Qlikは、Databricksの顧客向けに、Databricksのデータインテリジェンスプラットフォーム上に構築された新機能を発表した。これらの機能強化には、変更データキャプチャ（CDC）を利用してリアルタイムデータをUnity CatalogのUniformテーブルにストリーミングする機能、Qlik Open LakehouseによるApache Icebergの自動最適化、データプロダクト作成などが含まれるという。
機能強化により、データチームはオープンフォーマット全体により柔軟に対応できるようになり、DeltaおよびIcebergデータの運用パフォーマンス向上とともに、AI対応アーキテクチャへの移行を加速できるとしている。これは、Databricks固有のガバナンスやパフォーマンスを損なうことなく実現されるとのことだ。
新機能は次のとおり。
- CDCを通じたDatabricksのUniformテーブルへのリアルタイムデータストリーミング：Qlik Replicateは、企業のデータソースからの継続的なCDCをUnity Catalogが管理するIcebergテーブルに直接ストリーミングできるようになったという。これにより、DeltaおよびIcebergの両フォーマットに対応する、SLAを満たす低遅延なデータ取り込みが可能になるとしている
- アダプティブなIcebergの最適化：Qlik Talend CloudによってApache Icebergテーブルにデータが取り込まれると、Qlik Open Lakehouseの完全自動化されたオプティマイザーが、コンパクションやパーティショニング、プルーニングを処理し、ストレージの容量を削減してクエリの高速化を実現するという。最適化されたIcebergテーブルは、Databricks PhotonやIceberg対応のほかのエンジンからも、常に低遅延でクエリ実行ができるとのことだ
- AI対応のデータ製品：データチームがガバナンスされたデータプロダクトを構築できるようになり、Delta Live Tablesを含むDatabricksのアセットに対して、データ品質の計算処理をプッシュダウンできるという。これにより、データ製品は信頼性が高く、AI活用に最適な状態を維持できるとしている
- Spark対応のStudioロードマップの機能強化：Qlikは、開発者向けの新機能として、スキーマ推論、Databricksノートブックのインポート、ネイティブなSparkデバッグ機能などを順次導入するという。これにより、チームは既存のDatabricksワークフロー内で、ガバナンスの効いたセルフサービス型のデータパイプラインを管理できるようになるとのことだ
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EnterpriseZine編集部（エンタープライズジン ヘンシュウブ）
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