從數字時代到認知時代，是永遠的焦點。大數據項目雨后春筍般層出不窮，利用數據分析進行商業決策的公司也越來越多，然而當下關注的焦點正在發生轉變，漸漸從數據分析邁向數據集成。例如在前幾期的系列文章中，小編多次向大家安利的IBM IIG（數據集成與監管）解決方案就是集成領域當之無愧的“大明星”。

大數據君仔細打探了一下當下的現狀，發現數據存量大、種類繁雜、存儲分散幾乎是當下企業的通病，面對這些挑戰，企業比較流行的做法是“一個蘿卜一個坑”，采用專門用于解決具體化問題，滿足個性化需求。但是，“個性化”需要企業花更多的精力和成本來買單。

雖然這種做法是企業普遍的現狀，但其中也不乏創新成功的經驗。例如國內某著名科技公司也曾正面臨以上的困境，伴隨企業規模和業務體量不斷增長，出現了不同業務系統之間數據整合復雜，工作量大，結果存在差異，無法實時應對業務變化等問題，以往的單一型解決方案以無法滿足日益增長的需求。

針對這些痛點和客戶需求，IBM為其量身定制了一套 ETL工具軟件來建設信息集成平臺。

• 針對項目中存在多種數據源，包括Oracle ERP 系統，SAP系統數據，DB2數據，SQL Server數據，Excel和數據文本等，DataStage擁有豐富的數據接口可支持企業所有的數據源和目標。
• 針對數據處理結果存在差異的問題，DataStage集成于IBM InfoSphere InformationServer 信息集成平臺中，能夠很好支持各種元數據的管理，因此對于系統后期的維護管理有很大的幫助。
• 針對客戶對數據實時性的需求，DataStage 良好的數據并行處理技術和架構，以及接近線性的平臺擴展能力，滿足企業大數據量處理的業務需要，和有效的保護用戶前期的投資。

通過DataStage數據集成方案，該企業實現了實施標準化的數據抽取、轉換與加載數據處理，提供了涵蓋生產、財務、銷售和倉庫儲存等資源的單一視圖，打通了各個業務之間的數據并連接至統一的數據交換共享平臺，加速項目實施速度，減低了實施成本和風險。

除了這次的成功經驗，IBM DataStage在國內早已身經百戰，在銀行、保險、電信、零售、大型制造業等多個領域擁有眾多成功案例。DataStage究竟有何過人之處？ “多、快、好、省”四字見分曉！

• 面向大數據和傳統數據的豐富接口，支持企業所有的數據源和目標
• 包括對 IBM InfoSphere BigInsights、Cloudera、Apache 和 Hortonworks Hadoop Distributed FileSystem (HDFS) 的支持。
• 在單個作業中支持異構數據源和目標，包括文本文件、XML、ERP 系統、大多數數據庫（包括分區數據庫）、Web 服務和商業智能工具

• 功能強大的可擴展 ETL 平臺，支持對從簡單到復雜的數據結構中的大量數據進行收集、集成和轉換。
• 提供 Balanced Optimization for Hadoop 功能，整合Hadoop大數據和企業現有信息，推進數據處理。
• 通過InfoSphere Streams流處理進行實時分析流程，實現可視化的流程控制。

• 使用MQ或Java 消息服務 (JMS) 從面向消息的中間件 (MOM) 隊列實時捕獲消息。
• 利用多處理器硬件平臺的并行處理功能，同時支持事務處理的高速、高可靠性要求，以及批處理的大批量數據要求。
• 幫助您優化硬件利用率，并劃分關鍵業務型任務的優先級，靈活分配工作負載和業務規則管理。

• 采用易于使用的圖形化操作和開發，無論是新手還是經驗豐富的開發人員都能輕松上手。
• 通過簡化管理和最大化開發資源，幫助縮短數據集成項目的開發和維護周期。
• 不懼IT人員流動率高的困擾，任何人都可以方便的維護或修改別人的ETL場景，可大幅度節約開發和維護成本。

（IBMDataStage ETL系統架構圖）

作為數字化轉型的關鍵一步，數據集成的重要性毋庸置疑，要想從海量的數據中挖掘出巨大的價值和機遇，一款高性能的數據集成平臺事關企業大數據應用的最終成效，讓IBM DataStage助力企業數據集成，“多快好省”見奇效！

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