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数据集成领导者，DataStage “多快好省”见奇效！

从数字时代到认知时代，大数据是永远的焦点。大数据项目雨后春笋般层出不穷，利用数据分析进行商业决策的公司也越来越多，然而当下关注的焦点正在发生转变，渐渐从数据分析迈向数据集成。例如在前几期的系列文章中，小编多次向大家安利的IBM IIG（数据集成与监管）解决方案就是集成领域当之无愧的“大明星”。

大数据君仔细打探了一下当下的现状，发现数据存量大、种类繁杂、存储分散几乎是当下企业的通病，面对这些挑战，企业比较流行的做法是“一个萝卜一个坑”，采用专门用于解决具体化问题，满足个性化需求。但是，“个性化”需要企业花更多的精力和成本来买单。

虽然这种做法是企业普遍的现状，但其中也不乏创新成功的经验。例如国内某著名科技公司也曾正面临以上的困境，伴随企业规模和业务体量不断增长，出现了不同业务系统之间数据整合复杂，工作量大，数据处理结果存在差异，无法实时应对业务变化等问题，以往的单一型解决方案以无法满足日益增长的需求。

针对这些痛点和客户需求，IBM为其量身定制了一套DataStage ETL工具软件来建设信息集成平台。

针对项目中存在多种数据源，包括Oracle ERP 系统，SAP系统数据，DB2数据，SQL Server数据，Excel和数据文本等，DataStage拥有丰富的数据接口可支持企业所有的数据源和目标。
针对数据处理结果存在差异的问题，DataStage集成于IBM InfoSphere InformationServer 信息集成平台中，能够很好支持各种元数据的管理，因此对于系统后期的维护管理有很大的帮助。
针对客户对数据实时性的需求，DataStage 良好的数据并行处理技术和架构，以及接近线性的平台扩展能力，满足企业大数据量处理的业务需要，和有效的保护用户前期的投资。

通过DataStage数据集成方案，该企业实现了实施标准化的数据抽取、转换与加载数据处理，提供了涵盖生产、财务、销售和仓库储存等资源的单一视图，打通了各个业务之间的数据并连接至统一的数据交换共享平台，加速项目实施速度，减低了实施成本和风险。

除了这次的成功经验，IBM DataStage在国内早已身经百战，在银行、保险、电信、零售、大型制造业等多个领域拥有众多成功案例。DataStage究竟有何过人之处？ “多、快、好、省”四字见分晓！

面向大数据和传统数据的丰富接口，支持企业所有的数据源和目标
包括对 IBM InfoSphere BigInsights、Cloudera、Apache 和 Hortonworks Hadoop Distributed FileSystem (HDFS) 的支持。
在单个作业中支持异构数据源和目标，包括文本文件、XML、ERP 系统、大多数数据库（包括分区数据库）、Web 服务和商业智能工具