Qlik Compose — автоматизация Data Warehouse, Data Mart и Lakehouse

Корпоративная аналитика зависит не только от доступности данных, но и от того, насколько быстро их можно подготовить, структурировать и передать бизнес-пользователям. При традиционном подходе создание хранилища требует ручного проектирования моделей, написания ETL- или ELT-процессов и постоянной доработки кода при изменении источников или требований.

Qlik Compose автоматизирует построение и развитие Data Warehouse, Data Mart и Lakehouse. Платформа помогает быстрее создавать аналитические модели, организовывать преобразование данных и поддерживать их актуальность без значительного объема ручной разработки.

Что такое Qlik Compose

Qlik Compose — решение для автоматизации проектирования, создания и сопровождения корпоративных хранилищ данных.

Платформа позволяет:

• формировать структуру Data Warehouse;
• создавать и изменять модели данных;
• автоматически генерировать ELT-процессы;
• настраивать загрузку и преобразование данных;
• поддерживать исторические данные;
• создавать Data Mart для отдельных подразделений;
• автоматизировать обработку данных в Lakehouse-средах.

Вместо ручного написания большого количества кода специалисты работают с моделями и правилами преобразования, а Qlik Compose создает необходимые процессы автоматически.

Автоматизация Data Warehouse

Разработка Data Warehouse включает множество повторяющихся задач: создание таблиц, настройку связей, определение правил трансформации, загрузку истории и контроль обновлений.

Qlik Compose автоматизирует эти процессы и помогает применять единый подход к построению хранилища. При изменении модели или бизнес-требований платформа обновляет связанные объекты и процессы, сокращая объем доработок.

Это особенно важно для компаний, где:

• регулярно подключаются новые источники;
• изменяется структура корпоративных систем;
• растет количество аналитических запросов;
• требуется быстрее выводить новые отчеты;
• необходимо поддерживать единые стандарты разработки.

Создание Data Mart для бизнес-подразделений

Одного централизованного хранилища недостаточно, если пользователям сложно получить подготовленные данные для конкретной задачи.

Qlik Compose помогает автоматизировать создание Data Mart для финансов, продаж, маркетинга, логистики, закупок и других направлений. Каждый Data Mart может содержать собственную структуру, показатели и правила обработки, при этом использовать единые данные корпоративного хранилища.

В результате подразделения быстрее получают согласованную информацию для отчетности, BI и анализа.

Автоматизация Lakehouse и современных платформ данных

Современные архитектуры все чаще объединяют возможности Data Lake и Data Warehouse. Такой подход позволяет хранить большие объемы данных и одновременно применять управляемые модели для аналитики и AI.

Qlik Compose может использоваться для автоматизации процессов в Lakehouse, включая среды на базе Apache Iceberg. Решение помогает организовать загрузку, преобразование и подготовку данных для дальнейшего использования в аналитических и AI-сценариях.

Платформа поддерживает интеграцию с современными облачными технологиями, включая:

• Snowflake;
• Databricks;
• Microsoft Fabric;
• Google BigQuery;
• Amazon Redshift.

Как Qlik Compose работает с Qlik Replicate

Qlik Replicate и Qlik Compose решают разные, но взаимосвязанные задачи.

Qlik Replicate передает данные из источников в целевую платформу с помощью Full Load и Change Data Capture. Qlik Compose преобразует полученные данные, формирует модели и организует их в Data Warehouse, Data Mart или Lakehouse.

Вместе решения обеспечивают последовательный процесс:

источники данных → репликация → трансформация → хранилище → Data Mart → аналитика и AI.

Такой подход позволяет сократить количество разрозненных инструментов и создать управляемый процесс доставки данных.

Где применяется Qlik Compose

Платформа подходит для проектов, связанных с:

• созданием нового Data Warehouse;
• модернизацией действующего хранилища;
• автоматизацией ELT;
• построением отраслевых и функциональных Data Mart;
• миграцией аналитической платформы в облако;
• внедрением Lakehouse;
• поддержкой исторических данных;
• подготовкой данных для BI, Machine Learning и AI.

Qlik Compose может использоваться как при создании новой платформы данных, так и для поэтапного обновления существующей инфраструктуры.

Преимущества автоматизации Data Warehouse

Внедрение Qlik Compose помогает компаниям:

• сократить сроки создания хранилища;
• уменьшить объем ручного программирования;
• стандартизировать процессы трансформации;
• быстрее адаптировать модели к новым требованиям;
• снизить риск ошибок в ETL-процессах;
• упростить сопровождение архитектуры;
• ускорить подготовку данных для аналитики;
• снизить стоимость развития Data Warehouse.

Автоматизация особенно полезна в проектах с большим количеством источников, сложной историзацией и постоянно меняющимися требованиями бизнеса.

Внедрение Qlik Compose в Украине

RBC Group выполняет внедрение Qlik Compose в Украине и помогает компаниям автоматизировать создание Data Warehouse, Data Mart и Lakehouse.

Наши специалисты обеспечивают:

• анализ действующей архитектуры;
• проектирование модели Data Warehouse;
• настройку Qlik Compose;
• интеграцию с Qlik Replicate и другими источниками;
• автоматизацию ETL- и ELT-процессов;
• создание Data Mart;
• настройку историзации;
• миграцию в облачные платформы;
• обучение технических специалистов;
• сопровождение и развитие решения.

Мы также помогаем подобрать лицензии, определить оптимальную архитектуру и подготовить план перехода от ручной разработки к автоматизированному управлению данными.

Ускорьте создание Data Warehouse с Qlik Compose

Qlik Compose помогает превратить разработку хранилища из длительного набора ручных задач в управляемый и масштабируемый процесс. Компания получает более быстрый доступ к подготовленным данным, а технические команды — единый инструмент для создания и развития аналитической платформы.

Запросите демонстрацию Qlik Compose, чтобы оценить возможности автоматизации Data Warehouse, Data Mart и Lakehouse для вашей компании.