ビジネス状況・スピード・コスト効率を考慮した段階的な推論をサポート
AI は実際に「計算を行う」わけではありません。分析計算については、外部のツールに依存しています。多くの場合、従来の SQL ベースのバックエンドで実行されるため、探索の自由度やパフォーマンスが低下し、コストが増大してしまいます。Qlik は、他社製品とは異なります。人間と AI の推論をサポートするよう設計されているため、高速かつ効率的な計算を大規模に実行できます。
あらゆるデータを統合
状況に基づいた分析
高速計算
なぜ、SQL やクエリベースのツールは、ユーザーや AI によるデータ分析の進歩に追いつけないのか
問題は、データそのものではなく、インタラクティブな分析を想定して設計されていないアーキテクチャにあります。
視野の狭いデータ分析
SQL は、要求した内容だけを正確に返し、それ以外の情報（周囲の状況に関するインサイトや、クエリで除外された内容など）は一切提供しません。そのため、次にどこを掘り下げるべきか推測するしかなく、重要な発見を見逃してしまいます。Qlik なら、回避できます。
質問間で維持できないビジネス状況
リレーショナルデータベースにはコンテキストという概念がなく、質問間でビジネス状況を維持することができません。思考の流れを追うにはクエリを繰り返し実行する必要があり、コストとパフォーマンスが損なわれます。Qlik は、ビジネス状況を維持するよう設計されています。
規模拡大に伴うコストの急増
AI によるクエリ処理量が急増すると、パフォーマンスが低下し、コストが上昇します。検証結果によると、中程度の同時実行数でも SQL システムには過度な負荷がかかり、クラウドコンピュートを追加すれば、さらにコストが増大することになります。Qlik なら、コスト削減を支援できます。
データシート
Qlik Analytics エンジン
データ探索に使用されているツールは、本来その目的のために開発されたものではありません。Qlik Analytics エンジンは、あらゆるデータを統合してすべての質問を記憶し、思考のスピードで回答を返します。
