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Qlik composeのご紹介
1.
1 Qlik Composeの導入と DWH作成のための実践講座 もう少しで開始しますので もう少々お待ちください。
2.
2 • 質問はZoom画面下のQAアイコンをクリックして入力してください。 • 質問に対してQlikパネラーが随時QAパネルで回答します。 •
質問と回答については、セミナーの最後に他の参加者に情報共有させていただきます。 Q&Aについて
3.
3 本日のアジェンダ 1. Qlik Composeのご紹介 2.
Qlik Composeのインストール 3. Qlik Composeを利用したDWH構築の流れ
4.
Qlik Composeのご紹介 クリックテック・ジャパン株式会社
5.
5 データソース メインフレーム アプリ ファイル RDBMS データウェアハウス SaaS Qlik Enterprise Manager Qlik
Compose Qlik Compose Qlik Replicate Qlikが提供するデータ統合・データ分析のソリューション AI/ML アナリティクス データ サイエンス Qlik Sense Qlik Gold Client データレイク データウェアハウス Amazon Redshift Azure Synapse Analytics Qlik Catalog
6.
クリック操作で変更データキャプチャー(CDC)のタスクを作成・実行 Qlik Replicate –
直感的なユーザーインターフェイス 直感的で使いやすい Web ベースの インターフェイス レプリケーション・タスクの構成、実行、 監視が簡単 ソースからターゲットへの単一の インターフェイス 企業全体のデータ・フローを容易に 一元管理
7.
7 Qlik Replicate Qlik Replicate メインフレーム ファイル データウェアハウス RDBMS Hadoop メインフレーム ファイル データウェアハウス RDBMS Hadoop 変更データキャプチャー (CDC) 変更適用 バッチ バッチ クラウド クラウド オンプレミス
オンプレミス 永続ストア • リアルタイム:インメモリで高速にデータを転送。 • エージェントレス:データソースにエージェントの導入不要。データソースへの負荷の影響も最小限。 • 異種システム間のデータ転送:メインフレームやSAPを含む多種のデータソースをサポート。
8.
8 自動化されたワークフロー Qlik Composeによるデータウェアハウスの自動化 ベストプラクティスに基づいたDWH設計・構築 リアルタイム 抽出 自動抽出・ロード・ マッピング 自動生成される 変換 変更の伝播 ベストプラクティスに よる自動設計 リアルタイム ODS ステージング EDW
マート データソース Qlik Replicate Qlik Compose
9.
9 ETLツール Qlik Compose ETL処理 DB接続定 義 データモデル 作成 データ マッピング作 成 データ マート作 成 個別に作成したETLを積み上げ DWH/Datamartの全体像が見えない DWHに特化した機能の 作りこみが必要 ランディング領域
統合データモデル データマート 変換 自動生成 全体像を把握しながら、Step-by-Stepで データ連携~マート作成までの作業を実施 DWHに必要な機能を標準で提供 (モデリング、履歴データ保持、 DWH/Data mart構築) Qlik Composeによるアジャイル開発 データソース データソース アジャイル的にDWH・DLを設計・構築
10.
10 クラウド系DWHに適したE-LTのアプローチ • 中間層に位置する変換エンジン ハイスペックな専用サーバーが必要
データ移動の増加(2ホップ, 3ホップ) 行ごとの処理 (低速) • 変換エンジンとしてのターゲットデータウェアハウス ターゲット プラットフォームのSQL言語を活用 データ移動の削減 (1 ホップ) データをまとめてSQLで処理(高速) 抽出 ロード 変換 抽出 ロード 変換 Stage Target ルックアップ等 他社ETL製品 ETLアーキテクチャー E-LTアーキテクチャー ハイスペックな 専用サーバーが必要 データ移動の増加 (2ホップ, 3ホップ) データロード後に、変 換エンジンとしてデータ ウェアハウスを利用
11.
11 SAPアクセレレーターパッケージ オーダーブッキング 与信管理
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