In格式ica vs . Datameer谱它

数据采集光谱+ In格式ica
关于in格式ica

关于In格式ica

关于in格式ica - person

In格式ica提供了一个端到端数据集成平台,具有广泛的功能集.  公司拥有一系列的数据集成和云数据集成产品和与数据集成相关的领域, 比如数据工程, 数据编目, 数据质量, 数据治理, 和主数据管理.

In格式ica的传统数据集成产品PowerCenter自上世纪90年代以来就已经上市,并针对内部部署进行了设计和优化.  直到最近(2018年),In格式ica才将他们的数据集成产品转移到他们自己的云上(In格式ica云)和公共云上(AWS), Azure, 和GCP).

In格式ica的产品系列支持两种主要的数据集成形式:ETL和点对点同步.  主要的数据集成产品使用ETL数据流样式模型.  “枢纽”产品(云集成枢纽、数据集成枢纽等).)支持发布和订阅数据同步模型, 更适合应用程序集成, 不建议用于数据集成分析.

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什么是数据通信频谱(ETL++)?

与Datameer谱它

Datameer谱它 将功能齐全的ETL的强大功能和可靠性与向导驱动的简单性相结合,以实现更快的速度, 无需编写一行代码,更容易实现自助服务数据集成.  一旦准备好了, Spectrum完整的操作化和治理特性支持可靠性, 自动化, 和安全的数据管道,以确保一致的数据流.

Spectrum根植于Datameer的首要内部解决方案, Datameer X它, 赋予it在大型企业中被证明的企业特性, 为您提供最好的ETL数据集成功能.  Spectrum所增加的是易用性, 完整的数据准备, 弹性, 以及单个包中的可管理性, 使您的数据准备分析速度快10到20倍,而成本只是一小部分.

Spectrum提供了一个混合的ETL和ELT平台,可以在同一个可伸缩的平台上灵活地支持组织需要的两种数据集成形式.  Spectrum在三大主要云平台(AWS, Azure, GCP)和它带来的弹性和成本经济,你会期望从云.  Spectrum还可以连接任何类型的数据源, 格式, 以及位置(云或本地).

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比较表

比较In格式ica和Spectrum

in格式ica比较img

In格式ica和Datameer谱它既有一些共同的属性,也有许多不同之处.  让十大网赌正规网址下载来看看In格式ica和Spectrum在这七个关键领域的比较:

  • 集成方法
  • 用户体验 & 易用性
  • 数据准备和转换
  • 资产管理
  • 作业执行
  • 安全 & 治理
  • 定价 & 包装

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集成方法

集成方法

in格式ica集成方法

在In格式ica PowerCenter(传统数据集成产品)和云数据集成中, 这是一个非常传统的ETL方法.  任务被组合成一个工作流, 或一个数据流, 连接到源数据并从中提取数据, 转换数据并将其映射到目标模式, 然后将数据加载到目的地.  可以添加任意数量的任务来创建高度复杂的数据流.

Spectrum支持一种更通用的数据集成方法,使设计人员能够将最能支持他们需求的数据流组合在一起.  这包括ETL和ELT (extract, 负载, 和变换)方法, 或者只是通用的编排数据管道.

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用户体验

用户体验 & 易用性

in格式ica ux笔记本电脑

In格式ica和Spectrum在用户体验和设计工具的工作方式上有着鲜明的对比.  In格式ica的用户界面是面向工作流/数据流的, 用户添加单独的任务来提取, 变换, 然后载入数据.  还可以为监视和日志记录等其他项目添加任务.

任务可以是非常微小的动作, 特别是在转换阶段, 例如应用一个单一的函数来转换一个字段.  对于更复杂的数据流,这可能过于繁琐,使流难以阅读.  此外,添加任务时与数据没有交互性,使调试变得困难.

Spectrum的魔法引导提取和装载, 容易spreadsheet-style接口, 超过300个强大的单点击功能,使设计ETL流程更快更容易.  用户在构建流时完全与数据交互, 查看应用每个函数时对结果数据的更改.  这允许用户立即看到数据是如何形成的以及潜在的错误.  单击按钮可以恢复(撤销)操作.

Spectrum Visual Explorer允许用户以图形方式查看流中任何阶段的数据,以进一步理解数据,并查看数据可能被清理或修改的地方.  随着用户沿着不同的维度细化和深入到数据中, 只需单击一次即可生成转换工作簿.

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数据准备

数据准备 & 转换

数据准备

In格式ica旨在支持特定于数据集成的标准数据转换需求.  它包含110个以上的基本转换函数和另外30个更高级别的任务,比如聚合, 排序, 或解析.  In格式ica有一个单独的数据准备产品,该产品没有集成到其数据集成平台中,而且对数据湖的功能很少.

Datameer谱它具有集成的数据准备能力和一个超过300个功能的库,使完整的数据准备和转换能力在数据管道.  许多Spectrum函数执行由巫师引导的复杂转换,通常需要多个函数才能组合在一起, 如重复数据删除, 绕轴旋转, 应用算法, 以及为人工智能和机器学习编码数据.  复杂文件格式的自动解析器消除了转换数据流中的数据的需要.

Spectrum还包括流中任何阶段的任何字段的内联可视化数据分析.  这允许用户查看数据内容的另一个图形化视图,并启用了单单击数据过滤, 清洗, 和更多的.

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资产管理

资产管理

in格式ica资产管理

In格式ica和Spectrum提供类似的文件夹和组件资产组织和数据集成组件管理.  安全性和访问控制应用于这个层次结构的各个级别.

Spectrum将这个模型比In格式ica更进一步.  首先,它在流中自动化和持久化托管数据集.  这是用户可以在项目中访问和共享的附加组件.

Spectrum还提供了一些数据编目功能, 包括允许用户注释和标记工作表以及注释工作表中的字段, 为他们提供进一步的技术或业务背景.  用户还可以根据许多项搜索工作表和数据集, 包括名字, 描述, 注释, 和标签.

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in格式ica作业执行

作业执行

in格式ica作业执行

Spectrum和In格式ica都采用元驱动的方法来执行作业.  它们读取有关作业的元数据,并使用该信息执行作业.  在Spectrum中,生成并执行高度优化的Java代码.

In格式ica的标准作业执行引擎是其专有的Blaze引擎.  Blaze是现场部署的唯一可用引擎.  在云数据集成中, 还有一个附加选项,可以为引擎使用弹性Spark集群, 这会带来额外的成本.

Spectrum是专门设计来使用可伸缩的Spark集群作为作业执行引擎的.  生成高度优化的代码以高效地执行作业.  集群具有弹性,可以根据运行作业的性能需求自动伸缩.

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In格式ica安全 & 治理

安全 & 治理

安全 & 治理

Spectrum和In格式ica都提供企业级的安全性和治理能力.  关键的区别在于Spectrum提供了集成的安全性和治理, 而In格式ica需要附加组件来实现高级安全性,并需要一个完全附加的产品来实现数据治理.

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定价 & 包装的图标

定价 & 包装

In格式ica定价 & 包装

In格式ica在定价方面非常谨慎,透明度有限.  他们的内部定价很昂贵.  运行最小(只有三个连接器)的数据集成基本 公共云(AWS) “In格式ica云”的年费为7.2万美元.  但这忽略了十大网赌正规网址下载之前讨论过的许多企业特性,它们要么是附加的,要么是单独的产品:

  • 其他企业连接器和更改数据捕获(附加组件)
  • Spark弹性计算(附加组件)
  • 企业安全,包括屏蔽(附加组件)
  • 数据治理(单独产品)

也, 一些功能,如数据准备,是完全独立的产品,不提供与云数据集成的集成.

Datameer谱它提供了所有这些功能,甚至更多, 集成成一个透明的单一平台, 每个用户的定价.

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结论图标

结论

结论

Datameer谱它提供了所有关键的企业级ETL数据集成和管道功能,作为全功能的数据集成平台,如In格式ica.  但它使用起来很方便, 极其敏捷的数据流定义用户体验, 在弹性云本地基础设施上的集成打包, 以及云数据整合带来的透明定价.

访问数据频谱 微博 要了解更多.  或者亲身体验一下Spectrum的日程安排 个性化的演示 和十大网赌正规网址下载的专家一起.

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比较表

频谱和信息对照表

Datameer谱它 In格式ica (PowerCenter与云数据集成)
支持多种形式的集成,包括ETL, 数据集成, 数据准备, 和数据工程. 只支持ETL和点到点(没有转换)集成.
支持ETL, ELT,数据准备,数据工程和数据科学管道作业. 支持ETL作业.
是否具有易于使用的电子表格风格, and wizard-driven 用户体验 that is code-free; Includes a large library of over 300 functions and tasks; Offers interactive data previews, visual data profiling and visual data exploration at any stage; Full 数据准备 capabilities are included. Offers a more complex 用户体验 that is dataflow oriented and code-free; Includes a limited library over 140 变换ation functions and tasks; Does not offer data previews, data profiling or data exploration; No 数据准备 available.
Project and folder style asset management with reusable and shareable components; 支持s both asset tagging and 注释, 和全面搜索以发现资产. Project and folder style asset management with reusable and shareable components; Only supports asset tagging and has no asset search.
综合企业安全. 企业安全需要额外的成本.
集成数据治理. 数据治理在一个单独的,额外的成本产品.
使用全弹性Spark集群执行作业(包含). 为作业使用专有引擎(包括在内). 弹性集群需要额外的成本.
提供了一个简单的定价模式,在单个包中以具有竞争力的每用户定价. 提供复杂且昂贵的定价模式, 具有许多附加成本或附加产品的企业功能.

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