TECHTALK 20210218 Qlikデータ統合製品によるSAPデータのリアルタイムDWHの実現

© 2019 QlikTech International AB. All rights reserved.
Qlikデータ統合製品による
SAPデータのリアルタイム
DWHの実現
クリックテック・ジャパン株式会社
2021年2月18日

2
TECH TALKとは？
Qlikの製品や機能の中から
特定のテーマを取り上げて、
技術的な情報を発信していくセミナーです。

3
Q&Aについて
• 質問はZoom画面下のQAアイコンをクリックして入力してください。
• 質問に対してQlikパネラーが随時QAパネルで回答します。
• 質問と回答については、セミナーの最後に他の参加者に情報共有させていただきます。

4
1. QlikのポートフォリオとSAP向けソリューションの概要
2. リアルタイムのSAPデータレプリケーションの概要
3. Qlik Replicateを使ったSAPデータのレプリケート
4. Qlik Composeを使ったDWHオートメーション
5. お知らせ
アジェンダ

5
Qlikのポートフォリオと
SAP向けソリューションの概要

6
Qlikは企業全体のDX・イノベーションの取り組みをご支援
DX・イノベーション
データ管理・
ガバナンス
探索/洞察
データ統合アクション
サイロ化した膨大なデータ
アクティブ・インテリジェンス・プラットフォーム
Qlik Replicate
Qlik Compose
Qlik Enterprise Manager
データ統合
Qlik Catalog
Blendr.io
Qlik Gold Client
Qlik Sense / QlikView
Qlik Alerting
Qlik NPrinting
データ分析
Qlik Insight Bot

7
データソース
メインフレーム
アプリ
ファイル
RDBMS
データウェアハウス
SaaS
Qlik Enterprise Manager
Qlik Compose
Qlik Compose
Qlik
Replicate
Qlikが提供するデータ統合・データ分析のソリューション
AI/ML
アナリティクス
データ
サイエンス
Qlik Sense
Qlik Gold
Client
データレイク
Amazon
Redshift
Azure
Synapse
Analytics

8
QlikのSAPソリューション
SAPデータのセルフサービス・
ビジュアライゼーション
リアルタイムのSAPデータ
レプリケーション
SAPのテストデータ管理
グローバル実績 2400社以上
200社以上 800社以上
Qlik
Replicate
変換
フィルター
オンプレミス
Hadoop RDBMS
Data
Warehouse
Kafka
クラウド
Qlik Sense
+
SAPコネクタ
本番
サンドボックス
検証
トレーニング
開発
SAP認定
説明
SAPデータや他システムのデータを組み合わせて、
迅速かつ低コストにセルフサービスでの分析を実
現
SAPデータを抽出してクラウドやオンプレミスの
RDBMS、データウェアハウス、Hadoopデータレ
イクなどにリアルタイムでデータ統合
SAP本番環境からデータのサブセットを取得して、
セキュリティ要件の厳しいデータを難読化し、デー
タを開発環境、検証環境などの非本番環境に
インポート
ソリューションイメージ
Qlik Gold Client

9
QlikのSAPソリューションをご利用頂いているお客様
コミュニケーション・エネルギー・
ユーティリティ
製造・ハイテク金融
メディカルデバイス・
ライフサイエンス
流通

10
主要なクラウドプラット
フォーム
急成長中のプラット
フォーム
Hadoop /
データサイエンス
エンタープライズデータ
ソース
(SPARK)
(KAFKA)
包括的なテクノロジーパートナーエコシステム

11
SAPデータアナリティクスにおけるテクニカルパートナーシップ
https://www.qlik.com/us/company/press-room/press-releases/qlik-launches-global-program-using-
sap-data-on-microsoft-azure-synapse
https://go.qlik.com/Qlik-Unleash-Your-SAP-Data.html?_ga=2.4287347.1127584604.1610413015-
1206983913.1600254791
https://www.youtube.com/watch?v=FdC5SKpCn4A
https://www.qlik.com/ja-jp/company/press-room/press-releases/qlik-expands-strategic-
partnership-with-google-cloud-with-sap

12
リアルタイムのSAPデータ
レプリケーションの概要
Qlik Replicate & Compose

クリック操作で変更データキャプチャー(CDC)のタスクを作成・実行
Qlik Replicate – 直感的なユーザーインターフェイス
直感的で使いやすい Web ベースの
インターフェイス
レプリケーション・タスクの構成、実行、
監視が簡単
ソースからターゲットへの単一の
インターフェイス
企業全体のデータ・フローを容易に
一元管理

14
Qlik Replicateを利用したSAPデータの利用イメージ
CO
VBAK
TVKBT
VBAP VBUP
KNA1 TVGRT
AM
FI
PM
MM
SD
CO
VBAK
TVKBT
VBAP VBUP
KNA1 TVGRT
AM
FI
PM
MM
SD
Azure Synapse
Redshift BigQuery
Snowflake
フルロード・差分更新
Qlik
Replicate
• クラウド・SaaSの柔軟な拡張性
• オープンな技術により、様々な製品でデータを活用
• 複数ソースからの統合データの活用
• 高い投資対効果
Replicate
クラウド
DWH
データ分析
AI
他システム

15
ソースDB ターゲット DB
Change
Data
Capture
トランザクションログ
EMP
DEPT
SALGRADE
EMP
DEPT
SALGRADE
Change
Data
Apply
Logical Replicationの仕組み
INSERT
UPDATE
DELETE
初期同期
(COPY)

16
自動化されたワークフロー
Qlik Composeによるデータウェアハウスの自動化
ベストプラクティスに基づいたDWH設計・構築
リアルタイム
抽出
自動抽出・ロード・
マッピング
自動生成される
変換
変更の伝播
ベストプラクティスに
よる自動設計
リアルタイム
ODS
ステージング EDW マート
Qlik
Replicate
Qlik Compose
データベース

17
Qlik Replicate
バッチロード
CDC
データソース Qlik Compose
コード生成 DW＆データマート
Landing / ODS
スキーマ
データマート(ス
タースキーマ)
データマート(ス
タースキーマ)
DDLおよびデータロードコマンド
Qlik Replicate 初期ロード、
CDCレプリケーション、ソースデータ
のバルクロードを実行
Qlik Compose データモデルとETLコードを自動的に生成 - SQL
をプッシュして、データウェアハウスやデータマートを作成してロード
Data
vault
tables
Azure Blob /
ADLS Gen2/Amazon
S3/GCS
データウェアハウスの自動化と
オーケストレーション
その他の
データソース
一時ストレージ
SAP
Data
Warehouse
Mainframe
SAAS
ELT
変更
データ
キャプチャ
RDBMS
アーキテクチャーの例
BigQuery
Azure Synapse
Redshift
Snowflake

18
Qlik Replicateを使った
SAPデータのレプリケート

19
ReplicateによるSAPからの3つのフル・差分データ抽出方法
DB
DB
エンドポイント
SAP App
（RFC) フルロード
CDC
PKの取得メタデータの取得
テーブルデータの抽出
SAPアプリケーションサーバー
DB
DB
SAP App
（ネイティブ) フルロード
CDC
テーブル
データの抽出
メタデータの取得
DB
SAP
Extractor
エンドポイントフルロード
CDC
Qlik
Replicate
Qlik
Replicate
Qlik
Replicate
メタデータの取得
SAP Extractの抽出
SAP Application SAP Application(DB) SAP Extractor
• RFC経由でメタデータや実データを読み取り
• SAP ECCのOracle, Microsoft SQL Server,
IBM DB2 for LUW, SAP HANAのDBをサポート
• データベースから直接メタデータや実データを読み取り
• メタ―データはDBテーブル(DD02L, DD03Lなど)から
直接取得
• パフォーマンスについてはSAP Applicationより良好
• SAP ECCのOracle, Microsoft SQL Server,
IBM DB2 for LUWのDBをサポート
• SAP標準のExtractの仕組みを利用してデータを抽出
• Extractのデルタロードを利用して差分データを抽出

20
ReplicateによるSAPからの3つのフル・差分データ抽出方法
SAP Application SAP Application(DB) SAP Extractor
SAP Applicationへの接続情報
DBへの接続情報
DBへの接続情報 SAP Applicationへの接続情報

21
前提条件
• SAPアプリケーションサーバーへトランスポート(移送)のインポート
• メタデータの取得やデータ抽出を行うためのFunction Module、ビジネスグループの設定画面などを含む
• SAP Application/SAP Application(DB)の両方式ではR4SAPをインポート
• SAP ExtractorではR4SAPExtractorをインポート
• SAPアプリケーションへ接続を行うためのモジュールをQlik Replicateのサーバーへインストール
• SAP Application利用時はSAP NetWeaver RFC SDKをインストール
• SAP Extractor利用時はSAP Java Connectorをインストール
• DBの種類に応じて差分抽出を行うための構成・設定を実施
• 例) OracleではArchive loggingやSupplemental LoggingをONにする、接続用ドライバをReplicateサー
バーに導入
• SAP Application及びSAP Applicatoin(DB)を利用時のみ必要で、SAP Extractorの場合は不要
※ その他、詳細についてはヘルプサイトを参照： https://help.qlik.com/en-US/replicate/November2020-
SR1/Content/Replicate/Main/Introduction/Home.htm

22
サポートバージョン
• サポートされる SAPソースエンドポイントのバージョン
• SAP ERP / ECC 6.0 + すべての EhP レベル
• HR を除くすべてのモジュールがサポート
• CRM、SRM、GTS および MDG SAP アプリケーションもサポート
※ SAP S/4 HANAについては2021年上半期中にサポート予定（ロードマップ上の予定のため、時期等が変更さ
れる場合があります。）
• サポートされる SAP バックエンドデータベース
• Oracle: 11.x, 12.x, 18.x, and 19.x
• SQL Server: 2012, 2014, 2016, 2017, and 2019
• DB2 for LUW: 10.5, and 11.1, and 11.5 (10.5 with fix pack 5 is not supported)
• SAP HANA: 1.0 and 2.0
最新のサポート状況についてはhttps://help.qlik.com/en-US/ のQlik ReplicateヘルプサイトのSupported
source endpointsを参照

23
SAP Application /
SAP Application(DB)

24
ビジネスグループの管理
• ビジネスグループの管理画面(トランザクションコード: zr4sap)で、Qlik Replicateで扱う対象のテーブルをグループ化
• テンプレートのビジネスグループは標準で提供
• SAP Application(DB)ではSAPアプリケーションとの通信は行われませんが、ビジネスグループの管理を行うために移送の適用が必要となります。

25
Qlik Replicateタスクの作成(SAP Application)
ビジネスグループの選択
レプリケートの対象テーブルを選択
レプリケートのソース・ターゲットを選択

26
Qlik ReplicateでのSAPデータソースの利用イメージ
ビジネスグループの管理画面を開く
(トランザクションコード: zr4sap)
ビジネスグループを作成して、対象と
するテーブルを新規追加が可能
(既定のテンプレートを含む）
Qlik Replicateでタスクを作成してソー
スとターゲットを指定(ここではSAPから
Snowflakeへデータをレプリケート）
SAP ReplicateのSAP Applicationエンドポイントを使ってSAP FI・GLのテーブルデータを利用する例
テーブルを選択してレプリケート
の対象に追加
テーブル選択画面を開いて、ビジネス
グループを指定して検索
レプリケート対象のテーブルを追加

27
SAPテーブルの確認方法
ABAP Dictionary (SE11) Data Browser (SE16)

28
Qlik Replicateで扱うSAPテーブルの種類
透過テーブル
(Transparant Table)
プールテーブル
(Pool Table)
クラスタテーブル
(Cluster Table)
• ABAPディクショナリからみたテーブルの形の
ままDB上に保存されているテーブル
• テーブルの例: VBAK, VBAP
• ABAPディクショナリからみた複数のテーブルがDB上の一つ
のテーブル(プールテーブル)に格納されている形式
• テーブルの例: A004, A005, T157T (システムによっては
透過テーブルとなっている場合有）
項目データ型説明
Tabname CHAR(10) テーブルの名称が入ります
Varkey CHAR (1~110)
プールテーブルの全てのキー項目が
文字列として入ります
Dataln INT2(5) データの長さ
Vardata RAW (n)
プールテーブルのキー項目以外の全
てのデータが入ります
• ABAPディクショナリからみた複数のテーブルがDB上の一つのテー
ブル(プールテーブル)に主要キーで内部結合されて格納されてい
る形式
• テーブルの例: RFBLG(BSEG,BSEC,BSED,BSES, BSET)
など(システムによっては透過テーブルとなっている場合有）
項目データ型説明
CLKEYn * n 番目のキー項目を表す
Pageno INT2(5) 継続レコードの番号
Timestamp CHAR(14) タイムスタンプ
Pagelg INT2(5) データの長さ
Vardata RAW (n)
プールテーブルのキー項目以外の全て
のデータが入ります
NO A B C
1 1000 11 211
2 2000 12 212
3 3000 13 213
NO A B C
1 1000 11 211
2 2000 12 212
3 3000 13 213
NO D E F
1 -1000 -11 -211
2 -2000 -12 -212
3 -3000 -13 -213
Tabname Varkey DataIn Vardata
TabA 11000 5 11211
TabA 22000 5 12212
TabB 3-3000 7 -13-213
NO A B C
1 1000 11 211
2 2000 12 212
3 3000 13 213
NO D E F
1 -1000 -11 -211
2 -2000 -12 -212
3 -3000 -13 -213
CLKEY1 Pageno Pagelg Vardata
1 0 5 1000 11 211 -1000
-11 -211
2 0 5 2000 12 212 -2000
-12 -212
3 0 7 3000 13 213 -3000
-13 -213

29
SAP Applicationで利用されるテーブル
テーブル名説明
/HTG/GC4R_BUSGRP ビジネスオブジェクト一覧
/HTG/GC4R_TABLES テーブル一覧
テーブル名説明
DD02L SAPテーブル一覧
DD03L SAPのテーブルフィールド
DD02T SAPテーブルの説明
DD03T SAPテーブルのフィールドの説明
T000 SAPクライアント一覧
• 以下のテーブルは、R4SAPのABAPモジュールによって作成・更新されます。
• ビジネスグループの管理画面(トランザクションコード: zr4sap)の定義情報はこれらのテーブルに格納されます。
• Qlik Replicate V6.5でテーブル名が変更され、それ以前では/HTG/GC_HEAD、/HTG/GC_TABLES1となっていました。
• これらは、Qlik Replicateによって作成されたテーブルではなく、SAPシステムのテーブルです。
• Qlik ReplicateでSAP Application(DB)を利用される場合は、常に新しいテーブルを追加するような変更を見つけるために、
これらの変更をキャプチャします。

31
SAP Extractorとは
• Extractorは、SAP BW にデータを抽出するために一般的に利用さ
れるSAP ERPの機能・プログラム
• Extractorはフルロードとデルタロードをサポート
• Extractorでデータ抽出の対象となるデータソースとして、以下の２つ
が提供：
 ビジネスコンテンツ（Business Content）：幅広い分析要
件に対応した非常に多くのデータソースを標準で提供
 ジェネリックデータソース（Generic DataSource）：上記で
は満たせない要件について、独自のロジックに基づいてジェネリッ
クデータソースとして作成することが可能
VBRK
請求書作成 VBRP
コミュニケーションストラクチャー
2LIS_13_VDITM
セットアップ
テーブル
デルタ
キュー
初期化・フル
デルタ更新
データソース
2LIS_13_VDITM
データソース
SAP ERP
SAP BW
インフォ
プロバイダ
BExクエリ
Extractor
InfoCube DSO MultiProvider
Composite
Provider
ODS
View
トランスフォーム
Qlik
Replicate

32
SAP Extractor(抽出)のタイプ
SAP Extractorのタイプ
アプリケーション固有クロスアプリケーション
BW Content
Extractors
Customer Generated
Extractors
Generic
Extractors
FI
HR
LO Cockpit
DBテーブル/ビュー
インフォセット
ファンクションモジュール
LIS
FI-SL
CO-PA
CO
・・・
アプリケーション固有の
テーブル
アプリケーション固有の
テーブル
様々なSAPのDBテーブル

33
Extractor全般の管理(SBIW)
この画面で、SAP ERPからのデータ抽出に関連した様々な設定や構成オプ
ションが表示。(上記の図に示される通り、これらの設定の一部は、トランザク
ションコードを使用して直接呼び出すことも可能)
① データ転送の制御パラメータの管理
② デルタキューのチェック (RSA7)
③ ビジネスコンテンツのデータソースの管理 (RSA5)
④ ジェネリックデータソースの開発と保守 (RSO2)
⑤ データソースとアプリケーションコンポーネントの階層を管理 (RSA6)
Extractor全般の管理(SBIW)

34
ビジネスコンテンツからのデータソースの有効化(RSA5)
ビジネスコンテンツからのデータソースインストール (RSA5)
データソースの有効化
バージョンの比較(有効化の状況の確認)
ビジネスコンテンツのデータ
ソースのみが表示

35
有効化されたデータソースの確認(RSA6)
データソースと階層の後処理(RSA6)
有効化されたデータソース
が表示

36
Extractorのテスト(RSA3)
• Extractorを使って、データソースから取得できるレコードの件数や内容をチェック
抽出機能チェッカ(RSA3)
データ件数の確認
データ内容の確認

37
Replicate Extractorエンドポイントの管理(/n/QTQVC/EXTREP)
Replicate Extractorエンドポイントの管理
(/n/QTQVC/EXTREP) 論理システムの定義
Extractorの有効化

38
Qlik Replicateタスクの作成(SAP Extractor)
レプリケートの対象データソースを選択
レプリケートのソース・ターゲットを選択

40
LO Cockpitの抽出の方式について
VBRK
請求書作成 VBRP
コミュニケーションストラクチャー
2LIS_13_VDITM
セットアップ
テーブル
デルタ
キュー
初期化・フル
デルタ更新
データソース
2LIS_13_VDITM
データソース
SAP ERP
SAP BW
インフォ
プロバイダ
BExクエリ
Extractor
InfoCube DSO MultiProvider
Composite
Provider
ODS
View
トランスフォーム
データソース
デルタ
キュー
V1
更新
データソース
デルタ
キュー
V1
更新
直接デルタ
(Direct delta)
キューデルタ
(Queued delta)
非シリアル化V3更新
(Unserialized V3)
SAP ERPシステム内のドキュメント
が作成、変更、削除されるたびに、
変更が直接デルタキューに書き込み
ドキュメント更新ドキュメント更新
V3
更新
抽出キューに更新ドキュメントを蓄積し、
デルタキューへの転送を実行。（変更
順でのレコードの並びが保証）
抽出キュー
更新テーブルにV3が更新ドキュメン
トを格納し、その後別のV3がデルタ
キューにデータを転送。(レコードが
生成された順序を保持しない)
• V1更新(同期)
• V2更新(非同期)
• V3更新(バッチ非同期)
データソース
デルタ
キュー
V3
更新
ドキュメント更新
V3
更新
更新テーブル
RSA7 RSA7 RSA7
LBWQ SM13 セットアップ
テーブルが必要

41
LO CockpitのExtract設定の基本的な流れ
•ビジネスコンテンツからのデータソースの有効化
RSA5
•有効化されたデータソースの確認
RSA6
•ロジスティクスのデータ抽出設定
LBWE
•セットアップデータの削除
LBWG
•セットアップテーブルの初期化・再構築
SBIW
•V3コレクションのジョブスケジューリング(必要な場合のみ)
LBWE
トランザクションコード内容
RSA3 Extractorのテスト
SE16 セットアップテーブルの確認
LBWQ 抽出キューの確認
RSA7 デルタキューの確認
•Extractorの設定
/n/QTQVC/EXTREP
SAP側の設定
Qlik Replicateに関わる設定
その他
LO Cockpitで追加
で必要となる作業

42
ビジネスコンテンツからのデータソースの有効化(RSA5)
ビジネスコンテンツからのデータソースインストール (RSA5)
データソースの有効化
バージョンの比較(有効化の状況の確認)
ビジネスコンテンツのデータ
ソースのみが表示

43
有効化されたデータソースの確認(RSA6)
データソースと階層の後処理(RSA6)
有効化されたデータソース
が表示
エクストラクトストラクチャーの名称

44
ロジスティクスのデータ抽出設定(LBWE)
2LIS_11_VAHDR
LOデータ抽出カスタマイジングコックピット(LBWE)
Extract Structure
(青色はデフォルトで必須、
その他は右側から追加）
Communication Structure
抽出元となるテーブル
有効化
デルタの更新方式の選択

45
セットアップデータの削除(LBWG)
セットアップテーブルの削除(LBWG)
• セットアップテーブルの削除やログの確認はLBWGやNPRTから実行
セットアップテーブルのログ(NPRT)

46
セットアップテーブルの初期化・再構築(SBIW)
Extractorに関連する管理(SBIW)
必要に応じて抽出対象の条
件などを設定し、セットアップ
テーブルを初期化

47
Extractorのテスト(RSA3)
• Extractorを使って、データソースから取得できるレコードの件数や内容をチェック
抽出機能チェッカ(RSA3)
データ件数の確認
データ内容の確認

48
V3コレクションのジョブスケジューリング(LBWE:必要な場合のみ)
LOデータ抽出カスタマイジングコックピット(LBWE)

49
セットアップテーブルの確認(SE16)
• セットアップテーブル名は、コミュニケーションストラクチャーの後に「SETUP」が付加された名称
• もしくは、「MC」で始まり、アプリケーションコンポーネント（「01」など）が続き、データソース名の最後の桁、「SETUP」の命名
で作成（例: 2LIS_11_VAHDR=> MC11VA0HDRSETUP)
セットアップテーブルの
件数を確認

50
抽出キューの確認(LBWQ)
qRFCモニタ(送信キュー): LBWQ

51
デルタキューの確認(RSA7)
BWデルタキュー管理(RSA7)
キューを確認
削除ボタンでデルタ
キューの削除が可能

52
Qlik Composeを使った
DWHオートメーション

53
データマート
Landing/ODS
EDW
CRM
ERP
FINANCE
LEGACY
ソースシステム
・EDW全体の構成情報を設定
・ Replicateタスクと連携
・EDW設計・作成
・データマッピング
・変換、不正データ検知
リアルタイムにソースシステムの
変更データを取得してODSに格納
SCD Type1, Type2対応し
選択に応じて、論理モデル、
物理モデルを自動生成
ウィザードで目的に応じ
てマートを作成
Qlik ComposeでのDWH設計の流れ

54
汎用的なETLツールとQlik Composeのアプローチの違い
メソドロジーに基づいたDWH設計と、リアルタイム処理にフォーカス
Landing/
ODS
EDW データマート
CRM
ERP
FINANCE
LEGACY
幅広い変換処理への対応と、大量データのバッチ処理にフォーカス
Landing/O
DS
EDW データマート
CRM
ERP
FINANCE
LEGACY
ETLツール = 汎用的なデータ変換ツール Qlik Compose = DWH設計・構築ツール
ETL
ETL
ETL
ETL
ETL
ETL
ETL
ETL
ETL
全体のアーキテクチャーを１から設計
バッチ処理が基本
部分部分にETL処理を個別に実装
SCD対応のデータモデルなどを自力で設計・作成
設計変更の全体への適用が困難
マートを個別に設計
・Replicateタスクと連携
・リアルタイムにODSへデータ格納
・SCD Type1, Type2対応
・選択に応じて、論理モデル、物
理モデルを自動生成
・EDW設計・作成
・データマッピング、変換、
不正データ検知など
・ウィザードで目的に応じて
マートを作成
ベストプラクティスベースで、ステップを踏んでいくことで、リアルタイム
データ連携～マート作成までの作業を実施

55
時系列データの扱い：Slowly Changing Dimension(SCD)
年部門従業員売上
2019 部門１ Aさん 100
部門２ Bさん 100
Cさん 100
2020 部門１ Aさん 100
Cさん 100
年部門従業員売上
2019 部門１ Aさん 100
Bさん 100
部門２ Cさん 100
2020 部門１ Aさん 100
Cさん 100
Bさんは：
2019年は部門１に所属
2020年は部門２に転籍
売上
明細
従業員
マスタ
部門
マスタ
ID From To 部門
1 2019/1/1 9999/12/31 部門１
2 2019/1/1 2019/12/31 部門１
2 2020/1/1 9999/21/31 部門２
売上
明細
従業員
マスタ
部門
マスタ
SCD Type1
古い属性を新しい属性で上書き、
常に最新情報を反映
SCD Type2
過去の履歴を残し、
過去の時点の情報が参照可
サテライトテーブル：いつからいつまで、誰がどこに所属していたか
Qlik Composeでの時系列データの扱い
顧客コード ID
Aさん 1
Bさん 2
Bさん 3
ハブテーブル
Qlik ComposeでのSCDの扱い
Logical Model(論理モデル)
のビューで作業
サテライトテーブル
の番号を指定
SDCのType1, 2を選択
Physical Model(物理モデル)
に切り替え
SCD Type2を保持するための物理テーブル
構造（ハブ・サテライト）を自動的に生成

56
Qlik ComposeでのSAPデータのデータマッピングと変換
ソースとターゲットのデータマッピング
不正値の検出（不正データのリジェクト、
エラーテーブルへの出力など）
項目名の変更
複合キーの作成
演算処理・条件分岐
マスターデータへルックアップを行って値を取得

57
Qlik Composeでのデータマートの作成
ウィザードを利用して、データマートのスタースキーマを作成

58
アナリティクス製品を使ったデータ分析

59
QDI - Platform Supportability Matrix
 Oracle
 SQL Server
 DB2 iSeries
 DB2 z/OS
 DB2 LUW
 MySQL
 PostrgeSQL
 Sybase ASE
 Informix
 SAP HANA
 ODBC
 DB2 z/OS
 IMS/DB
 VSAM
 COBOL Copybooks
 ECC
 ERP
 CRM
 SRM
 GTS
 MDG
 SAP ECC - HANA
 SAP HANA (database)
 (on Oracle, SQL, DB2 LUW, HANA)
Database Mainframe SAP
 Exadata
 Teradata
 Netezza
 Vertica
 Pivotal
 Amazon RDS
(SQL Server, Oracle,
MySQL, Postgres)
 Amazon Aurora MySQL
 Amazon Aurora PostgreSQL
 Amazon Redshift
 Azure SQL Server MI
 Google Cloud SQL (MySQL,
PostgreSQL)
 Salesforce
EDW
Cloud
SaaS
 XML
 JSON
 Delimited
(e.g., CSV, TSV)
Flat Files
 RDS (MySQL, Postgres, MariaDB,
Oracle, SQL Server)
 Aurora (MySQL, Postgres)
 S3
 EMR
 Kinesis
 Redshift
 Snowflake
 Databricks
 DBaaS (SQL DB)
 DBaaS (MySQL, Postgres)
 ADLS Gen1 & 2
 BLOB
 HDInsight
 Event Hub
 Synapse (SQL DW)
 Snowflake
 Databricks
 Cloud SQL (MySQL, Postgres)
 Cloud Storage
 Dataproc
 Pub/Sub (‘20)
 BigQuery (‘20)
 Snowflake
AWS Azure Google
 Hortonworks
 Cloudera
 MapR
 Amazon EMR
 Azure HDInsight
 Google Dataproc
 Kafka
 Amazon Kinesis
 Azure Event Hubs
 MapR Streams
 Oracle Autononous DW
 Exadata
 Teradata
 Netezza
 Vertica
 Sybase IQ
 SAP HANA
 Microsoft PDW
Data Lake
Streaming
EDW
 Oracle
 SQL Server
 DB2 LUW
 MySQL
 PostgreSQL
 Sybase ASE
 Informix
 MemSQL
Database
 SAP HANA (database)
SAP
 Delimited
(e.g., CSV, TSV)
Flat Files
1. DL/DW Automation
プラットフォームサポートマトリクス
ソースターゲット
https://help.qlik.com/en-US/replicate/Content/Replicate/Home.htm
詳細および最新の情報は下記サイトの「Supported Platforms and
Endpoints」をご確認ください。

61
過去イベント動画・資料
Qlik Japan公式ブログ:
https://www.qlikspace.net/

62
今後のQlik Tech Talkの予定
https://techplay.jp/community/qlik

63
各種情報のご提供
QlikSpace Qlik Community Japan
Youtube – Qlik Japan Qlik Partner Portal
製品最新情報、イベント情報、チュートリアル、サンプルアプリ製品・技術Q&A、製品関連資料
新製品リリースの説明ムービーなど製品プレゼンテーション資料など（PPT)

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TECHTALK 20210218 Qlikデータ統合製品によるSAPデータのリアルタイムDWHの実現

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