ウェビナー「AIで変わるETL開発　AIアシスタントで実現する、データ統合・データ品質の新しい開発体験」

企業のデータ活用やAI活用が進む中、その土台となるデータ統合・データ品質の重要性は、ますます高まっています。

一方で、ETLの開発・運用には、
　「SQLやJavaコードの作成に時間がかかる」
　「複雑なデータマッピングやジョブの理解に時間がかかる」
　「エラー発生時の原因調査や修正を、もっと効率化したい」
といった、専門知識や経験を必要とする作業も多く、開発者の負担や生産性が課題となることもあります。

そこで注目したいのが、ETL開発におけるAIの活用です。
データ統合・データ品質を支援するツール「Qlik Talend」では、開発環境であるTalend StudioにAIアシスタントが加わり、
　・SQL・Javaコードの生成
　・tMapでのマッピング支援
　・既存ジョブの説明
　・ランタイムエラーの解析
など、これまで開発者が行ってきた様々な作業をAIがサポートできるようになりました。

さらに、自然言語による指示から、ジョブに必要な処理や変更内容をAIが提案するなど、
AIと対話しながらETL開発を進める新しい開発体験も実現します。

これまで人が時間をかけて行っていた作業をAIが支援することで、
ETL開発の負担を軽減し、より効率的にデータ統合・データ品質の取り組みを進めることが可能になります。

本ウェビナーでは、
　・AIアシスタントによってETLの開発・運用がどのように変わるのか
　・SQL生成やマッピング支援、ジョブ解析などの具体的な活用方法
　・AIを活用することで、どのような効率化が期待できるのか
について分かりやすくご紹介します。

現在Talendをご利用いただいている方はもちろん、
「生成AIをデータ連携・ETL開発にどう活用できるのか知りたい」という方にもおすすめの内容です。

AIで変わるETL開発。
データ統合・データ品質の現場にAIが加わることで何が変わるのか、ぜひ本ウェビナーでご覧ください。