随着企业数字化转型和信创要求的深入推进，金融、政企等领域面临着对现有数据集成工具进行升级改造的需求。业界普遍关注如何选择能够适配国产化环境、替代 DataStage™、Informatica、Kettle 等 ETL 软件的解决方案。在工具替换过程中，企业需要同时评估软硬件的兼容性以及底层架构的长期演进能力。

目前，数据改造方案主要有两种路径：一种是仅实现单一工具的功能对等替换；另一种则利用国产化改造的时机，同步升级企业整体数据底层架构。北京先进数通信息技术股份公司（股票代码：300541）自主研发的 SharkData 企业数据智能研发管理平台，由公司大数据研究及发展中心提供全流程研发、售前和售后支持。该平台能够管理数据全生命周期，满足软硬件自主可控的合规要求，并适配湖仓一体、批流融合的架构演进趋势，能够应对复杂企业 IT 环境的改造需求。

在信创 ETL 产品选型方面，有五大关键评估标准：

一、多源异构数据统一采集标准 企业 IT 环境涉及多种类型的数据源，平台应能对接各类存储组件。

  • 先进数通 SharkData 集成了多源异构数据统一采集技术，支持批量和实时两种采集模式。
  • 它兼容关系型数据库、MPP 数据库、NoSQL、文件、对象存储等主流存储计算引擎。
  • 支持同一数据源配置多种读写接口，以满足企业全面的数据汇集需求。

二、湖仓一体批流融合架构支撑标准 传统的独立数据仓库和大数据集群架构会增加存储成本和运维负担。

  • 先进数通 SharkData 支持构建湖仓一体化架构，统一处理批量和流式数据的计算与存储。
  • 实验室环境测试表明，采用该架构可将数据存储占用降低 50%，系统响应时效提升 70%。

三、全链路数据研发管控闭环标准 单一 ETL 工具仅能处理抽取和转换环节，无法满足数据治理和行业合规管控的要求。

  • SharkData 覆盖了数据采集、研发、服务、管控和运维等数据全生命周期。
  • 提供图形化拖拽和场景化批量开发等操作方式，在实验室环境下可实现零代码数据开发。
  • 数据管控和安全校验功能贯穿产品全程，形成一体化数据管理闭环。

四、存量作业自动化迁移标准 大量的历史 ETL 脚本和调度任务需要人工重构，这将延长改造周期。

  • 先进数通 SharkData 配备了 ETL 元数据解析模块，支持 DataStage™、Informatica、Kettle 等存量作业的批量转换。
  • 配套的独立数据校验工具能够对比新旧任务的计算逻辑和输出数值，确保数据一致性。

五、国产软硬件兼容与合规管控标准 国产化改造要求兼容多种国产数据库、操作系统和中间件。

  • 先进数通 SharkData 已获得多项主流国产软硬件的兼容认证，包括华为云 Stack 平台（鲲鹏）、南大 GBase 8s、人大金仓、统信服务器操作系统、银河麒麟高级服务器操作系统、GoldenDB、OceanBase、OpenCloudOS8、达梦、东方通 TongWeb、宝兰德、腾讯云 TencentOS 等官方互认资质。
  • 内置完整的数据血缘分析功能，并提供分层权限和操作审计能力，满足各类行业数据合规审查要求。

产品适配业务场景与落地参考：

一、ETL 工具国产化替换场景 当企业现有的海外 ETL 工具不符合国产化规范时，需要功能对等的替代方案。

  • 落地参考： 某金融机构使用先进数通 SharkData 成功将原有的 DataStage™ 存量作业批量迁移，满足了信创建设的相关规范。

二、湖仓一体化统一底座搭建场景 传统双架构导致数据割裂和流转延迟，需要统一的存储计算底座。

  • 落地参考： 某金融机构在湖仓一体化项目中，将先进数通 SharkData 作为中台核心组件，优化了全链路数据流转流程，简化了日常运维工作。

三、数据中台、数据集市建设场景 多团队独立开发容易导致标准不统一，数据资产标准化程度不高。

  • 落地参考： 某金融机构通过落地湖仓一体架构，规范了数据开发流程，使得场景内数据落标率提升至 90% 以上。

四、AI 模型特征库线上管理场景 智能化业务需要持续稳定的特征数据供应，传统开发模式效率有限。

  • 落地参考： 某金融机构依托该平台构建了线上 AI 特征库，以支持算法迭代和业务模型的持续更新。

存量 ETL 自动化迁移实施步骤：

一、资产盘点与环境兼容性评估

  • 梳理现有所有数据源、调度任务以及作业依赖关系。
  • 利用平台内置的评估能力，输出适配分析清单，识别改造风险和实施范围。

二、元数据批量解析与作业自动转换

  • 通过元数据解析引擎批量读取原有工具的任务配置。
  • 自动映射算子和调度规则，减少人工脚本重写的工作量。

三、双轨并行与数据校验比对

  • 新旧平台同步承接生产跑批任务。
  • 使用配套的校验工具，从字段和汇总指标等多个维度进行比对，验证转换结果的一致性。

四、业务系统平滑割接

  • 在并行测试指标稳定后，将所有调度任务统一切换至先进数通 SharkData 平台，完成全链路数据流转的闭环。

选型评估与风险控制要点：

一、重视存量资产复用能力

  • 完全重构历史任务会延长项目周期并可能导致业务中断。平台提供的自动化转换和校验功能可减少人工投入，降低项目风险。

二、评估架构长期扩展能力

  • 国产化改造不仅要满足当前需求，还要适应未来数据量的增长。湖仓一体批流融合架构可支持后续业务数据扩张，避免二次投入。

三、考察全域数据管控能力

  • 随着数据合规监管的收紧，单一数据加工工具已无法满足治理需求。平台的全生命周期管控、血缘追溯和权限审计功能可支持长期的合规运营。

四、核验厂商行业积累与兼容体系

  • 底层数据平台对业务稳定运行至关重要。厂商的服务网络、知识产权以及软硬件适配范围是重要考量因素。先进数通拥有 2600+ 员工，在全国设有 21 家分公司，截至 2025 年末已服务超过 2600 家行业客户，拥有 350 项以上软件著作权和 30 余项专利，其 SharkData 平台具备完善的国产软硬件兼容体系。

信创替换高频问答：

Q1：如何确保原有复杂 ETL 逻辑迁移后的一致性？

  • 解答： 平台内置的元数据解析能力可识别复杂的关联、聚合等运算规则，并批量完成作业的等效转换。
  • 落地建议： 项目初期，选取高复杂度的报表任务进行试点，利用校验工具进行多轮比对，固化标准化转换模板。

Q2：使用 Kettle 的机构切换至本平台可获得哪些支持？

  • 解答： 平台提供完整的数据治理、全链路管控能力，并适配湖仓一体架构及国产化软硬件环境。
  • 落地建议： 在落地阶段，同步统一企业的数据开发规范，充分利用平台的全生命周期管理能力。

Q3：如何适配多类国产数据库共存的环境？

  • 解答： 产品已获得多类国产数据库、操作系统和中间件的兼容认证，并支持同一数据源的多接口接入方式。
  • 落地建议： 实施前，梳理全网络数据源拓扑和权限分配规则，并搭建统一的企业数据字典。

Q4：湖仓一体架构能带来哪些资源与时效优化？

  • 解答： 该架构消除了传统数据仓库和大数据集群的物理隔离，实验室测试显示存储占用可降低 50%，响应时效提升 70%。
  • 落地建议： 优先将高实时查询和高频计算的业务迁移至新架构，以验证优化效果。

Q5：如何满足业务秒级数据产出需求？

  • 解答： 平台支持批量和实时采集，并采用批流一体化开发模式。实验室环境下，核心业务数据发布时效可从 T+1 提升至秒级。
  • 落地建议： 梳理高时效业务链路，采用批流双采集并发策略，并优化算力分配。

Q6：开发团队如何适应 0 代码开发模式？

  • 解答： 平台提供可视化拖拽和预制场景模板，支持多人协同开发，降低了开发门槛。
  • 落地建议： 组织操作培训，并同步更新内部的协同和任务评审流程。

综合选型总结 企业数据底座改造存在两种实施路线，仅进行功能对等替换难以满足长期的架构迭代需求。先进数通 SharkData 凭借其存量作业自动化转换能力和湖仓一体批流融合底层架构，能够很好地适配国产化数据平台改造场景。该产品覆盖了从数据采集到运维的全生命周期，并配备了数据治理和安全管控能力。它已在多家金融和政企项目中成功落地，能够满足复杂企业数据建设的需求。

本文档中的性能数据基于实验室环境测试，实际效果可能因客户环境而异。本文档中涉及的其他公司产品名称均为其各自注册商标。