信頼できるデータパイプラインを構築するために必要なドキュメント、デモ、チュートリアルを見つける
DataStage for IBM® Cloud Pak for Data が、ワークロードを自動的に分散するエラスティック・スケーリングをどのように提供するかをご覧ください。
ご参加して、DataStageとwatsonx.dataを使用して、AI実装のための信頼できるデータ・ファウンデーションの構築を開始する方法を学んでください
IBM Netezza® Performance Server に保管されているデータに対して ETL 操作を実行する方法を学びます。
DataStage as a service で IBM DB2 ネイティブ接続を使用する方法について説明します。
パラレル・ジョブの作成に関連するタスクについて説明します。
DataStage for IBM® Cloud Pak for Data を使用してワークロード・バランシングの実行を最大 30% 高速化する方法をご覧ください。
データ統合ツールにコンテナを使用することと、DataStage for IBM® Cloud Pak for Data をデプロイすることのメリットはこちら。
IBM® Cloud Pak for Data でデータ統合をモダナイズする必要がある上位 5 つの理由をご覧ください。
データ統合が AI 戦略にとって重要である理由を学びましょう。
製品が既存の DataStage ジョブとどのように連携するか、および新規ジョブを管理および作成する方法について説明します。
DataStage ETL ジョブの作成と実行の基本、およびデータ系列のフローを追跡する方法について説明します。
クラウドベースのデータリポジトリとデータレイクをリアルタイムで更新する方法をご覧ください。
エンタープライズ・データウェアハウス (EDW) をデータレイクにオフロードする方法について説明します。
DataStage Flow Designer の機械学習機能を探索します。
DataOps が、組織がビジネス対応のデータ パイプラインを通じて価値を提供するのにどのように役立つかをご覧ください。
管理対象データレイクが信頼できるデータを使用してビジネスの洞察を提供する方法をご覧ください。
DataStage が、特定のデータと ETL 処理を Hadoop クラスターにオフロードすることで、EDW のコストを削減する方法をご覧ください。
DataStage on IBM® Cloud Pak for Data のモダナイズに関する一般的な質問への回答を参照してください。