Transformação de dados com DataStage
IBM® DataStage® é uma ferramenta ETL que pode ser usada para transformar e integrar dados em projetos.
O DataStage foi projetado para facilitar o uso e está totalmente integrado ao Cloud Pak for Data É possível importar suas tarefas paralelas anteriores existentes no DataStage usando arquivos ISX, usar a tela de design DataStage para criar, editar e testar fluxos e executar tarefas que são geradas a partir dos fluxos. O serviço DataStage faz parte da malha de dados.
DataStage é uma ferramenta de integração de dados que move e transforma dados entre sistemas de destino operacional, transacional e analítico. Especialistas em integração de dados utilizam o DataStage para desenvolver fluxos que processam e transformam dados. Centenas de funções de transformação pré-construídas, capacidades de processamento paralelo e conectividade de plataforma estão disponíveis para conectar-se diretamente a aplicativos corporativos, fontes de dados em nuvem, sistemas relacionais e NoSQL , terminais REST e muito mais. Você pode administrar, gerenciar, implementar e reutilizar esses fluxos para integrar dados em muitos sistemas em toda a sua organização.
- Formato de dados
- Tabular: CSV, JSON, Parquet, TSV (somente leitura) ou arquivos de texto delimitados
- Tamanho dos dados
- DataStage funciona com dados de qualquer tamanho.
- serviço necessário
- DataStage
- Conectores
- Exemplos de conectores incluem: Db2® Netezza® Performance Server, Microsoft SQL Server, Oracle, Teradata, Snowflake Microsoft Azure File Storage, Amazon Web Services e Google Cloud Platform services, e Amazon S3.
Consulte Conectores do DataStage para obter a lista de conectores compatíveis com o DataStage.
- Estágios
- Este serviço fornece estágios, que descrevem um determinado processo como acessar um banco de dados ou transformar dados de alguma forma. Os estágios do DataStage fornecem funções comuns para movimentação e transformação de dados. QualityStage são importantes para, mas não se limitando, eliminando dados redundantes, obsoletos ou imprecisos, padronizando dados e verificando dados de endereço.
Consulte as etapas de DataStage e as etapas de qualidade em DataStage para obter informações sobre as etapas que DataStage suporta.
Para obter mais informações, consulte Estágios de qualidade em DataStage.
Saiba Mais
Para revisar um tutorial de início rápido do DataStage, consulte Início rápido: Transformar dados.
Para revisar um tutorial para DataStage no contexto de malha de dados, veja o tutorial Multicloud data integration : Integrar dados.
Para obter mais informações sobre o uso do DataStage, consulte os tópicos a seguir: