IBM ist ein Marktführer
Erfahren Sie warum, im Magic Quadrant Gartner 2020 for Data Integration Tools.
Überblick
Multicloud, KI-gestützte Datenintegration
Ihre KI und Analysen sind nur so gut wie die Daten, die ihnen zugrunde liegen. Mit einer modernen containerbasierten Architektur liefert IBM® DataStage® for IBM Cloud Pak® for Data diese hochwertigen Daten. Es kombiniert branchenführende Datenintegration mit DataOps, Governance und Analysen auf der IBM Cloud Pak for Data-Plattform für KI. Automatisierung beschleunigt Verwaltungstasks, um die Gesamtbetriebskosten (TCO) zu reduzieren. KI-basierte Designbeschleuniger und sofort einsetzbare Integration mit DataOps und datenwissenschaftliche Dienste beschleunigen KI-Innovationen. Durch Parallelität und Multicloud-Integration können Sie vertrauenswürdige Daten in hybriden oder Multicloud-Umgebungen in großem Umfang bereitstellen.
Vorteile
DataStage for IBM Cloud Pak for Data
Mehr Flexibilität
Mehrere Implementierungsoptionen
Funktionen
Umfassendes Spektrum an Daten- und KI-Diensten
Verwaltet den Daten- und Analyselebenszyklus in der IBM Cloud Pak for Data-Plattform. Zu den Diensten gehören Datenwissenschaften, Ereignisübertragung, Datenvirtualisierung und Daten- Warehousing.
Parallele Engine und automatischer Lastausgleich
Verarbeitet Daten in großem Umfang durch Optimierung der ETL-Leistung mit einer erstklassigen parallelen Engine und Lastverteilung, die den Durchsatz maximiert.
Metadaten-Support für richtlinienbasierten Datenzugriff
Schützen Sie sensible Daten durch den Austausch von Metadaten mit IBM Watson® Knowledge Catalog. Verwenden Sie den Datenverlauf, um zu sehen, wie Daten durch Transformation und Integration fließen.
Automatisierte Bereitstellungspipelines für die Produktion
Automatisieren Sie Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD)-Job-Pipelines von der Entwicklung über den Test bis zur Produktion und helfen Sie, Entwicklungskosten zu senken.
Umfangreiches Set an vorgefertigten Connectors und Stufen
Nutzen Sie vordefinierte Konnektivität und Phasen, um Daten zwischen verschiedenen Cloud-Quellen und Data Warehouses wie IBM Netezza® und IBM Db2® Warehouse on Cloud zu verschieben.
IBM DataStage Flow Designer
Steigern Sie die Produktivität von Entwicklern durch maschinenlerngestütztes Design in einer benutzerfreundlichen Schnittstelle und senken Sie so die Entwicklungskosten.
Inflight-Datenqualität
Vertrauen in die Datenbereitstellung mit IBM InfoSphere® QualityStage® zur automatischen Behebung von Qualitätsproblemen beim Einlesen der Daten in die Zielumgebung.
Automatisierte Fehlererkennung
Verringern Sie das Infrastrukturmanagement um 65 % - 85%², so dass sich die Nutzer auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.
Wiederverwendbare Jobvorlagen
Automatische Generierung von Aufträgen und Verwendung benutzerdefinierter Regeln zur Durchsetzung von Mustern.
Webseminar-Reihe: Erhalten Sie weitere Informationen zu DataStage für IBM Cloud Pak for Data
Neuerungen
Die wichtigsten Fragen zur Modernisierung von DataStage
Hier finden Sie Antworten auf einige der am häufigsten gestellten Fragen zur Modernisierung von DataStage auf IBM Cloud Pak for Data.
Wie Sie mehr aus IBM DataStage herausholen
Erfahren Sie, wie Sie die Produktivität steigern können, indem Sie beim Erstellen von ETL-Aufträgen schneller eine Verbindung zu neuen Quellen und Zielen herstellen.
IBM als führender Anbieter von Datenintegrations-Tools anerkannt
Lesen Sie, warum das so ist im Gartner 2021 Magic Quadrant for Data Integrations Tools.
Zugehörige Produkte
IBM Cloud Pak for Data
Eine offene, erweiterbare Daten- und KI-Plattform, die in jeder Cloud läuft
IBM InfoSphere® Information Server Enterprise Edition
Eine End-to-End-Datenintegrationsplattform, die Sie beim Bereinigen, Überwachen, Transformieren und Bereitstellen von Qualitätsdaten unterstützt
IBM InfoSphere® Information Server for Data Integration
Ein Tool zum Extrahieren und Transformieren von Daten in jedem Stil und zum Laden der Daten in jedes System
Erste Schritte mit IBM DataStage
Fußnoten
¹Basierend auf der internen IBM-Analyse von Kundendaten. Die Ergebnisse beim einzelnen Kunden können davon abweichen.
²Forrester, Neue Technologie: The Projected Total Economic Impact Of IBM Cloud Pak For Data (PDF, 1,3 MB), Februar 2020