本ブログは "Embracing Iceberg with Scalable, Open, Data Solutions for Customer Success" の翻訳です。
著者：Drew Clark
まず最初に、Ori と Upsolver チームのイノベーションとお客様の問題解決への絶え間ない取り組みに、私たちは深く感銘を受けています。私たちの出会いは 1年以上前、それぞれのチームが私たちのテクノロジーが共同で機能する方法を検討しているときでした。これは、私たちの旅における素晴らしい第一歩でした。
AI はデータの作成と利用を急速に加速させており、組織がデータを管理し効果的に活用する上で直面する課題をさらに増幅させています。このようなデータの急増により、分析結果を得るためのデータ利用を簡素化・最適化するソリューションの導入がますます重要になっています。
Apache Iceberg は、ペタバイト規模のデータセットを高いパフォーマンスと信頼性で扱うために設計された、革新的でオープンなテーブルフォーマットです。スキーマの進化、パーティショニング、メタデータ管理などの機能を提供することで、Iceberg はスケーラビリティとガバナンスを確保しながら、大規模データセットの取り扱いを簡素化します。
Upsolver の Iceberg 最適化とストリーミングデータに関する実証済みの専門知識を Qlik のプラットフォームと統合することで、お客様がコストとガバナンスを管理しながら、AI や機械学習などのデータ集約型ワークロードの可能性を最大限に引き出すことができるようになります（さらに、データのポータビリティを高め、ベンダーロックインを減らすことができます）。
データの移動と利用の再考
今日の世界では、データはかつてない規模で生成されています。企業は意思決定を行い、イノベーションを推進し、より良い体験を創造するためにデータに依存しています。しかし、AI による急激なデータ生成は、課題をさらに深刻化させており、より効率的なソリューションが急務となっています。しかし、こうしたデータの移動や管理は、たいてい複雑で時間のかかるプロセスです。多くの組織は、分析または機械学習の準備が整う前に、データをステージングし、変換し、何度も読み込まなければならないワークフローから抜け出せないでいます。従来のこのようなアプローチはボトルネックを生み、意思決定者は時代遅れの情報で仕事をすることになります。
私たちは、AI やデータ分析を促進するために新鮮でリアルタイムのデータを必要とするお客様にとって、これらがどれほどフラストレーションになるかを見てきました。お客様はデータにアクセスしたいだけでなく、そのデータに基づいて行動したいのです。ここに Qlik の Upsolver 買収の意味があります。
Qlik と Upsolver で新たな可能性を開く
今回の買収で私が最も興奮しているのは、私たちのお客様がよりアジャイルでスケーラブルな方法でデータを扱う機会を提供できることです。リアルタイムのデータ取り込みと適応最適化（アダプティブオプティマイゼーション）における Upsolver の専門知識は、ゲームチェンジャーです。Kafka のようなストリーミングソースからであれ、SAP のような従来のシステムからであれ、生成されたデータを取り込み、分析や AI モデルで即座に利用できるようにします。
小売業が POS システムからのストリーミングデータに基づいて在庫戦略をリアルタイムで調整したり、医療機関が分刻みのデータで患者のケアプロトコルを改良したりすることを想像してみてください。
Upsolver のお客様はこれを実践しています。あるお客様は、データエンジニアを必要とすることなく、200万ものイベント（月換算で 1ペタバイトの生データ）を毎秒（はい、毎秒です）取り込んでいます。そのため、このお客様は AI と ML によるビジネス成果のためのデータ活用に集中することができています。別のお客様は、1日あたり 1200億件以上のイベントを数百の Iceberg テーブルに取り込み、アナリストやパートナーがほぼリアルタイムで行動データにアクセスできるように継続的に最適化しています。
これらは、Qlik のエンドツーエンドプラットフォームと Upsolver のリアルタイム機能の組み合わせによって実現した具体的な成果です。
オープンアーキテクチャをベンダーロックインなしで実現
私たちは、多くの企業が複雑さやコスト、ベンダーロックインを回避し各業務に適したツールを使用できる柔軟性を求めているのを目の当たりにしています。そのため、長期的なデータアクセシビリティとガバナンスを確保しながら、相互運用性、拡張性、コスト削減を可能にする Iceberg のようなオープンなファイル形式やテーブル形式が求められています。
Qlik と Upsolverは、Iceberg ベースのレイクハウスにおけるデータの取り込み、保存、処理、変換、管理、最適化を可能にする、独立したエンドツーエンドのプラットフォームを提供します。Qlik の幅広いコネクターにより、ユーザーは多様なソースからのデータを統一された Iceberg レイクハウスに統合することができ、重複を避け、柔軟性を確保することができます。このアプローチにより、最適化されたスケーラブルなアーキテクチャを維持しながら、特定のタスクに最適なツールを使用することができます。
生産性の向上とコスト削減を実現
データ分析と AI の活用を拡大することは、多くの場合、高コストとリソース不足に悩むことを意味します。従来のデータウェアハウスは強力ですが、データ量が増加するにつれてすぐに硬直化し、高価なものになります。Qlik と Upsolver は、ストレージコストを削減し、生産性を劇的に向上させることで、この課題に対処します。組織は、自動化されたテーブル管理とパフォーマンスチューニングにより、毎月数百時間のエンジニアリング時間を節約し、チームはイノベーションと戦略に集中することができるようになります。
Apache Iceberg を基盤とするこのプラットフォームは、現代のビジネスが必要とするスケーラビリティ、ガバナンス、パフォーマンスを提供します。
データの未来に向けたビジョンの共有
Qlik は、成果を生み出す変化を促進するデータの力を常に信じてきました。今回の買収はその信念を反映したもので、AI プロジェクトの拡大、業務の最適化、新たな洞察の発見など、お客様がより多くのことをデータで行えるようにします。Upsolver の最先端技術を当社の技術と統合することで、今日の課題に対応するだけでなく、明日の機会を予測するプラットフォームを構築します。
私は、この買収が我々のお客様にとって何を意味するのか、そして、それが解き放つ可能性について、非常に興奮しています。Upsolver と共に、私たちは、組織が従来の限界を越えて、データがこれまで以上にアクセスしやすく、実用的で、インパクトのある未来に移行するのを支援します。
Upsolver チームの皆様、Qlik ファミリーへようこそ。
私たちがお客様のためにできることを考えると、楽しみでなりません。