Kafka Topic を Apache Iceberg® または Delta Lake テーブルとして簡単に表現

「顧客が迅速かつ正確な意思決定を行うためには、リアルタイムデータへのアクセスが不可欠です。」Confluent の Tableflow が Microsoft Azure 上で利用可能になったことで、顧客は Kafka イベントを Apache Iceberg または Delta Lake テーブルとして OneLake にストリーミングし、Table API を使用して Microsoft Fabric や一般的なサードパーティエンジンを介して即座にクエリを実行することができ、複雑さの軽減と意思決定の迅速化につながります。」

リアルタイムで信頼できるデータへのアクセスは AI 施策を迅速に拡大するための重要な要素であり、分析プラットフォームにとって不可欠な要件です。Tableflow を使用すると、ユーザーは数回のクリックで、Kafka Topic と関連するスキーマを Apache Iceberg™ テーブルとしてシームレスに表現し、今日のビジネスに必要な AI を活用した洞察を提供できます。Apache Polaris™ (インキュベーション中) のマネージドサービスである Snowflake Open Catalog とのネイティブ統合により、Confluent の共通顧客は、AI、分析、コラボレーションのためのリアルタイムの運用データにこれまで以上に簡単に、より統一されたガバナンスでアクセスできるようになります。オープンスタンダードを活用したソリューションで、お客様が運用と分析の間のギャップを埋めるお手伝いができることを嬉しく思います。

「当社がバス会社に愛されているのは、販売、運用、配車を非常にシンプルにしているからです。しかし、これはリアルタイムのデータ分析によって実現されています。Tableflow は、分析エンジンが Kafka の運用データを Apache Iceberg テーブルとしてリアルタイムでシームレスに利用するための有望な方法を提供し、追加の前処理の必要性を排除します。Tableflow をデータウェアハウスに統合することで、複雑さとストレージコストを削減しながら、未加工のクリーンでないデータが取り込まれるのを防ぐことができています。このアプローチは、ワークフローを簡素化し、洞察の実現までの時間を短縮しつつ、より効率的で費用対効果の高いデータアーキテクチャを確保します。」

「Attune の使命は、スマートビルディングの IoT データからリアルタイムで価値ある分析情報を提供することです。Confluent Tableflow を使用すると、数回のクリックで、主要な Kafka Topics を信頼できる分析用テーブルにマテリアライズできます。これにより、ライブデータストリームから直接、顧客エンゲージメント、デバイスの動作、テナントごとのプラットフォーム利用状況を正確に把握することができます。Confluent データストリーミングプラットフォームは、重複したセンサーイベントなどのデータ品質の問題を迅速に検出および修正し、時間を節約しながら効率を高めます。Tableflow はデータアーキテクチャを簡素化するとともに、データ活用の新しい可能性を開いてくれました。」

「現在の AI の時代では、リアルタイムで信頼できるデータを運用システムと分析システムの両方で確実に統合することがこれまで以上に重要です。企業は、大規模な前処理や手動の介入なしに、レイクハウス、AI モデル、分析エンジンにリアルタイムのストリーミングデータを提供するソリューションを探すべきです。プッシュボタン方式でブロンズ標準テーブルとシルバー標準テーブルの作成を自動化するサービスにより、リアルタイムの意思決定を迅速に行えるようになり、AI に関する取り組みを大幅に加速し、データの信頼性、整合性、そして信用を高めることができます。」