Die regelbasierte Auswertung von Job-Kennzahlen ermittelt Schwachstellen im System. Dadurch kann der Benutzer sich bei der Performanceoptimierung auf die relevanten Objekte fokussieren und Zeit sparen.
- Transparenz über den ETL Prozess – wo bleibt die Zeit?
- Verbesserte ETL Prozesse auf Grund von historischen Ursachenanalyse.
- Verbrauchsdarstellung der DataStage internen Abläufe.
- Mit einem Klick vom Problem zum Verursacher.
- Drill-down: Von der Stage zu SQL-Explain
Für eine Ursachenanalyse werden alle benötigten Informationen des DataStage Systems historisch bereitgestellt. Dazu gehören neben den Performancedaten des DataStage Servers auch Daten der Datenbank, des Betriebssystems und Netzwerks. Dies ermöglicht eine rückwirkende, ganzheitliche Analyse von Problemsituationen und hat eine Qualitätsverbesserung der ETL Prozesse zur Folge.