基幹システムのデータをコピーして分析・AI活用に利用することは、多くの企業にとって不可欠な取り組みです。
しかし、データ量の増加とともに、DWHのストレージ費用やライセンスコストが膨らみ、運用負荷が高まるケースが増えています。

本ウェビナーでは、データコピーによるコスト増加を抑えながら、柔軟で高性能なデータ分析環境を構築する方法を紹介します。
アーキテクチャの鍵は、Qlik Talend × Apache Iceberg の組み合わせ。
コストについては最大90%※削減した例も報告されており、今まさに注目を集めるアプローチです。
年々増える企業データに対し、どのようにコスト最適化を行うのか、具体例を交えて分かりやすく解説します。

■ ウェビナー概要

※記載の数値は特定条件下での最大の効果を示すものであり、効果を保証するものではありません。