IBM 是領導者
在 Gartner 2020 Magic Quadrant for Data Integration Tools 報告中查看原因。
概觀
採用 AI 技術的資料整合。
任何地方。
您的 AI 和分析運作的品質就像提供給它們的資料一樣好。 透過現代化的儲存器型架構，IBM® DataStage® for IBM Cloud Pak® for Data 能提供那樣高品質的資料。 它在單一資料和 AI 平台上將產業領先的資料整合與 DataOps、控管及分析相結合。自動化可加速管理作業以協助減少 TCO。 以 AI 為基礎的設計加速器和現成整合搭配 DataOps 及資料科學服務可加速 AI 創新。 並行和多雲端整合可讓您在混合或多雲環境中大規模提供可信任的資料。
使用 IBM DataStage - IBM Cloud Pak for Data 3.0 進行自動調整 (03:49)
優勢
DataStage for IBM Cloud Pak for Data
客戶使用案例
Associated Bank
HUK-Coburg
獲得彈性
多個部署選項
功能
全方位的資料和 AI 服務
在 IBM Cloud Pak for Data 平台上管理資料和分析生命週期。 服務包括資料科學、事件傳訊、資料虛擬化及資料倉儲作業。
平行引擎及自動化負載平衡
以同類最佳的並行引擎及最大程度提高傳輸量的負載平衡來優化 ETL 效能，藉此大規模地處理資料。
用於原則驅動資料存取的元資料支援
使用 IBM Watson Knowledge Catalog 透過元資料交換來保護機密資料。 使用資料處理世系來查看資料如何透過轉換與整合流動。
用於正式作業的自動化交付管線
自動化從開發到測試再到正式作業的持續整合/持續交付 (CI/CD) 工作管線，並協助降低開發成本。
預先建置連接器和暫置的延伸集
使用預先建置的連線功能和暫置，在多個雲端來源與資料倉儲之間移動資料，例如 IBM Netezza 和 IBM Db2 Warehouse on Cloud。
IBM DataStage Flow Designer
利用機器學習輔助設計，在使用者友善的介面中增加開發人員的生產力，進而幫助降低開發成本。
進行中的資料品質
使用 IBM InfoSphere QualityStage 進行授信資料遞送，以在目標環境汲取資料時自動解決品質問題。
自動化失效偵測
減少基礎架構管理工作達 65％ - 85% (²)，讓使用者專注於更高價值的作業。
可重複使用的工作範本
自動產生工作並使用自訂規則來實施模式。
網路研討會系列： 深入瞭解 DataStage for IBM Cloud Pak for Data
開始使用 IBM DataStage
註腳
¹根據 IBM 對客戶資料的內部分析。個別客戶結果可能有所不同。
²Forrester 研究報告 New Technology: The Projected Total Economic Impact Of IBM Cloud Pak For Data (PDF, 1.3 MB)（2020 年 2 月）