効果的なデータ統合がもたらす価値

自社の新たなビジネス戦略について、少し考えてみてください。カスタマーエクスペリエンス・新しいサービス・コスト削減は、データに依存している可能性が高いと思います。現在、単一のソースだけでなく、多数のソースから同時に取得したあらゆる種類のデータ（履歴データやリアルタイムのデータ）が、すべてのデジタルビジネス戦略の成功において、必須となっています。

企業が収集するすべてのデータが、真のビジネスの成長・イノベーション・競争力に貢献する必要があります。しかし、これまで以上に多くのデータが多くのソースから高速でシステムに流れ込むと、多数の人材を要する統合ツールでは対応できなくなります。これが、ビジネスの必要な瞬間に分析に適したデータを提供するプロセスの障壁となり、データ価値の評価や貴重なリソースに大きな課題が生じることになります。これではビジネスを成功に導くことはできません。

より適切なアプローチとは？

考慮すべき重要な項目：
• データ提供を高速化する
• 現在のモデルで提供できるデータ量を増やす
• 個人やチームのデータアクセスを強化する
• 既存のツールでデータ統合プロセスを効率化する

明確なニーズ

企業のリーダーは、トップビジネス戦略を加速するために、IT担当者やデータエンジニア、データ統合ソリューションに、率直なニーズを示します。

データアクセスの統合
リーダーは、増え続けるデータソースから増加し続ける膨大なデータを集約し、実稼働のアプリに影響を与えずに、データ管理・分析プラットフォームに複製することを望んでいる

統制
ビジネスリーダーは、ライフサイクルの各段階でデータを追跡・維持・保護することを IT部門に期待している

俊敏性
リーダーは、あらゆるクラウドプラットフォーム上でデータウェアハウスやデータレイクの設計・構築・継続的な更新を自動化し、意思決定を加速することを望んでいる

Qlikデータ統合プラットフォームは、こうした要件はもちろん、それ以上の要件にも対応します。あらゆるソースからの多種多様なデータを迅速かつ安全に、適切なユーザーに提供できる最も効果的なデータ統合を可能にします。Qlikデータ統合は、データストリームの構築を自動化し、アプリケーション・データウェアハウス・データレイクへ効率的に移行。Qlik Sense やその他の分析ソリューションへビジネスに適したデータを提供します。

データ統合の6つのユースケース

Qlikの分析向けDataOps（データオプス）は、データから分析までの安全性と効率性に優れた最新のパイプラインを構築します。これにより、急速に増加するデータの需要、セキュリティリスクやパフォーマンスリスクの効果的なバランスを可能にします。
さまざまなソースのデータをすべて1つに集約し、ビジネス価値を高めるQlikデータ統合の有用性とは？以下は、6つの主なユースケースです。

データウェアハウス
自動化で俊敏なデータウェアハウスを強化。目的に応じたデータウェアハウス（特にクラウドベース）を従来のソリューションよりも迅速に設計・構築・展開・管理・カタログ化します。

データエンジニア： 変化のスピードに合わせて、またはそれ以上のスピードで分析に適したデータマートへの要求に対応し、データ主導型インサイトを実現することができます。

データレイク
ビジネス上の分析向けに、正確でタイムリーかつ信頼性の高いトランザクションデータセットを継続的に提供します。リアルタイムのデータ取り込みから分析に適したデータセットの
構築とプロビジョニングまで、データパイプライン全体を自動化し、手動のスクリプト作成を不要にします。

データエンジニア：データレイクへの投資を短期間で回収。増え続ける分析に適したデータセットへの需要に、確実かつリアルタイムで対応できます。

データレイクハウス
人工知能（AI）・ビジネスインテリジェンス（BI）・機械学習（ML）・ストリーミング分析・データサイエンスなど、あらゆる分析戦略向けに、信頼できる単一のソースを確立します…