Introduksjon til Informatica vs Datastage
Vi kan observere at data øker raskt. Data kan være i alle former som tekst, bilde eller bilder. Disse dataene er strukturerte eller ustrukturerte. Data kommer fra forskjellige kilder. Det er veldig vanskelig å forstå hver enkelt data for brukerne. Her kommer hovedrollen til Informatica og datascenen verktøy for å forstå dataene. Informatica er plattformen som tilbyr ETL-verktøystjenester for datakvalitet, datareplikering, etc. Den vil koble seg til forskjellige datakilder, hente data og behandle den. Datastage er ETL-verktøyet som E (trekker ut), T (transformerer) dataene fra kilder og L (laster) dataene til mål. Datakilder kan være indeksfiler eller sekvensielle filer osv. Det gir dataanalyse til sluttbrukerne.
Sammenligning av topp mot hode mellom Informatica vs Datastage (Infographics)
Nedenfor er den beste sammenligningen mellom Informatica vs Datastage:
Viktige forskjeller mellom Informatica vs Datastage
La oss diskutere noen av de viktigste forskjellene mellom Informatica og Datastage:
Informatica
- Informatica er kjent som Informatica kraftsenter og gir ETL-behandling for applikasjoner som brukes i datalageret på bedriftsnivå.
- Data kan leveres til brukeren i sanntid.
- Den brukes til rengjøring og endring av en enorm mengde data fra et system til et annet.
- Bedrift som trenger å sette opp et datavarehus krever et ETL-verktøy som Informatica for å flytte data fra produksjon til datavarehus.
- Feilhåndtering støttes delvis.
- Den tilbyr trinnvis løsning for å lage dataintegrasjon.
- Det gir gjenbruk av gjenbruk av kartlegginger og arbeidsflyt som vil forbedre ytelsen.
- Det tilbyr 30 generelle transformasjoner å behandle.
- Det støtter heterogene og homogene kilder.
Datastage
- Datastage spiller rollen som et grensesnitt mellom forskjellige systemer. Det brukes i store organisasjoner. For eksempel bruker banksektoren Datastage-verktøy.
- I 2005 har IBM kjøpt opp med DataStage, og den har først fått nytt navn til IBMs web sfære-datastegnet og deretter omdøpt til IBM Infosphere.
- Data kan leveres parallelt til brukeren.
- Den brukes til å behandle og transformere en enorm datamengde.
- Kilden eller målet er direkte koblet til Enterprise.
- Feilhåndtering støttes helt eller gjennom.
- Det tilbyr en prosjektbasert integrasjonsløsning.
- Det gir gjenbruk av jobben, men for å gjøre dette kan du lage en kopi av arbeidsflyten, kompilere og kjøre.
- Den tilbyr 40 generelle transformasjonsobjekter for å utføre transformasjoner.
- Den støtter bare homogene kilder. Brukeren kan ende opp med feil transformasjon med heterogene kilder.
Sammenligningstabell av Informatica vs Datastage
Sammenligningstabellen er forklart nedenfor:
| Informatica | Datastage |
| Mindre skalerbar. | Mer skalerbar. |
| Svak partisjonering. | Robust partisjonering. |
| Kan ikke utføre re-partisjon. | Kan utføre re-partisjon. |
| Det støtter ikke parallellitet. | Den støtter hele rørledningen, data og komponentparallalisme. |
| Det støtter flat-fil oppslag. | Det støtter hash-filer, oppslag filsett. |
| Den vil utføre datainnsamlingsprosessen saktere enn Datastage. | Den vil utføre datainnsamlingsprosessen raskere enn Informatica. |
| Færre sikkerhetsproblemer. | Flere sikkerhetsproblemer. |
| Mindre brukervennlig enn Datastage. | Mer brukervennlig enn Informatica. |
| Det kan distribueres på Windows og UNIX-operativsystem, men det tilbyr forskjellig programvare for UNIX-operativsystem og for windows har vanlig programvare. | Det kan distribueres på Windows og UNIX operativsystem. |
| Mindre skalerbar. | Mer skalerbar. |
| Svak partisjonering. | Robust partisjonering. |
| Kan ikke utføre re-partisjon. | Kan utføre re-partisjon. |
| Etablere og vedlikeholde et Dataware-hus. | Jobbe ofte med Dataware-huset. |
| Den er tilgjengelig i standard, avansert og premium utgave. | Det er tilgjengelig i Serverutgaven, Enterpriseutgaven og MVS Edition. |
| Den har en serviceorientert arkitektur. | Den har en klient-serverarkitektur. |
| Den har følgende arbeidsflytkomponenter:
• Informatica-administrator • Informatica-domene • Knutepunkter • Serviceansvarlig • Søknadstjenester • Powercenter depot • Powercenter repository service • Integreringsservice for Powercenter • Metadata manager-tjeneste | Den har følgende arbeidsflytkomponenter:
• Generelle objekter • Faser av datakvalitet • Utvikling og feilsøking • Databasetilkobling • Omstrukturering • Sanntid • Feilsøking og utvikling Sekvensiell aktivitet |
| Det gir ikke valget til en organisasjon mens du bruker Informatica. | Det gir et valg til en organisasjon mens du bruker Datastage. |
| Det er en trinnvis aktivitet. | Det er en dra og slipp aktivitet. |
| Kilde- og målanalyse gjøres uavhengig. | Kilde- og målanalyse gjøres ved å klikke på jobben. |
Konklusjon
Vi har sett forskjellen og bruken av Informatica og DataStage ETL-verktøy. I henhold til forskjellen og sammenligningen gitt ovenfor, kan vi konkludere med at begge verktøyene fungerer effektivt på sin måte. Begge verktøyene gir gode tjenester for en organisasjon. Det er brukerens valg av hvilket verktøy som skal brukes.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til Informatica vs Datastage. Her diskuterer vi introduksjonen til Informatica vs Datastage, viktige forskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også gå gjennom de andre foreslåtte artiklene våre for å lære mer–
- Teradata vs Oracle
- Big Data vs Data Warehouse
- Data vs informasjon
- Data Warehouse vs database