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

“Access to real-time data is critical for customers to make fast and accurate decisions. With Confluent’s Tableflow now available on Microsoft Azure, customers can stream Kafka events to OneLake as Apache Iceberg or Delta Lake tables and query them instantly via Microsoft Fabric and popular 3rd party engines using OneLake Table APIs, cutting complexity and speeding up decisions.”

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。」

'At Attune, delivering real-time insights from smart building IoT data is central to our mission. With just a few clicks, Confluent Tableflow lets us materialize key Kafka topics into trusted, analytics-ready tables. This gives our business accurate visibility into customer engagement, device behavior, and per-tenant platform utilization—directly from the live data streams. The Confluent Data Streaming Platform also helps us quickly identify and resolve data quality issues like duplicate sensor events, saving time and improving efficiency. Tableflow has simplified our data architecture while opening new possibilities for how we leverage data."

「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。」