersteund.
- Het biedt een projectgebaseerde integratieoplossing.
- Het biedt herbruikbaarheid van de taak, maar maak hiervoor een kopie van de workflow, compileer en voer uit.
- Het biedt 40 algemene transformatieobjecten om alle transformaties uit te voeren.
- Het ondersteunt alleen homogene bronnen. De gebruiker kan eindigen met een verkeerde transformatie met heterogene bronnen.
Vergelijkingstabel van Informatica versus Datastage
De vergelijkingstabel is hieronder uitgelegd:
| Informatica | Datastage |
| Minder schaalbaar. | Meer schaalbaar. |
| Zwak partitioneren. | Robuuste partitionering. |
| Kan geen nieuwe partitie uitvoeren. | Kan opnieuw partitioneren. |
| Het ondersteunt geen parallellisme. | Het ondersteunt de volledige pijplijn, gegevens en componentparallellisme. |
| Het ondersteunt flat-file lookup. | Het ondersteunt hash-bestanden, opzoekbestandensets. |
| Het zal het data-acquisitieproces langzamer uitvoeren dan Datastage. | Het zal het data-acquisitieproces sneller uitvoeren dan Informatica. |
| Minder beveiligingsproblemen. | Meer beveiligingsproblemen. |
| Minder gebruiksvriendelijk dan Datastage. | Gebruikersvriendelijker dan Informatica. |
| Het kan worden geïmplementeerd op Windows en UNIX-besturingssysteem, maar het biedt verschillende software voor UNIX-besturingssysteem en voor Windows hebben gemeenschappelijke software. | Het kan worden geïmplementeerd op Windows en UNIX-besturingssysteem. |
| Minder schaalbaar. | Meer schaalbaar. |
| Zwak partitioneren. | Robuuste partitionering. |
| Kan geen nieuwe partitie uitvoeren. | Kan opnieuw partitioneren. |
| Een Dataware-huis opzetten en onderhouden. | Werk regelmatig met Dataware House. |
| Het is beschikbaar in standaard, geavanceerde en premium-editie. | Het is beschikbaar in de Server-editie, de Enterprise-editie en de MVS-editie. |
| Het heeft een servicegeoriënteerde architectuur. | Het heeft een client-server-architectuur. |
| Het heeft de volgende workflowcomponenten:
• Informatica-beheerder • Informatica-domein • Knopen • Service Manager • Toepassingsservices • Powercenter repository • Powercenter repository-service • Powercenter-integratieservice • Metadata manager service | Het heeft de volgende workflowcomponenten:
• Algemene objecten • Stadia van gegevenskwaliteit • Ontwikkeling en foutopsporing • Databaseverbinding • Herstructurering • Echte tijd • Foutopsporing en ontwikkeling Opeenvolgende activiteit |
| Het geeft niet de keuze aan een organisatie tijdens het gebruik van Informatica. | Het geeft een keuze aan een organisatie tijdens het gebruik van Datastage. |
| Het is een stapsgewijze activiteit. | Het is een activiteit met slepen en neerzetten. |
| Bron- en doelanalyse worden onafhankelijk gedaan. | Bron- en doelanalyse worden uitgevoerd door op de taak te klikken. |
Conclusie
We hebben het verschil en de werking van de tool Informatica en DataStage ETL gezien. Zoals aangegeven in het verschil en de vergelijking hierboven, kunnen we concluderen dat beide tools op hun manier efficiënt werken. Beide tools bieden een goede service voor een organisatie. Het is de keuze van de gebruiker welk hulpmiddel te gebruiken.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor Informatica vs Datastage. Hier bespreken we de inleiding tot Informatica versus Datastage, belangrijke verschillen met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie–
- Teradata tegen Oracle
- Big Data versus Data Warehouse
- Gegevens versus informatie
- Data Warehouse vs Database