数据集成已成为企业在追求市场份额中的关键技术组件，与依靠手工编码的方式不同，越来越多的企业选择完整的数据集成解决方案来支持其IT战略，从大数据分析到云平台的集成。
Dao Research最近进行的一项研究，比较全球领先的几个数据集成解决方案之间的差异，及这些产品技术对现实企业的影响。他们采访了IBM，Informatica的，和甲骨文的客户。此外，他们也阅读了来自这三个供应商的公开可用的解决方案文档。
该研究发现，甲骨文在数据集成领域具有某些方面的领先地位。例如：
还需要补充一点是，Oracle 最新发布的Data Integrator企业版大数据选项，扩大了与竞争对手之间的差距，甲骨文是当前唯一一家可以使用单一映射就能自动生成Spark, Hive, Pig脚本的供应商。 Oracle的客户可以专注于建立正确的数据处理架构以提升商业价值，而不必成为多种编程语言专家。例如，在一家大型金融服务提供商的集成架构师告诉调查公司“作为一个ODI开发者，我是一个大数据的开发者，而不必了解大数据的基础。这是非常强大的能力。”
你可以在这里找到本文提到的研究报告：http://www.oracle.com/us/products/middleware/data-integration/di-oracle-informatica-ibm-wp-2438402.pdf
Dao Research最近进行的一项研究，比较全球领先的几个数据集成解决方案之间的差异，及这些产品技术对现实企业的影响。他们采访了IBM，Informatica的，和甲骨文的客户。此外，他们也阅读了来自这三个供应商的公开可用的解决方案文档。
该研究发现，甲骨文在数据集成领域具有某些方面的领先地位。例如：
- 参加此项研究的客户举了一系列使用Oracle data Integrator与来自Informatica和IBM传统ETL工具的案例，特别指出，使用ODI，开发效率会有30％到60％的提高。Dao Research同时指出了ODI在这方面的部分优势，如ODI不需要将数据抽取出来再处理，开发过程中逻辑层和物理层的分离，并利用其知识模块扩展Oracle数据集成的能力。
- 该研究还表明，拥有Oracle的数据集成成本较低，因为其统一平台战略（而不是要求提供多个部署平台和安装选件），ODI可利用源和目标数据库进行数据处理，提高开发人员的生产力，更快地实现ETL过程，它与传统ETL架构不同，ODI不需要管理相应的资源。
- 在大数据整合方面，该研究突出了ODI灵活、本地化的集成方案优势。不同于竞争对手的产品，将大数据处理发展成为独立的解决方案，Oracle的大数据解决方案和传统的ETL是在统一的的集群环境中。甲骨文通过在普通的ETL环境中实现大数据的处理，提供一个内在支持的单一处理平台，实现大数据整合和云平台数据集成。
还需要补充一点是，Oracle 最新发布的Data Integrator企业版大数据选项，扩大了与竞争对手之间的差距，甲骨文是当前唯一一家可以使用单一映射就能自动生成Spark, Hive, Pig脚本的供应商。 Oracle的客户可以专注于建立正确的数据处理架构以提升商业价值，而不必成为多种编程语言专家。例如，在一家大型金融服务提供商的集成架构师告诉调查公司“作为一个ODI开发者，我是一个大数据的开发者，而不必了解大数据的基础。这是非常强大的能力。”
你可以在这里找到本文提到的研究报告：http://www.oracle.com/us/products/middleware/data-integration/di-oracle-informatica-ibm-wp-2438402.pdf