Qlik データ統合

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

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。