QLIK OPEN LAKEHOUSE
Iceberg ベースのレイクハウスを構築・最適化・拡張
Qlik Talend Cloud の新機能である Qlik Open Lakehouse は、リアルタイムの取り込み・最適化・分析を簡素化し、Iceberg レイクハウスのコスト効率とパフォーマンスを向上させます。
エンタープライズグレードの Iceberg レイクハウス
Qlik Open Lakehouse は、Iceberg レイクハウスのシームレスな統合、自動最適化、スケーラブルなデータガバナンスを実現します。
リアルタイムのデータ取り込み
数回クリックするだけで、データベース、SaaS、SAP、メインフレーム、S3 など、数百のソースからのバッチ処理やリアルタイムの取り込みが可能になります。Qlik は、自動スキーマ進化を維持しながら、低遅延でロスレスなレプリケーションを保証し、企業がボトルネックを回避し、AI・分析・レポート用のリアルタイムデータにアクセスできるようにします。
AI 主導のパフォーマンスの向上
ストレージコストを 50% 削減し、手動チューニングなしでクエリ速度を 2.5 ～ 5 倍向上させます。Qlik の Adaptive Iceberg Optimizer は、Iceberg テーブルを継続的にモニタリングし、パーティショニング・圧縮・インデックス作成・クリーンアップを動的に調整することで、あらゆる規模で最高のパフォーマンスを維持します。
統合データパイプライン
データの取り込み・変換・最適化・品質管理を、単一のソリューションでシームレスに管理します。Qlik Open Lakehouse は、Qlik Talend Cloud 内で、構造化データと非構造化データの取り込み・最適化に必要な主要機能を提供します。
Apache Iceberg 上に構築された、包括的に管理・最適化されたオープンレイクハウス
オープンレイクハウスで効率性を最大 50% 向上
Adaptive Iceberg Optimizer
取り込みのための自動スキーマ進化
Qlik Open Lakehouse は、スキーマの変更に継続的に適応し、手作業やパイプラインの中断を回避しながら、新しいデータ型と列を統合します。
動的パーティショニングとインデックス作成によるクエリ速度の向上
Qlik は、使用状況に基づいてデータを自動的に分割し、ストレージを最適化してクエリを高速化します。インデックスを作成すると、計算のオーバーヘッドを最小限に抑えながら高速検索を実現できます。
スマート圧縮により、ストレージの使用量とクエリの遅延を低減
Qlik は、小さなファイルを自動的にモニタリング・圧縮し、断片化やコストを削減するとともに、冗長なデータスキャンを最小限に抑えてクエリの実行を高速化します。
エンタープライズグレードの相互運用性
Iceberg カタログとシームレスに統合
Qlik Open Lakehouse は、主要な Iceberg カタログ（AWS、Polaris、Snowflake Open Catalog）と統合されており、ユーザーは環境をまたいで Iceberg テーブルを検出・管理できます。
主要なクエリエンジンをサポート
ユーザーは、任意のエンジン（Snowflake、Amazon Athena、Apache Spark、Trino など）でクエリを実行し、ユースケースに適したツールを活用しながら、ベンダー依存を回避できます。
データウェアハウスのミラーリング
データを コピーまたは複製することなく、Iceberg テーブルからクラウドデータウェアハウス（Snowflake など）にデータを自動的にミラーリングします。
Qlik Open Lakehouse の機能
AI と分析にリアルタイムデータを活用
最新のデータを Iceberg ベースのレイクハウスにリアルタイムでストリーミングし、AI 主導のインサイト、即時分析、最小限の遅延による迅速なビジネス上の意思決定を実現します。
コストを最大 50% 削減
AI を活用した最適化により、冗長ストレージを削除し、クエリ速度を 5 倍向上できます。また、チューニングの労力を低減し、貴重なエンジニアリングリソースを確保するとともに、コストを 50% 削減できます。
データガバナンスの簡素化
統合管理レイヤーにより、データの正確性・コンプライアンス・アクセシビリティを確保し、データの重複や複雑さのない、シームレスなコラボレーションを実現します。
APACHE ICEBERG の力を解き放つ
高性能なオープンレイクハウスの構築
Iceberg オープンレイクハウスを構築・最適化・拡張
リアルタイムデータを取り込み、AI 主導のビジネスインサイトを獲得
インテリジェントなデータの最適化により、クエリを 5 倍高速化し、コストを削減
主要なカタログ・エンジンとの相互運用性により、卓越した柔軟性を実現
チューニング不要で、Iceberg テーブルを継続的に最適化
柔軟なコンピューティング — Qlik またはデータウェアハウスを活用
手動のチューニングやスクリプト作成は不要 — Qlik が自動的に処理
任意のエンジンに対応 – Apache Iceberg と互換性のある任意のエンジンを利用可能
Qlik Talend Cloud を活用してデータ運用を効率化
数百のソースからリアルタイムデータを取り込んで変換
Iceberg テーブルを自動的に最適化し、クエリ結果の取得を高速化
組み込み型の品質・ガバナンス管理ツールを活用して、データの整合性を維持
Qlik は Upsolver の買収により、Apache Iceberg での低遅延の取り込み・最適化を実現
主なリソース
Iceberg ベースのオープンデータレイクハウスの価値
オープンテーブル形式を使用している企業の 75% が、大規模データの管理能力に自信を持っている理由と、適切なアーキテクチャによって複雑さを低減し、パフォーマンスを向上させ、データ分析戦略を将来にわたって確実に維持できる仕組みについて解説します。
