Qlik データ統合 Qlik

マルチデータベース間の
リアルタイムデータ統合プラットフォーム
バッチ処理の呪縛からデータベースを解放。データベース間のリアルタイム・レプリケーションをエージェントレス・低負荷で実現する。データウェアハウス・データレイクのプロセスを自動化してスクリプティングやコーディングを不要に。導入から成果を生み出すまでの時間を短縮するデータ統合のベストプラクティクス。

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Qlik Gold Client®
マルチデータベース、マルチクラウド間をリアルタイムデータ同期。
既存システムに負荷をかけずに、
迅速で安全なデータ統合/移行を実現するDXソリューション。

Qlikデータ統合が
選ばれる理由

  • エージェントレス設計で既存環境への影響がほぼ「ゼロ」
  • 圧倒的なデータ転送スピードでダウンタイムを最小化
  • あらゆる環境を繋ぐ網羅性。50種以上の接続先
ソース環境への変更・負荷は「0」。エージェントレスで迅速な導入を実現

ソース環境への変更・負荷は「0」。
エージェントレスで迅速な導入を実現

ソース環境への負荷を抑える「エージェントレス設計」がQlikの大きな特徴です。移行元システムへの追加ソフト導入は「0」、トリガー設定も不要なため、稼働中の基幹システムに影響を与えることなく導入可能です。
この設計により、従来必須だった接続テストやセキュリティ検証の工数を大幅に削減。既存資産を保護しながら、最短数クリックで安全かつ迅速にデータパイプラインを構築できます。

最短30分で切り替え完了。ログベースCDCによる極小ダウンタイム

最短30分で切り替え完了。
ログベースCDCによる極小ダウンタイム

ログベースCDC技術により、移行元DB負荷を抑えたニアリアルタイム転送を実現します。100インスタンス超の移行プロジェクトにおいて、最大規模のテーブルでも「3時間で全件移行」を完遂。さらに、基幹システム全体の切り替えを「最短30分」で完了させた実績も。
データ準備のリードタイムを劇的に短縮し、ダウンタイムの許容が難しいミッションクリティカルな環境における確実なデータ統合を強力に支援します。

50種類以上の接続先に対応。オンプレからクラウドまで異種環境を統合

50種類以上の接続先に対応。
オンプレからクラウドまで
異種環境を統合

Oracle、SQL Server、SAP、メインフレーム等の基幹系から、AWS、Azure、GCPといった主要クラウドまで50種類以上の接続先に対応しています。
GUIベースの日本語インターフェースにより、異種環境間のデータ統合もノーコードで実現可能です。最短数クリック・数分で設定が完了し、専門スキルに依存せず高度なデータパイプラインを構築できます。点在するデータサイロを解消し、拡張性に優れたデータ活用基盤を迅速に提供します。

Qlikデータ統合の特徴

01 構築も変更も迅速、リアルタイム性を追求

Qlikデータ統合は、ビックデータを持つエンタープライズDXに必須なリアルタイム性と拡張性を同時に提供します。Qlik Replicateはリアルタイムレプリケーションの自動構築を、Qlik Compose for Data Warehousesはデータマートの設計、実装、更新の自動化による迅速な構築と変更を、 Qlik Compose for Data Lakesはデータパイプラインを最速で作成。取り込んだ各データのメタデータを管理することで、分析への最短ルートを達成します。

POINT 1

データベースへ負荷をかけずに最新データを連携

エージェントレスで限りなく低負荷での運用が可能

POINT 2

迅速に連携対象データを追加・変更

高性能な独自CDC技術により、データ連携のリアルタイム性を向上

POINT 3

主要なデータベースをすべて網羅

異種間を含む様々な組み合わせに対応

02 Qlik Replicate

Qlik Replicateは異種データベースだけでなく、メインフレーム、SAP、Salesforceなどのデータを分析基盤などへリアルタイムに連携するレプリケーションソフトウェアです。多様化するデータ活用基盤の再構築において、既存システムに負荷をかけずに迅速で安全なデータ統合/移行が達成できます。ソースデータベースからターゲットデータベースへデータをコピーするのではなく、変更データログを読み込んで反映することで、限りなくリアルタイムに近いデータ連携を実現します。

03 Qlik Compose for Data Warehouses

Qlik Compose for Data Warehousesはリアルタイムデータウェアハウスを実現するためにデータマートの設計、実装、更新を自動化します。その特徴は、汎用的なETLツールとは決定的に異なるアプローチにあります。設計からコード生成、更新の適用まで、ベストプラクティスと実績のある設計パターンによって簡便化・自動化を実現。データウェアハウスの構築・管理をスピーディーなものに変えます。

04 Qlik Compose for Data Lakes

データレイクは様々な非構造化データをスキーマで事前定義することなく取り込める優位性がある反面、取り込んだデータの管理に困難が伴います。Qlik Compose for Data Lakesは各データのメタデータを自動収集してカタログ化し、必要な時に最適なデータを取り出すことを可能にします。複雑なコーディングを排除して自動化することで、関連するリスク・コストを削減。データレイクの導入から成果を生み出すまでの時間を短縮します。

Qlikデータ統合の機能

FUNCTION 01 Qlik Replicateによるレプリケーション

①テーブル全体の高速レプリケーション
Qlik Replicateはデータベーステーブル全体を高速にレプリケーション。更新時も変更データログを読み込む独自CDC(Change Data Capture、変更データキャプチャ)技術を利用して差分のみをレプリケートします。ソース、ターゲット共にデータベースを停止する必要はありません。

②主要なデータベースを網羅
ソースとなるデータベースやターゲットに指定するデータベースは、クラウド/オンプレミスのどちらかだけでなく、ハイブリッド環境も選択可能です。

ソース

Database Oracle、 SQL Server、 DB2 iSeries、 DB2 z/OS、 DB2 LUW、 MySQL、 PostrgeSQL、 Sybase ASE、 Informix、 SAP HANA、 ODBC Mainframe DB2 z/OS、 IMS/DB、 VSAM、 COBOL Copybooks
SAP ECC、 ERP、 CRM、 SRM、 GTS、 MDG、 SAP ECC - HANA、 SAP HANA (database) EDW Exadata、 Teradata、 Netezza、 Vertica、 Pivotal
Cloud Amazon RDS (SQL Server, Oracle, MySQL, Postgres)、 Amazon Aurora (MySQL)、Amazon Redshift、 Azure SQL Server MI、 Google Cloud SQL (MySQL, PostgreSQL) SaaS Salesforce
Flat Files XML、 JSON、 Delimited

ターゲット

AWS RDS (MySQL, Postgres, MariaDB, Oracle, SQL Server)、 Aurora (MySQL, Postgres)、 S3、 EMR、 Kinesis、 Redshift、 Snowflake、 Databricks (Q2) Azure DBaaS (SQL DB)、 DBaaS (MySQL, Postgres)、 ADLS Gen1 & 2、 BLOB、 HDInsight、 Event Hub、 Synapse (SQL DW)、 Snowflake、 Databricks
Google Cloud SQL (MySQL, Postgres)、 Cloud Storage、 Dataproc、 Pub/Sub (‘20)、 BigQuery (‘20)、 Snowflake (‘20) Data Lake Hortonworks、 Cloudera、 MapR、 Amazon EMR、 Azure HDInsight、 Google Dataproc
EDW Exadata、 Teradata、 Netezza、 Vertica、 Sybase IQ、 SAP HANA、 Microsoft PDW Database Oracle、 SQL Server、 DB2 LUW、 MySQL、 PostgreSQL、 Sybase ASE、 Informix、 MemSQL
Streaming Kafka、 Amazon Kinesis、 Azure Event Hubs、 MapR Streams SAP SAP HANA (database)
Flat Files Delimited(e.g., CSV, TSV)

③WebベースのUI
レプリケーションタスクのモニタリングを可能にする直観的なUIはブラウザベースで提供されます。「1クリックレプリケーション」のデザインにより、データベーススキーマ、テーブル全体(スナップショットレプリケーション)、変更差分(トランザクションレプリケーション)の手順は自動化されるため、クリックするだけで多くの操作が完結。エージェントをソース、ターゲットのいずれのデータベースにもインストールする必要はありません。

④Qlik Replicateサーバのシステム要件

推奨ハードウェアスペック 対応OS(64bit)
CPU:8core以上
Memory:8GB〜64GB
Disk:320GB〜500GB
NW:1Gbps〜10Gbps×2
Windows Server 2012 R2
Windows Server 2016
Windows Server 2019
Windows Server 2022
Red Hat Enterprise Linux 7.X, 8.X

FUNCTION 02 Qlik Compose for Data Warehouses

①データウェアハウスオートメーション機能

  • データモデル/データウェアハウスの設計、開発、保守、文書化を自動化
  • テーブルの作成、インスタンス生成、マッピングを自動化
  • データマートを迅速に作成
  • データを継続的にリアルタイムでデータウェアハウス/データマートに複製

②Qlik Compose for Data Warehousesの対応環境

Database Oracle、 SQL Server、 DB2 iSeries、 DB2 z/OS、 DB2 LUW、 MySQL、 PostrgeSQL、 Sybase ASE、 Informix、 SAP HANA、 ODBC Mainframe DB2 z/OS、 IMS/DB、 VSAM、 COBOL Copybooks
SAP ECC、 ERP、 CRM、 SRM、 GTS、 MDG、 SAP ECC - HANA、 SAP HANA (database) EDW Exadata、 Teradata、 Netezza、 Vertica、 Pivotal
Cloud Amazon RDS (SQL Server, Oracle, MySQL, Postgres)、 Amazon Aurora (MySQL)、Amazon Redshift、 Azure SQL Server MI、 Google Cloud SQL (MySQL, PostgreSQL) SaaS Salesforce
Flat Files XML、 JSON、 Delimited

※Qlik Replicateでサポートされているデータソースはすべて、Qlik Composeのデータソースとして使用できます。
※Qlik Replicateのデータソースを使用する場合は、ランディングポイント上で検出を行う必要があります。

ターゲットとしてサポートされているデータウェアハウス

Data Warehouses Version
Microsoft SQL Server 2012, 2014, 2016, 2017
Microsoft Azure SQL Database
(Microsoft SQL Server データベース接続設定を経由)
N/A
Oracle
※すべてのOracleエディションに対応
11.x, 12.x, and 18.3
Amazon Redshift Amazon Redshift
Microsoft Azure SQL Server Data Warehouse N/A
Snowflake N/A

③Qlik Compose for Data Warehousesのシステム要件

サポートされているプラットフォームとデータベースのバージョン

インストール可能なWindowsプラットフォーム サポートされているブラウザ
Windows Server 2012(64-bit)
Windows Server 2012 R2(64-bit)
Windows Server 2016(64-bit)
Windows Server 2019(64-bit)
Internet Explorer 11
Chrome(最新バージョン)
Firefox(最新バージョン)

FUNCTION 03 Qlik Compose for Data Lakes

①データレイクオートメーション機能

  • テーブル作成を自動化、データ構造を整理して系統を追跡、管理されたデータレイクを実現
  • データのインスタンスを生成、ソースとターゲットをマッピング、同期した状態にスキーマを維持
  • SparkとHiveを利用した自動ロード
  • データを継続的にリアルタイムで管理されたデータレイクに複製

 

②Qlik Compose for Data Lakesの対応環境/システム要件

サポートされているプラットフォーム、データベースのバージョンおよびデータソースはQlik Compose for Data Warehousesと共通です。

サポートされているHiveディストリビューション

Hive Distribution Version
HortonWorks 3.1.x – Apache Sparkプロジェクトタイプの場合、HortonWorksクラスタはSparkメタデータストアをHiveメタデータストアに設定する必要があります。
2.6.x – フルサポート。
2.5.x – Apache Hive プロジェクトタイプかつ履歴データストアを使用している場合のみサポートされます。
Amazon EMR 5.15 – 5.23
Cloudera 5.11 – Apache Hive プロジェクトタイプかつ履歴データストアを使用している場合のみサポートされます。
6.1 – HiveとSparkでサポートされています。
Microsoft Azure HDInsight 3.6
Google Dataproc 1.2と1.3 はDebianのみ
Google BigQuery プロビジョニングタスクのみに対応
Databricks 5.3

FUNCTION 04 マスキングオプション:Qlik Replicate + Insight Masking

Qlik ReplicateとInsight Maskingを組み合わせることで、レプリケーションデータをリアルタイムにマスキングするオプション機能が利用可能です。

Insight Maskingが機密情報を日本語に最適化されたAIで自動抽出し、個人情報や機密情報の匿名化を高速実行。データをレプリケーションすると同時にマスキングすることで、マーケティングのデータ活用環境やデータを保護した上での開発環境・検証環境の利用を実現します。マスキングされたデータには参照整合性、カーディナリティが維持され、「使えるデータ」として利用することができます。

Qlikデータ統合が
解決する課題

theme 01

サービス要件の頻繁な変更に対応する

データ提供依頼の増加に伴い、バッチ処理負荷が増えたりバッチスケジュール枠が逼迫するなど、システム安定稼働へ影響が発生しています。また、データ項目の追加・変更の要求頻度が多くなると、バッチプログラム改修コストが増加します。このようなデータ連携対象システムの追加/回収の依頼にかかる費用や時間の問題を解決します。

theme 02

ビックデータをリアルタイム・セルフサービスで分析する

Qlikデータ統合は主要なデータベースをすべて網羅するだけでなく、エージェントレスであるため限りなく低負荷での運用が可能です。基幹システムデータや外部データをリアルタイムで情報系システムに同期、正確なデータで信頼できるDWHを実装します。さらにInsight Data Maskingとの組込オプションでは、生データに近いビックデータの運用や個人情報の匿名化においても拡張性の高いソリューションを提供します。

theme 03

投資から期待収益を得ることが難しいデータレイクの課題を解決する

スケーラビリティの欠如やソースデータを迅速かつ容易に得られないデータレイクの課題は、Qlikの全自動、高性能、スケーラブル、汎用的なデータ統合ソリューションが解決します。

Qlik Replicate利用シーン

データベース移行

異種データベースの移行、データベースバージョンアップのための移行など、停止時間を最小化にしデータベースを移行

  • リアルタイム性の高いデータの転送要件に対応し、ダウンタイムを最小化したデータベース移行
  • 異種データベース間であっても、直観的なGUIで簡単なデータ移行を可能に

レプリケーション/データ統合

分析用データ基盤の構築、分散したデータベースを1つのプラットフォームに集約するなど、リアルタイムのデータレプリケーションを実現

  • 本番稼働しているメインシステムに負荷をかけずにリアルタイムな分析用環境を構築
  • 海外を含む複数の拠点のデータをリアルタイムに同期/集約
  • メインフレームから外部にデータを連携

よくあるご質問

製品情報や技術仕様に関する質問

特定のDB間(例:OracleからRedshift、MySQLから別サーバー等)のレプリケーションは可能ですか?

はい、可能です。Qlik Replicateは主要なRDBMSやクラウドDWH(SnowflakeやRedshift等)を広く網羅しています。詳細は「Qlik Replicateによるレプリケーション」をご覧ください。なお、対応OSやバージョンの詳細については、最新のサポートマトリクスをご案内いたしますので、お気軽にお問い合わせください。

ソース側でデータが更新された際、自動で連携される機能はありますか?

はい、ございます。独自の「ログベースCDC(変更データキャプチャ)」技術により、ソースDBの停止や負荷を最小限に抑えながら、ニアリアルタイムで自動連携します。具体的には、データベースの変更データログを直接読み取って差分のみを抽出する方式を採用しており、ソース・ターゲット共にシステムを停止させる必要はありません。
また、主要なRDBMSやSAP、メインフレームなどの異種環境間においても、データの追加・変更・削除を即座に検知し、ターゲット側へ迅速に反映し続けます。

双方向レプリケーションや可用性(フェイルオーバー)には対応していますか?

対応可能です。ただし、構成には事前の設計や一定の条件が必要となります。

双方向レプリケーション

ループ防止機能を設定することで構築可能です。ただし、データの競合が発生した際の解決ルールなど、事前の業務設計が必要となるため、導入前に弊社エンジニアが詳細をヒアリングいたします。

フェイルオーバー

ソースDBの障害時、Qlik Replicateは最新の転送位置を保持した状態で停止します。復旧後(または新サーバーへの切り替え後)に、データの重複や欠落なく「前回止まった位置から再開」できるのが強みです。なお、完全な自動切り替えには、別途スクリプト等による制御を推奨しています。

Qlik Replicateは「一時的なデータ移行」と「継続的なデータ連携」のどちらに適していますか?

いずれにも適しています。Qlik Replicateは、1回限りの「フルロード(全量移行)」と、その後の差分を継続的に反映する「CDC(継続的レプリケーション)」の2つの機能を標準で備えています。そのため、移行プロジェクトとして開始し、移行完了後はそのまま継続的なデータ連携基盤として活用し続けるといった柔軟な運用も可能です。お客様のプロジェクトが「一度きりの移行」なのか「継続的な同期」なのか、目的に応じた最適な構成をご提案します。

Salesforceをターゲット(同期先)として利用することはできますか?

はい、Qlik Talend Cloudを利用することで、Salesforceへのデータ書き込み・更新が可能です。

Qlik Talend Cloudの場合

専用のSalesforceコネクターにより、各種データベースやSaaSからSalesforce上のオブジェクトへデータを統合・同期できます。バルクロードやアップサート(更新挿入)にも対応しています。

Qlik Replicateの場合

基本的にSalesforceは「ソース(抽出元)」としての利用がメインとなります。データベースからSalesforceへリアルタイムにレプリケーション(複製)を行う場合は、要件に応じてQlik Talend Cloudとの組み合わせをご提案しています。

管理コンソール(操作画面)は日本語に対応していますか?

はい、対応しています。Qlik Replicateをはじめ、DWH構築を自動化するQlik Composeや、複数タスクを統合管理するEnterprise Managerの操作画面は、日本語UIで提供されています。 ブラウザベースの直感的なインターフェースにより、コードを書くことなく、日本語でスムーズに設定やモニタリングを行うことが可能です。また、弊社の技術サポートも提供しているため、海外製品特有の言語の壁を感じることなく導入・運用いただけます。

Qlik ReplicateをVMwareなどの仮想基盤環境に導入することは可能ですか?

はい、可能です。Qlik ReplicateがサポートするOS(Windows/Linux)が正常に動作する環境であれば、VMware ESXiやMicrosoft Hyper-Vなどの仮想基盤上でもご利用いただけます。実際にオンプレミスの仮想環境や、AWS・Azureといったクラウド上の仮想マシン(EC2、Azure VM等)での導入・稼働実績も豊富です。
導入にあたっては、リアルタイムなデータ転送(CDC)のパフォーマンスを最大限に引き出すため、CPUやメモリの予約割り当て、ネットワーク帯域の確保といった仮想環境特有の推奨構成がございます。弊社ではこれまでの導入実績に基づき、お客様の仮想基盤に合わせた最適なサイジングや設定をご提案いたします。

契約・ライセンス・サポートに関する質問

保守サポートの提供期間(保守期限)はいつまでですか?

原則として、製品ライセンスの購入期間(有効期間)と同一です。ライセンスをご継続いただいている間は、技術的なお問い合わせ対応や、最新バージョンの提供を受けることができます。
ただし、Qlik Replicateの各バージョンにはリリースから「2年間」というサポートライフサイクルが設定されています (Qlik Replicate 製品サポートレベル)。そのため、ライセンス期間内であっても、サポート期限を過ぎた旧バージョンについては、障害調査や新規パッチ提供の対象外(最新バージョンのみ対象)となる場合があります。安定したシステム運用のため、各バージョンのサポート期限をご確認のうえ、定期的なバージョンアップを実施いただくことを推奨しております。

その他の質問

【製造・流通】DB2からVerticaなど、特殊な組み合わせの移行実績があるSIerを紹介してもらえますか?

はい、可能です。弊社は国内の主要SIパートナー様との強固なネットワークに加え、自社にデータ移行の専門コンサルティングチームを擁しております。単なるパートナー紹介にとどまらず、弊社エンジニアがコンサルティングサービスとして、移行計画の策定やPoC(概念実証)、パフォーマンス最適化などの「技術難度の高い領域」を直接支援することが可能です。お客様のプロジェクト規模や要件に合わせ、最適なSIパートナー様との共同体制をコーディネートし、難易度の高い異種DB間連携を成功へと導きます。

パートナー企業一覧はこちら

【公共・自治体】中間サーバ(J-LIS等)との業務データ同期に利用できますか?

はい、可能です。自治体システムで求められる中間サーバとの同期において、ソースDBに負荷をかけないログベースのデータ抽出(CDC)技術は非常に親和性が高い仕組みです。具体的な導入にあたっては、各自治体様の三層の対策や運用ルール、既存のSIパートナー様との調整が必要となりますが、弊社では公共分野のインフラ構築に知見を持つエンジニアが、セキュアな構成案の策定などを柔軟にサポートいたします。

金融・保険業界などで求められる、データ整合性の保証について教えてください。

Qlik Replicateは、トランザクションの一貫性を保ったままデータ転送を行うため、金融機関等の厳しいデータ整合性要件にも対応可能です。長期間の停止後の再開時においても、データの不整合を防ぐ仕組みを備えています。

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