データレイクパイプラインを効果的に管理する 5つの原則

IT 部門は、Hadoop ベースのデータレイクを導入・管理する際に、データ統合の深刻な問題に直面しています。何百、何千もの情報源からバルクまたはリアルタイムにデータを統合すると、管理が複雑になり、情報源の生産性に影響が出てきます。多くの企業では、大規模な環境でデータを複製するために必要な ETL や Hadoop コーディングのスキルが必要とされています。

Qlik は、自動化されたデータレイクパイプラインを提供し、データレイクの取り込み作業を加速・合理化することで、IT 部門がより多くのデータを迅速に準備し、ビジネスに提供できるよう支援します。このホワイトペーパーで、以下の詳細をご確認ください。

• オンプレミスとクラウドの両方で、すべての主要な情報源および対象のプラットフォームをサポートするユニバーサル・データ統合とハイブリッド・データ統合
• リアルタイム統合、ゼロフットプリントの変更データキャプチャ技術により、本番環境に影響を及ぼすことなく、実行元のトランザクションをコピーします。
• SQL ベースの Hive 運用および履歴データストアの作成と継続的な読み込みを自動化する効率的な構造化プロセス
• 環境全体のレプリケーション作業を一元化し、図解で管理・監視することで、拡張性を実現