Dokumentationen, Demos und Lernprogramme für den Aufbau einer vertrauenswürdigen Datenpipeline
So ermöglicht DataStage for IBM Cloud Pak for Data eine elastische Skalierung, bei der Workloads automatisch verteilt werden.
Nehmen Sie teil und erfahren Sie, wie Sie mit DataStage und watsonx.data eine vertrauenswürdige Datenbasis für Ihre KI-Implementierungen schaffen können.
So führen Sie ETL-Operationen für Daten durch, die in IBM Netezza® Performance Server gespeichert sind.
So nutzen Sie die native IBM Db2-Konnektivität in DataStage as a Service.
Hier erfahren Sie, welche Aufgaben bei der Erstellung paralleler Aufgaben anfallen.
Hier erfahren Sie, wie der Workload-Ausgleich mit DataStage for IBM Cloud Pak for Data bis zu 30 % schneller ausgeführt wird.
Entdecken Sie die Vorteile der Verwendung von Containern für Ihr Datenintegrationstool und der Bereitstellung von DataStage for IBM Cloud Pak for Data.
Das sind die 5 wichtigsten Gründe, warum Sie Ihre Datenintegration mit IBM Cloud Pak for Data modernisieren sollten.
Darum ist die Datenintegration so wichtig für Ihre KI-Strategie.
Erfahren Sie, wie das Produkt mit bestehenden DataStage-Jobs funktioniert und wie neue Jobs verwaltet und erstellt werden.
Lernen Sie die Grundlagen für das Aufsetzen und Ausführen von DataStage ETL-Jobs und wie Sie die Datenabstammung verfolgen.
So aktualisieren Sie cloudbasierte Datenrepositorys und Data Lakes in Echtzeit.
So können Sie Ihr Enterprise Data Warehouse (EDW) in einen Data Lake auslagern.
Entdecken Sie die Funktionen von maschinellem Lernen von DataStage Flow Designer.
So können Unternehmen mit DataOps durch eine geschäftsorientierte Datenpipeline Mehrwert schaffen.
So können Sie mithilfe eines verwalteten Data Lake Geschäftseinblicke mit zuverlässigen Daten gewinnen.
So kann DataStage die Kosten für EDWs senken, indem bestimmte Daten und ETL-Verarbeitungen in Hadoop-Cluster ausgelagert werden.
Hier erhalten Sie Antworten auf gängige Fragen zur Modernisierung von DataStage auf IBM Cloud Pak for Data.