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Oracle Data Integrator Enterprise Edition

Oracle Data Integrator (ODI) carga y transforma datos más rápidamente en almacenes de datos, ya que aprovecha la potencia de la base de datos de destino en lugar de depender de un servidor ETL convencional. Los conectores prediseñados simplifican la integración al automatizar las tareas de integración manual necesarias para conectar bases de datos y big data. Lea en el blog el post sobre The Forrester Wave™: Tejido de datos empresariales, segundo trimestre de 2020: Oracle nombrada empresa líder.

Características de Oracle Data Integrator Enterprise Edition

Transformación de datos de alto rendimiento

Potente extracción, transformación y carga (ETL)

Transformación push-down hasta la base de datos para minimizar el impacto del rendimiento en los sistemas de origen.

Menor coste

Utilice la potencia de la CPU y la memoria del sistema de la base de datos para ejecutar transformaciones en lugar de un servidor de transformación ETL convencional independiente.

Soporte nativo de big data

Genere código Apache Spark siguiendo los estándares big data para transformar y ejecutar asignaciones de datos.


Integraciones listas para usar

Conectores integrales prediseñados

La gran librería de módulos de conocimiento simplifica la integración de fuentes y destinos. El diseño modular de Oracle Data Integrator brinda a los desarrolladores mayor flexibilidad a la hora de conectar múltiples sistemas.

Diseño declarativo

La reutilización de las reglas de asignación de datos acelera el desarrollo de la lógica de integración y aumenta la productividad.

Integración guiada

ODI Studio usa mejores prácticas para simplificar la asignación de datos entre sistemas.


Soporte para sistemas heterogéneos

Integración de big data

Los conectores de big data prediseñados para las bases de datos Hadoop, Spark Streaming, Hive, Kafka, HBase, Sqoop, Pig, Cassandra y NoSQL, entre otras, permiten a los usuarios integrar cualquier información procedente de cualquier fuente.

Bases de datos populares y otras tecnologías

Amplia compatibilidad con bases de datos, incluidos Oracle Autonomous Database, ERP y sistemas CRM, sistemas B2B, archivos planos, XML, JSON, LDAP, JDBC, ODBC, SaaS y dispositivos de terceros.


Se integra con Oracle GoldenGate

Unifique la carga y la sincronización de datos

Mejore ETL con replicación de datos para mantener sincronizadas las bases de datos y los almacenes de datos.

Almacén de datos en tiempo real

Carga y transformación de datos más rápidas en tiempo real en un almacén de datos o sistema big data.


Integración con Oracle Enterprise Metadata Management

Gobernanza y transparencia

Recopile metadatos para la exploración, búsqueda y origen de datos a partir de Oracle y tecnologías de terceros a fin de tener mayor confianza en los datos.

Control de versiones de los modelos

Compare modelos de metadatos para verificar el cumplimiento.


Integración con Oracle Enterprise Manager

Centralice la gestión de datos

Oracle Enterprise Manager aborda la supervisión y la administración desde una ubicación, mejorando la productividad.

Oracle Management Pack para ODI

Supervise y gestione su ETL y las actividades de integración dentro de la plataforma Oracle Enterprise Manager.


Logotipo de GoldeGate

Raymond James Financials eligió Oracle Data Integrator para consolidar datos para un almacén de datos empresarial

Raymond James se integró fácilmente con Oracle GoldenGate para cargar datos y generar informes de rendimiento del cliente en cuestión de segundos, no de minutos. Esto permitió a miles de asesores financieros ayudar a los clientes a tomar mejores decisiones y mejorar la satisfacción del cliente.

Soluciones de Oracle Data Integrator

  • Carga de datos en almacenes de datos

    Importe y prepare datos para su análisis en almacenes de datos con capacidades de transformación automática.

  • Ingiera datos en data lakes

    Ingiera datos no estructurados y de objetos en data lakes procedentes de muchas fuentes

  • Integre con big data para machine learning (ML) y analítica

    Importe y prepare datos para su uso en modelado y analítica de big data con bases de datos Hadoop, Kafka, JMS, NoSQL para ML e IA.

  • Modernice la infraestructura de datos

    Disfrute del soporte nativo para big data aprovechando el motor Spark para las integraciones.

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