Les logiciels hérités sont un frein pour toute entreprise. Les organisations qui existent depuis des décennies ont accumulé un grand nombre de logiciels pour gérer leurs activités. Il s'agit notamment de diverses applications pour les fonctions de l'entreprise, de magasins de données pour les données opérationnelles et analytiques, et de logiciels qui les relient. Mais aucun logiciel n'est parfait. Pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises, les équipes informatiques doivent trouver des solutions de contournement, des codes personnalisés ou des outils complémentaires pour combler ces lacunes. Tout comme la dette financière, si votre organisation ne la rembourse pas régulièrement (par exemple, en éliminant le code personnalisé, en consolidant les différents outils et en produisant ces solutions de contournement), elle s'accumule et rend l'ensemble de l'entreprise inefficace.
IBM DataStage est l'un de ces outils. Il existe depuis des décennies. Il a peut-être répondu aux besoins des organisations dans le passé, mais il leur pèse aujourd'hui. Il s'agit d'un logiciel sur site conçu pour les organisations dans les années 1990, qui fonctionne souvent sur du matériel personnalisé et dispose d'un client lourd, alors que le principal besoin des entreprises était de déplacer des données entre différents magasins de données à des fins d'analyse. IBM DataStage est la technologie du passé et voici les cinq raisons pour lesquelles vous devriez abandonner DataStage.
1. Des mises à niveau douloureuses
Les mises à niveau de DataStage sont complexes et placent les équipes de développement entre le marteau et l'enclume. Si vous décidez de procéder à une mise à niveau, vos développeurs doivent mettre au point des semaines pour effectuer le travail préalable (comme la configuration de l'environnement) et le travail postérieur (comme les régressions). Vous avez besoin d'un administrateur de bases de données compétent pour vous assurer que les mises à niveau sont effectuées correctement et dans le bon ordre. Et pendant que vous faites tout cela, vous ne pouvez pas développer de nouvelles intégrations. Si vous avez un carnet de commandes croissant, vous ne pouvez pas vous permettre d'arrêter le développement ne serait-ce qu'une semaine, alors oubliez une pause d'un mois. Avant de vous lancer dans une mise à niveau, vous devez donc déterminer dans quelle mesure ces mises à jour vous aideront à atteindre vos objectifs commerciaux.
Et si vous décidez de ne pas faire de mise à niveau, vous perdrez les dernières fonctionnalités. Souvent, les équipes renoncent aux mises à niveau pour continuer à fournir de la valeur à l'entreprise et toute mise à niveau future devient beaucoup plus complexe. DataStage ne prend parfois pas en charge les mises à niveau à partir d'une version antérieure et, dans ce cas, votre processus de mise à niveau prendra deux fois plus de temps et coûtera deux fois plus cher.
2. Coûts cumulés
IBM DataStage est un site coûteux plateforme. Il aurait pu fournir un retour sur investissement dans les décennies précédentes, lorsque la plupart des données étaient sur site, mais dans le monde d'aujourd'hui, la valeur fournie par dollar/livre/euro dépensé pour DataStage est assez faible. Les entreprises sont souvent enfermées dans des contrats pluriannuels qui coûtent des millions de dollars/livres/euros par an. Avec des contrats de 5 ou 7 ans, vous ne pouvez pas non plus prévoir avec précision vos volumes de données et vos besoins en capacité de calcul. La plupart des entreprises ont vu des volumes de données exponentiels et ont l'impression que leur licence DataStage et leurs ressources pour mettre en œuvre de nouveaux cas d'utilisation sont très limitées.
Les coûts sont également exacerbés par le temps qu'il faut pour développer des intégrations sur DataStage et les ressources qualifiées nécessaires pour construire ces intégrations. Avec DataStage, vous devez définir le schéma pour chaque objet de chaque point de terminaison, ce qui prend beaucoup de temps si l'on considère que chaque point de terminaison SaaS comporte des centaines d'objets. Cela conduit également à des intégrations fragiles qui sont difficiles à maintenir chaque fois que les applications SaaS changent. DataStage est également un site plateforme difficile à apprendre, avec une courbe d'apprentissage longue, de sorte que vous devez compter sur des développeurs experts et coûteux ou sur des consultants externes pour construire vos intégrations, ce qui réduit votre retour sur investissement.
3. Ne convient pas aux données modernes plateforme
Depuis la création d'AWS dans les années 2000, les entreprises ont modernisé leurs logiciels hérités et déplacé leurs entrepôts de données sur le site cloud. Cloud Les plateformes de données telles qu'Amazon Redshift, Snowflake et Databricks libèrent les équipes informatiques et de données des tâches coûteuses et compliquées d'installation, de maintenance, de mise à l'échelle et de mise à niveau du matériel et des logiciels sous-jacents. Cloud Les plateformes de données ont également connu un succès massif étant donné que les besoins des entreprises en matière de données ont augmenté de manière exponentielle. DataStage fournit une connectivité à Snowflake, mais votre logiciel DataStage sous licence ne prend souvent pas en charge la dernière version de Snowflake, Redshift et Databricks, ce qui annule les avantages de cette migration cloud .
En outre, DataStage est un site plateforme basé sur XML et prend mal en charge les API modernes. La plupart des API modernes sont RESTful et acceptent des demandes et fournissent des réponses au format JSON, dont la structure varie. IBM DataStage plateforme est très lourd et ne convient pas à la plupart des intégrations puisqu'elles traitent des données provenant d'applications et de magasins de données modernes basés sur cloud.
4. Une vision opérationnelle fragmentée
IBM DataStage ne peut faire que de l'intégration de données. Il a été conçu pour connecter des bases de données et des entrepôts de données sur site. Il offre une certaine connectivité aux sources de données cloud telles que Snowflake et Redshift, mais ne prend souvent pas en charge les dernières fonctionnalités. Cela signifie que vous devrez utiliser d'autres outils d'intégration pour automatiser les processus d'entreprise tels que le devis à la caisse, l'intégration des employés et la gestion de l'API. Avec de multiples outils d'intégration, votre équipe a besoin de compétences multiples pour construire des intégrations de systèmes existants qui automatisent l'entreprise. En outre, vous obtenez une vue opérationnelle fragmentée des intégrations qui nécessite des changements de contexte, complique le débogage en cas de défaillance et réduit considérablement la productivité des intégrateurs.
5. Lenteur de l'innovation et de la réflexion
La création d'intégrations avec IBM DataStage prend beaucoup de temps. Le fait de devoir spécifier des schémas et l'absence de méthodes standard pour gérer les erreurs ralentissent les équipes de développement. Par conséquent, avec DataStage, le carnet de commandes de votre équipe de développement ne fera qu'augmenter à mesure que vos équipes commerciales chercheront à automatiser davantage de processus commerciaux et de mouvements de données. En raison d'une connectivité moins qu'optimale aux services populaires basés sur cloud, tels que Snowflake, Redshift, Databricks et Google BigQuery, votre équipe passe également à côté des dernières innovations de ces plateformes de données qui définissent l'avenir. Ces obstacles affectent en fin de compte la capacité de votre entreprise à tirer des enseignements de toutes les sources de données, ce qui l'aidera à se démarquer et à prospérer dans ce monde concurrentiel.
Chacune de ces raisons peut être importante pour votre entreprise. Quoi qu'il en soit, si vous souhaitez abandonner IBM DataStage et savoir comment SnapLogic peut vous aider à résoudre vos problèmes, demandez une démonstration ici.
