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アフター AI：混乱の渦中でデータ・インサイト・アクションを変革 データと分析のリーダー企業である Qlik は、現在と将来における AI の使用法を決定する上で、重要な役割を担っています。進むべき道がわからず、意見や情報が錯綜しているように思えることもあると思います。 以下について解説しているコンパニオンガイドをご参考ください。 2025年､AI に関する議論で主流となる 3 つの主なテーマと各テーマに対応するトレンド オックスフォード大学ディープマインド人工知能研究チームの教授、生成 AI の世界的権威など、AI と倫理の著名なエキスパートから成る「Qlik AI Council」メンバーの視点 市場における AI

クラウドウェアハウス でデータを変換 データ部門は、増え続けるビジネスニーズに対応するよう、保管している膨大なデータの早急な統合に迫られています。データウェアハウスを管理する従来のプロセスは複雑で、手動によるコーディングが必要です。このプロセスは、複雑な管理や開発者のリソースを制限し、コストとリスクの増大を招きます。 時代遅れのデータウェアハウスの管理から脱却するには、非常に俊敏なクラウドベースのソリューションへの移行を推奨します。これにより、専用のデータウェアハウスを短時間で設計・構築・展開・管理・カタログ作成ができるようになります。 eBook「クラウドウェアハウスでデータを変換」では、以下について解説します。 データウェアハウスの刷新がもたらす、技術およびビジネス上のメリット データウェアハウを刷新するソリューションに求められる主な機能 Qlik Cloud データ統合の概要 データ部門が、数日・数週間・数ヶ月を要していたビジネスリクエストに数分で対応し、正確な時間・コスト・リソースの見積もりを提示できる方法をご確認ください。 6956-1T-JP/DI-Transform Data in Your Cloud Warehouse ファーストネーム苗字メール会社名企業規模選択してください…1 – 2526

Databricks Lakehouse の価値を高める方法 データレイクは、データと分析の戦略、特に AI・機械学習・データサイエンスの戦略において、基盤となるアーキテクチャです。Databricks は、今日データ需要に対応するデータレイクとして、多くの先進企業に選ばれています。 データ自身が統合を請け負ってくれるわけではありません。複雑なコーディングから脱却して、生データをビジネスで活用できるデータに変換できるスマートで最先端なソリューションが必要です。eBook「Databricks Lakehouse の価値を高める方法」では、以下について解説します。 データ統合ソリューションに求められる 3 つの主な機能 Qlik によるエンドツーエンドの自動化で Databricks の価値を高める方法 Qlik と Databricks を併用することで期待できる

AI 向けデータレイクパイプラインの自動化 データエンジニアは、モデル向けの正確なデータを AI の取り組みに迅速に提供して欲しいとうニーズの増大に直面しています。しかし、従来のデータ統合ツールでは、高度なスキルを持つ従業員が時間と労力をかけてコーディングを行う必要があります。さらに、多くのツールは、データを完全に準備・クレンジング・タグ付け・カタログ作成の機能が不十分です。 AI と機械学習でデータパイプラインを自動化することで、課題を解決することができます。本 eBook では、AI / 機械学習を活用したデータパイプラインを構築し、AI に適したデータを提供する方法を解説します。 AI 向けデータレイクの構築に考慮すべきこと データパイプライン全体を自動化する 5 つの方法 実現に向けたチェックリスト Qlik は、コードを記述することなく、データレイクパイプライン全体におけるリアルタイムのデータの取り込み・処理・改良を自動化する一連の統合ソリューションを提供します。その方法について詳しく解説します。

データ統合とデータ品質の 7 つのユースケース 現在のニーズに対応できるようデータを管理するのは至難の業です。さらに、有用なテクノロジーの選択もレガシー製品や大手クラウドメーカー、ポイント製品と限られているため、限界と課題を抱えています。 こうした課題を解決するのが、Qlik Talend です｡ 最新かつ実績と信頼性を備えた広範なソリューションを統合した製品群は、オープンでクラウドに依存しません。 eBook「データ統合とデータ品質の 7 つのユースケース」では、以下についてご紹介します。 Qlik Talend ソリューション製品群が提供する 3 つのメリット 日常業務に沿ったデータ統合の 7 つのユースケース データ統合パイプラインにおける

企業向け主要クラウドデータウェアハウス: Amazon、Azure、Google、Snowflake 「最新のクラウド アーキテクチャは、データ ウェアハウスのパワー、ビッグ データ プラットフォームの柔軟性、クラウドの弾力性という 3 つの重要な要素を、従来のソリューションの数分の一のコストで提供します。 あなたのビジネスに最適なソリューションはどれですか?電子ブックをダウンロードして、主要なクラウド データ ウェアハウスの比較をご覧ください。この電子書籍では次のことを学びます: 主要なクラウド データ ウェアハウスの概要: Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse Analytics、Google

データ統合の成功事例: データ提供の課題を克服する 12 の解決策 ソースからターゲットへの提供を日単位から秒単位へ短縮。1 時間で 6,000 万行以上を複製。さらにデータ供給率を 400 % 改善。これは、Qlik® でデータ統合の課題を解決して得た成果の一例に過ぎません。Qlik は、世界のあらゆる企業のデータパイプラインを合理化、高速化、自動化して、迅速なアクションの実現に向けたタイムリーなデータ提供を支援しています。本 eBook では、データ統合の 12 の成功事例をご紹介しす。 データ提供とインサイト取得の遅れとなるデータ統合に伴う課題 リアルタイムのデータパイプラインを構築する革新的な解決策 投資利益率（ROI）の達成

比較ガイド：企業向け主要クラウドデータレイク AWS / Azure / Google / Cloudera / Databricks / Snowflake のソリューションを解説・比較します。 クラウドデータレイクは、これまで以上にストレージの設定・維持・拡張を容易にし、あらゆる分析ニーズに対応することができます。 本 eBook では、代表的なクラウドデータレイクを公平に比較。数あるプラットフォームの中で、自社に適したものを見極めるヒントをご紹介します。 · 各プラットフォームの主なコンポーネント /