新しいデータ需要が新たなアーキテクチャを創出

今日のデータアーキテクトは、進化し続ける規制、テクノロジー、要求のマトリクスへの対応という課題に直面しています。

1.リアルタイムのインサイト
ビジネスの急成長や競争の激化に対応するには、正確性と質を犠牲にしないリアルタイムのインサイトが必要です。

2.統合
あらゆる種類のデータをさまざまな形式で、可能な限り迅速に最適化および収益化する方法を見出す必要があります。

3.利用者の要求
アナリティクス、拡張知能、機会学習、データサイエンスの機能（セルフサービスオプションを含む）の向上に伴い、データ利用者の要求が爆発的に高まりました。

4.俊敏性
柔軟性は最も重要です。あらゆる方向に効率的に拡張できる必要があり、データもアナリティクスインフラストラクチャも更新し続ける必要があります。

5.ビジネスの構築
ここで挙げたことはすべて、通常のビジネスに必要不可欠なことです。つまり、生産性を高めてコストを削減し、より少ない労力で多くの成果を実現する、といったことを考慮しながら実現していく必要があります。

このすべての要素によって、データの移動、保存、処理、分析方法が変わりました。その結果、データアーキテクチャは急速に変化しています。

Qlik と Snowflake

最新のデータアーキテクチャでより迅速にデータを提供。

クラウドへのデータの移行はかつてないほど進み、データウェアハウスは刷新、再生されています。その結果、導入が急増しています。Okta 社の 2020 Businesses@Work 調査では、市場で最も急成長を遂げているビジネスアプリは、クラウド向けデータプラットフォームSnowflake でした。

Qlikのデータ統合プラットフォームが提供するエンドツーエンドのエンタープライズソリューションは、Snowflake ユーザーに迅速にインサイトを提供します。このソリューションは、すべてのデータを継続的に取り込んで、データウェアハウスのライフサイクル全体を自動化します。また、世界クラスのカタログ化機能とアナリティクスにより、組織全体にデータとインサイトへの容易なアクセスを可能にします。

Qlik と Snowflakeの連携が相乗効果をもたらす5つの理由

Qlik の Snowflake ユーザー向けソリューションは、データウェアハウスやデータマートの設計、実装、更新を自動化すると同時に、エラーが発生しやすい手動によるデータモデリング、ETL コーディングおよびスクリプト作成の設計プロセスを最小限に抑えることができます。その結果、アナリティクスプロジェクトのスピードと俊敏性を向上し、リスクを軽減しながら、Snowflake のクラウド型データプラットフォームが提供する瞬時の弾力性とコスト上のメリットも享受することができます…