データウェアハウスの設計・開発・テスト・展開・更新を高速化および簡素化します。
主なリソース
2024年 Gartner® データ統合ツールの Magic Quadrant™
「2024年 Gartner データ統合ツールの Magic Quadrant™」で、Qlik がリーダーの 1 社に評価された理由とは？
分析をスピードアップ
従来の方法は、データウェアハウスを構築する ETL の開発に数ヶ月を要し、エラーも発生しやすくなっています。一般的に、準備期間の 60% から 80% が ETL の開発に充当されているため、BI プロジェクトが始動する前に、データモデルが最新ではない状態がほとんどです。
分析までの時間を短縮するには、データウェアハウスの構築と管理のライフサイクルを効率化する必要があります。
データウェアハウジングにおける最新の手法
Qlik Compose は、データウェアハウスの設計、ETL コードの生成、更新の迅速な適用を自動化。実用的かつ実証済みの設計パターンを活用することができます。オンプレミスやクラウド上で、BI プロジェクトの時間やコスト、リスクを大幅に低減します。
データウェアハウジングに要する時間・コスト・リスクを大幅に低減
データウェアハウスを迅速に設計・構築・ロード・更新
ETL を自動生成し、時間・コスト・リスクを低減
実用例とテンプレートで、より効果的な BI プロジェクトを実現
高度な技術を要する開発リソースへの依存を低減
データの取り込みからレポート作成まで、エンドツーエンドのワークフローを自動で生成
データウェアハウスのプロセスを最適化
ワークフローデザイナーとスケジューラー：単一のエンドツーエンドのプロセスとして、データウェアハウスとデータマートの ETL タスクを実行します。ビジネスプロセスと IT プロセスに基づいたワークフローの実行スケジュールを設定することができます。
系統と影響分析：設計段階または実装中に自動的にメタデータを生成します。変更が適用されると、データ系統が再生成されます。
監視と通知： 自動生成されたすべてのタスクとワークフローのステータスを監視します。事前に状況を知らせるアラートを送信します。
データプロファイリング：データをロードする前に検証し、形式の問題や不一致を特定して修正します。
データ品質： 事前にロードルールを構成して適用し、値 / 形式 / データ範囲 / 重複などの問題を自動的に検出して修正します。また、例外ポリシーも実装します。
分析向け DataOps（データオプス）
Qlik や Tableau、PowerBI などのあらゆる分析環境に、分析に適した実用的なデータをリアルタイムで提供します。
