Einführung in Informatica vs Datastage
Wir können beobachten, dass die Daten schnell zunehmen. Daten können in beliebiger Form wie Text, Bild oder einigen Bildern vorliegen. Diese Daten sind strukturiert oder unstrukturiert. Daten stammen aus verschiedenen Quellen. Es ist sehr schwierig, die einzelnen Daten für die Benutzer zu verstehen. Hier kommt die Hauptrolle des Informatica- und Data Stage-Tools zum Verständnis der Daten. Informatica ist die Plattform, die ETL-Tool-Services für Datenqualität, Datenreplikation usw. anbietet. Sie stellt eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen her, ruft Daten ab und verarbeitet sie. Datastage ist das ETL-Tool, mit dem Daten aus Quellen extrahiert, transformiert und in Ziele geladen werden. Datenquellen können Indexdateien oder sequentielle Dateien usw. sein. Sie bieten Endbenutzern eine Datenanalyse.
Head to Head Vergleich zwischen Informatica und Datastage (Infographics)
Untenstehend finden Sie den besten Vergleich zwischen Informatica und Datastage:
Hauptunterschiede zwischen Informatica und Datastage
Lassen Sie uns einige der Hauptunterschiede zwischen Informatica und Datastage diskutieren:
Informatica
- Informatica ist als Informatica Power Center bekannt und bietet ETL-Verarbeitung für Anwendungen, die im Data Warehouse auf Unternehmensebene verwendet werden.
- Daten können in Echtzeit an den Benutzer übermittelt werden.
- Es wird zum Bereinigen und Ändern einer großen Datenmenge von einem System zu einem anderen verwendet.
- Unternehmen, die ein Data Warehouse einrichten müssen, benötigen ein ETL-Tool wie Informatica, um Daten von der Produktion in das Data Warehouse zu verschieben.
- Fehlerbehandlung wird teilweise unterstützt.
- Es bietet eine schrittweise Lösung für die Erstellung einer Datenintegration.
- Es bietet Wiederverwendbarkeit für die Wiederverwendung von Zuordnungen und Workflows, wodurch die Leistung verbessert wird.
- Es stehen 30 allgemeine Transformationen zur Verfügung.
- Es unterstützt heterogene und homogene Quellen.
Datastage
- Datastage spielt die Rolle einer Schnittstelle zwischen verschiedenen Systemen. Es wird in großen Organisationen eingesetzt. Beispielsweise verwendet der Bankensektor das Datastage-Tool.
- Im Jahr 2005 hat IBM DataStage übernommen und zunächst in IBM Web Sphere Data Stage und dann in IBM Infosphere umbenannt.
- Die Daten können parallel an den Benutzer geliefert werden.
- Es wird zur Verarbeitung und Transformation einer großen Datenmenge verwendet.
- Die Quelle oder das Ziel ist direkt mit dem Unternehmen verbunden.
- Die Fehlerbehandlung wird vollständig oder durchgehend unterstützt.
- Es bietet eine projektbasierte Integrationslösung.
- Es bietet Wiederverwendbarkeit des Jobs, aber zu diesem Zweck wird eine Kopie des Workflows erstellt, kompiliert und ausgeführt.
- Es bietet 40 allgemeine Transformationsobjekte für die Durchführung von Transformationen.
- Es werden nur homogene Quellen unterstützt. Der Benutzer könnte mit heterogenen Quellen zu einer falschen Transformation kommen.
Vergleichstabelle von Informatica vs Datastage
Die Vergleichstabelle wurde nachfolgend erläutert:
| Informatica | Datastage |
| Weniger skalierbar. | Skalierbarer. |
| Schwache Partitionierung. | Robuste Partitionierung. |
| Re-Partitionierung kann nicht durchgeführt werden. | Kann eine erneute Partitionierung durchführen. |
| Es unterstützt keine Parallelität. | Es unterstützt die vollständige Parallelität von Pipeline, Daten und Komponenten. |
| Es unterstützt die Flat-File-Suche. | Es unterstützt Hash-Dateien und Lookup-Dateigruppen. |
| Der Datenerfassungsprozess ist langsamer als bei Datastage. | Der Datenerfassungsprozess wird schneller ausgeführt als bei Informatica. |
| Weniger Sicherheitsprobleme. | Weitere Sicherheitsprobleme. |
| Weniger benutzerfreundlich als Datastage. | Benutzerfreundlicher als Informatica. |
| Es kann auf Windows- und UNIX-Betriebssystemen bereitgestellt werden, bietet jedoch unterschiedliche Software für UNIX-Betriebssysteme und für Windows-Betriebssysteme. | Es kann auf Windows- und UNIX-Betriebssystemen bereitgestellt werden. |
| Weniger skalierbar. | Skalierbarer. |
| Schwache Partitionierung. | Robuste Partitionierung. |
| Re-Partitionierung kann nicht durchgeführt werden. | Kann eine erneute Partitionierung durchführen. |
| Richten Sie ein Dataware-Haus ein und pflegen Sie es. | Arbeiten Sie häufig mit Dataware House. |
| Es ist in der Standard-, Advanced- und Premium-Edition erhältlich. | Es ist in der Server Edition, der Enterprise Edition und der MVS Edition verfügbar. |
| Es hat eine serviceorientierte Architektur. | Es hat eine Client-Server-Architektur. |
| Es hat die folgenden Workflow-Komponenten:
• Informatica-Administrator • Informatica-Domäne • Knoten • Service Manager • Anwendungsdienste • Powercenter-Repository • Powercenter-Repository-Service • Powercenter-Integrationsservice • Metadaten-Manager-Service | Es hat die folgenden Workflow-Komponenten:
• Allgemeine Objekte • Stufen der Datenqualität • Entwicklung und Debugging • Datenbankverbindung • Umstrukturierung • Echtzeit • Debuggen und Entwickeln Sequenzielle Aktivität |
| Es gibt einer Organisation nicht die Wahl, während sie Informatica verwendet. | Es gibt einer Organisation die Wahl, während Datastage verwendet wird. |
| Es ist eine schrittweise Aktivität. | Es ist eine Drag & Drop-Aktivität. |
| Quell- und Zielanalyse werden unabhängig voneinander durchgeführt. | Quell- und Zielanalyse erfolgen durch Anklicken des Jobs. |
Fazit
Wir haben den Unterschied und die Funktionsweise von Informatica und DataStage ETL gesehen. Aufgrund des oben angegebenen Unterschieds und Vergleichs können wir den Schluss ziehen, dass beide Tools auf ihre Weise effizient arbeiten. Beide Tools leisten gute Dienste für eine Organisation. Es ist die Wahl des Benutzers, welches Tool verwendet werden soll.
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