Introducción a Informatica vs Datastage
Podemos observar que los datos están aumentando rápidamente. Los datos pueden estar en cualquier forma como texto, imagen o algunas imágenes. Estos datos son estructurados o no estructurados. Los datos provienen de diferentes fuentes. Es muy difícil entender cada dato para los usuarios. Aquí viene el papel principal de Informatica y la herramienta de etapa de datos para comprender los datos. Informatica es la plataforma que ofrece servicios de herramientas ETL para calidad de datos, replicación de datos, etc. Se conectará a diferentes fuentes de datos, buscará datos y los procesará. Datastage es la herramienta ETL que E (extraer), T (transformar) los datos de las fuentes y L (cargar) los datos en los objetivos. Las fuentes de datos pueden ser archivos de índice o archivos secuenciales, etc. Proporciona análisis de datos a los usuarios finales.
Comparación cabeza a cabeza entre Informatica vs Datastage (Infografía)
A continuación se presentan las principales comparaciones entre Informatica y Datastage:
Diferencias clave de Informatica vs Datastage
Analicemos algunas de las principales diferencias entre Informatica y Datastage:
Informatica
- Informatica se conoce como centro de energía de Informatica y proporciona procesamiento ETL para aplicaciones utilizadas en el almacén de datos de nivel empresarial.
- Los datos se pueden entregar al usuario en un enfoque en tiempo real.
- Se utiliza para limpiar y modificar una gran cantidad de datos de un sistema a otro.
- La empresa que necesita configurar un almacén de datos requiere una herramienta ETL como Informatica para mover los datos de la producción al almacén de datos.
- El manejo de errores es compatible parcialmente.
- Ofrece una solución paso a paso para crear integración de datos.
- Ofrece reutilización para reutilizar asignaciones y flujos de trabajo que mejorarán el rendimiento.
- Ofrece 30 transformaciones generales para procesar.
- Es compatible con fuentes heterogéneas y homogéneas.
Etapa de Datos
- Datastage desempeña el papel de una interfaz entre diferentes sistemas. Se usa en grandes organizaciones. Por ejemplo, el sector bancario utiliza la herramienta Datastage.
- En 2005, IBM adquirió con DataStage y primero cambió el nombre a la etapa de datos de la esfera web de IBM y luego cambió el nombre a IBM Infosphere.
- Los datos se pueden entregar al usuario en paralelo.
- Se utiliza para procesar y transformar una gran cantidad de datos.
- La fuente o el destino está directamente conectado a la empresa.
- El manejo de errores es totalmente compatible o completo.
- Ofrece una solución de integración basada en proyectos.
- Ofrece la reutilización del trabajo, pero para hacerlo, haga una copia del flujo de trabajo, compílelo y ejecútelo.
- Ofrece 40 objetos de transformación general para realizar cualquier transformación.
- Solo admite fuentes homogéneas. El usuario puede terminar con la transformación incorrecta con fuentes heterogéneas.
Tabla comparativa de Informatica vs Datastage
La tabla de comparación se explica a continuación:
| Informatica | Etapa de Datos |
| Menos escalable | Más escalable |
| Particionamiento débil. | Particionamiento robusto. |
| No se puede realizar una nueva partición. | Puede realizar una nueva partición. |
| No es compatible con el paralelismo. | Es compatible con la canalización completa, el paralelismo de datos y componentes. |
| Es compatible con la búsqueda de archivos planos. | Es compatible con archivos hash, conjuntos de archivos de búsqueda. |
| Realizará el proceso de adquisición de datos más lento que Datastage. | Realizará el proceso de adquisición de datos más rápido que Informatica. |
| Menos problemas de seguridad. | Más problemas de seguridad. |
| Menos fácil de usar que Datastage. | Más fácil de usar que Informatica. |
| Se puede implementar en el sistema operativo Windows y UNIX, pero ofrece un software diferente para el sistema operativo UNIX y para Windows tiene un software común. | Se puede implementar en el sistema operativo Windows y UNIX. |
| Menos escalable | Más escalable |
| Particionamiento débil. | Particionamiento robusto. |
| No se puede realizar una nueva partición. | Puede realizar una nueva partición. |
| Establecer y mantener una casa de Dataware. | Trabaja frecuentemente con Dataware house. |
| Está disponible en edición estándar, avanzada y premium. | Está disponible en la edición Server, la edición Enterprise y la Edición MVS. |
| Tiene una arquitectura orientada a servicios. | Tiene una arquitectura cliente-servidor. |
| Tiene los siguientes componentes de flujo de trabajo:
• administrador de Informatica • dominio de Informatica • Nodos • Supervisor • Servicios de solicitud • repositorio de Powercenter • servicio de repositorio de Powercenter • Servicio de integración de Powercenter • Servicio de administrador de metadatos | Tiene los siguientes componentes de flujo de trabajo:
• objetos generales • Etapas de la calidad de los datos. • Desarrollo y depuración • Conexión de base de datos • Reestructurar • Tiempo real • Depuración y desarrollo Actividad secuencial |
| No le da la opción a una organización mientras usa Informatica. | Le da una opción a una organización mientras usa Datastage. |
| Es una actividad paso a paso. | Es una actividad de arrastrar y soltar. |
| El análisis de origen y destino se realiza de forma independiente. | El análisis de origen y destino se realiza haciendo clic en el trabajo. |
Conclusión
Hemos visto la diferencia y el funcionamiento de la herramienta ETL de Informatica y DataStage. Según la diferencia y la comparación que se dieron anteriormente, podemos concluir que ambas herramientas funcionan de manera eficiente a su manera. Ambas herramientas están proporcionando buenos servicios para una organización. Es la elección del usuario de qué herramienta utilizar.
Artículos recomendados
Esta es una guía de Informatica vs Datastage. Aquí discutimos la introducción a Informatica vs Datastage, las diferencias clave con la infografía y la tabla de comparación. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:
- Teradata vs Oracle
- Big Data vs Data Warehouse
- Datos vs información
- Almacén de datos vs base de datos