IBMのデータ複製ソリューションを使用して、IBM z Systems®のデータをAIと分析のために解放 Webセミナーを見る (英語, 要登録)

主な参考情報

ガイド付き製品ツアー: IBM InfoSphere Data Replication

メインフレームIBM Db2®テーブルとリモートのKafka環境の間でデータ複製サブスクリプションを作成することがいかに簡単であるかをご覧ください。

デモを見る (英語, 要登録)

ビッグデータのデータ複製

トランザクション・データのほぼリアルタイムの増分デリバリーを提供し、データウェアハウスおよびデータレイクのデータに俊敏性をもたらします。

ソリューションの概要を読む（英語, 1.8MB）

IBM InfoSphere Data Replication

異種データ・ストア間で、大量の情報の堅牢で安全な複製を行う柔軟なワンストップ・ソリューションです。

ソリューションの概要を読む（英語, 229KB）

デモ

この製品の詳細情報をご覧ください

ライブ監査ターゲット・クラウド

重要なデータ・ソースに加えられた変更についてMicrosoft Azure内のSQL Serverで監査表を作成する方法を説明します。

デモを始める（英語, 8分07秒）

IBM DataStageを使用したオンプレミスとクラウドのデータ・リポジトリーの同期

IBM DataStage®を使用して、トランザクション・データ・ストアの変更を検出し、それらをリアルタイムにクラウド・アプリケーション用に変換する方法を説明します。

デモを始める（英語, 9分22秒）

ガイド付き製品ツアー: IBM InfoSphere Data Replication

メインフレームIBM Db2®テーブルとリモートのKafka環境の間でデータ複製サブスクリプションを作成することがいかに簡単であるかをご覧ください。

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ソリューション概要

この製品がどのようにして他のテクノロジーと統合されるかを示す例をご覧ください。

IBM InfoSphere Data Replication

異種データ・ストア間で、大量の情報の堅牢で安全な複製を行う柔軟なワンストップ・ソリューションです。

ソリューションの概要を読む（英語, 229KB）

ビッグデータのデータ複製

トランザクション・データのほぼリアルタイムの増分デリバリーを提供し、データウェアハウスおよびデータレイクのデータに俊敏性をもたらします。

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Webセミナー

製品情報/導入方法と専門家による説明資料をご案内します。

データレイクの進化 - Hadoopにおけるリアルタイムの変更データの実装

HadoopデータレイクまたはKafkaのランディング・ゾーンおよびインフォメーション・ハブへの動的で直接的なトランザクション・データ・デリバリーに関するすべてを説明します。

Webセミナーを見る（英語, 1時間5分11秒）

適切なデータ複製ソリューションによるデータレイクの行程の成功

データレイクへのトランザクション・データのリアルタイムの動的デリバリーに基づいて、包括的なデータ統合プラットフォームを構築します。

Webセミナーを見る (英語, 要登録)

その他の参考情報

この製品がお客様のビジネスにどのように役立つかをご紹介します。

AIを推進するマルチクラウド・データ統合

データ統合アーキテクチャーをモダナイズし、あらゆるクラウド上に展開することを検討している企業の課題と機会について説明します。

e-bookを読む (英語, 要登録)

IBM InfoSphere Change Data Captureによるビジネス上の意思決定の最適化

影響の少ないデータ収集によってビジネスに関する洞察を改善できることを説明します。

動画を見る（英語, 6分26秒）

IBM Redbooks®資料

IBM InfoSphere Data Replication CDCによる動的な情報

リソースを表示する (英語)

データレイクのガバナンス

データレイク環境にデータ統合、品質、可用性を組み込み、洞察を加速してデータスワンプを回避します。

ビジネス・ユースケースを読む

エンタープライズ・データウェアハウス（EDW）のオフロード

統合、品質、ガバナンスの機能を使用して、データレイクにおける分析や機械学習に使用する信頼できるデータを作成します。

ビジネス・ユースケースを読む

IBM Redbooks資料

IBM z/OS®プラットフォームでの高可用性ソリューションのためのQレプリケーションの理解と使用

リソースを表示する (英語)

HadoopやKafkaのデータレイクにトランザクション・データを提供

複製プラットフォームを使用して、非構造化データと構造化データを最大限に活用する方法を説明します。

ブログを読む（IBM外部へのリンク）

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