Etapa de Datos es una herramienta ETL que Se utiliza para extraer datos, transformarlos, aplicarles principios comerciales y posteriormente cargarlos para algún propósito específico.
Etapa de Datos es parte de la suite de soluciones de plataformas de información de IBM así como InfoSphere. DataStage utiliza notaciones gráficas para crear soluciones de integración de datos. Puede integrar todo tipo de datos, incluidos Big Data, tanto en reposo como en movimiento, y en plataformas que pueden ser tanto servidores distribuidos como grandes.
Etapa de Datos se pueden categorizar en dos tipos diferentes de herramientas:
- Una herramienta ETL. En esta circunstancia, Etapa de Datos reside en el servidor y links a fuentes de datos. Después de esto, procesa los datos en la aplicación. Los denominados trabajos DataStage, pueden realizar su trabajo en un solo servidor o en múltiples máquinas en grupos o redes
- Una herramienta de monitorización y diseño de ETL. Aquí, DataStage además ofrece un conjunto de herramientas gráficas sustentadas en Windows. Se puede usar para diseñar procesos ETL, administrar metadatos asociados a ellos y, al mismo tiempo, monitorear los procesos ETL.
Capacidades clave de DataStage
Si lo que busca es mejorar las capacidades analíticas de su negocio, DataStage puede servir como instrumento para lograrlo, puesto que le ayuda a ampliar el alcance de su inteligencia empresarial.
Desde aplicaciones comerciales hasta análisis, desde bases de datos de mainframe hasta bases de datos relacionales, CRM, ERP y OLAP, junto con InfoSphere QualityStage, DataStage tiene la capacidad de tener acceso a una amplia gama de datos, de fuentes internas y externas, ofreciendo a las instituciones que usan esta herramienta opciones como las siguientes:
- Soporte en los procesos de procesamiento y transformación asociados al Big Data.
- Implementación de reglas de validación de datos.
- Manejo múltiple Procesos de integración.
- Enfoque escalable para el procesamiento paralelo.
- Capacidad para operar por lotes, como servicio web o en tiempo real.
- Capacidad para aprovechar metadatos para análisis y mantenimiento.
- Conectividad directa a aplicaciones comerciales como fuentes u objetivos.
¿Cuáles son los componentes principales de DataStage?
Se pueden distinguir cuatro componentes principales en la estructura de DataStage:
- Gerente: Esta es la interfaz principal del repositorio de DataStage y es la que le posibilita ver y editar el contenido del repositorio. El DataStage Manager se utiliza para el almacenamiento y la administración de metadatos reutilizables.
- Administrador: se encarga de todos los problemas relacionados con la configuración, como los criterios de depuración o los usuarios de DataStage; así como la creación y movimiento de proyectos. Está dirigido a tareas administrativas.
- Diseñador: Esta interfaz le posibilita crear aplicaciones o trabajos de DataStage, que serán compilados para crear ejecutables programados por el Director y lanzados por el propio servidor. El Diseñador de DataStage especifica la fuente de datosUna "fuente de datos" se refiere a cualquier lugar o medio donde se puede obtener información. Estas fuentes pueden ser tanto primarias, como encuestas y experimentos, como secundarias, como bases de datos, artículos académicos o informes estadísticos. La elección adecuada de una fuente de datos es crucial para garantizar la validez y la fiabilidad de la información en investigaciones y análisis...., la transformación requerida y el destino de los datos.
- Director: su misión es validar, programar, ejecutar y monitorear los trabajos del servidor DataStage, así como las obras que se han puesto en marcha en paralelo.
Cómo DataStage ayuda a su compañía
Optimice la utilización del hardware, mejorar la eficiencia ETL empresarial, proporcionar el entorno adecuado para cada proyecto, garantizar que se cumplan las reglas comerciales, priorizar las tareas de misión crítica, solucionar problemas complejos de big data, integrar aplicaciones en la nube más fácilmente y poder usar Hadoop en toda su potencia son algunas de las razones por las que poner en práctica DataStage puede resultar muy interesante para el negocio.
