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datastageetl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
功能强大的可扩展 etl 平台，支持对从简单到复杂的数据结构中的大量数据进行收集、集成和转换。提供balanced optimization for hadoop 功能，整合hadoop大数据和企业现有信息，推进数据处理。通过infosphere streams流处理进行实时分析流程，实现可视化的流程控制。
使用mq或java 消息服务 (jms) 从面向消息的中间件 (mom) 队列实时捕获消息。利用多处理器硬件平台的并行处理功能，同时支持事务处理的高速、高可靠性要求，以及批处理的大批量数据要求。帮助您优化硬件利用率，并划分关键业务型任务的优先级，灵活分配工作负载和业务规则管理。
采用易于使用的图形化操作和开发，无论是新手还是经验丰富的开发人员都能轻松上手。通过简化管理和最大化开发资源，帮助缩短数据集成项目的开发和维护周期。不惧it人员流动率高的困扰，任何人都可以方便的维护或修改别人的etl场景，可大幅度节约开发和维护成本。
（ibmdatastage etl系统架构图）
作为数字化转型的关键一步，数据集成的重要性毋庸置疑，要想从海量的数据中挖掘出巨大的价值和机遇，一款高性能的数据集成平台事关企业大数据应用的最终成效，让ibm datastage助力企业数据集成，“多快好省”见奇效！
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