IBM Netezza® Performance Server에 저장된 데이터에 대해 ETL 작업을 수행하는 방법에 대해 알아봅니다.

서비스형 IBM DataStage에서 IBM Db2 기본 연결을 사용하는 방법에 대해 알아 봅니다.

병렬 작업 생성과 관련된 업무에 대해 알아봅니다.

DataStage for IBM Cloud Pak for Data를 통해 워크로드 밸런싱을 최대 30% 더 빠르게 실행하는 방법을 알아봅니다.

데이터 통합 툴에 컨테이너를 사용하고 DataStage for IBM Cloud Pak for Data를 배포함으로써 얻을 수 있는 이점을 살펴봅니다.

IBM Cloud Pak for Data로 데이터 통합을 현대화해야 하는 5가지 이유를 알아봅니다.

데이터 통합이 AI 전략에 중요한 이유를 알아봅니다.

제품이 기존 DataStage 작업과 함께 작동하는 방식과 새 작업을 관리하고 생성하는 방법을 확인합니다.

DataStage ETL 작업을 구축하고 실행하는 기본 지식과 데이터 계보의 플로우를 추적하는 방법에 대해 알아봅니다.

클라우드 기반 데이터 저장소 및 데이터 레이크를 실시간으로 업데이트하는 방법을 확인합니다.

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)를 데이터 레이크로 오프로드하는 방법에 대해 알아봅니다.

DataStage Flow Designer의 머신 러닝 기능을 살펴봅니다.

DataOps로 기업이 비즈니스용 데이터 파이프라인을 통해 가치를 제공하는 방법을 알아봅니다.

관리형 데이터 레이크가 어떻게 신뢰할 수 있는 데이터와 함께 비즈니스 인사이트를 제공하는지 알아봅니다.

DataStage가 Hadoop 클러스터로 특정 데이터 및 ETL 처리를 오프로드하여 EDW 비용을 절감하는 방법을 확인합니다.

IBM Cloud Pak for Data의 DataStage 현대화와 관련된 일반적인 질문에 대한 답변을 확인하세요.