It’s Here! Confluent’s 2026 Data + AI Predictions Report | Download Now
ユースケース | シフトレフト分析
クリーニングにかける時間を減らしてエンジニアリングにかける時間を拡大
|無駄なデータの増殖と手動によるデータパイプラインの修正を排除する準備はできていますか？データストリーミングプラットフォームを使用して、作成から数ミリ秒以内にソースでデータを処理・管理します。処理とガバナンスをシフトレフトすることで、データ品質の問題を最大60％そしてコンピューティングコストを30％削減し、エンジニアリングの生産性とデータウェアハウスの ROI を最大化できます。プラットフォームの利用開始方法については、さらに多くのリソースを参照するか、シフトレフト : データプロダクトによる運用と分析の統合をダウンロードしてください。
Why Shift Processing & Governance Left?
In data integration, “shifting left” refers to an approach where data processing and governance are performed closer to the source of data generation. By cleaning and processing the data earlier in the data lifecycle, you can build data products that give all downstream consumers—including cloud data warehouses, data lakes, and data lakehouses—a single source of well-defined and well-formatted data.
“Confluent helped us shift left on our data—giving teams full ownership of their data from source to output. Now it’s clean, validated, and production-ready upstream, reducing rework and accelerating delivery."
"Confluent Tableflow simplifies our data architecture, turning Kafka topics into trusted, analytics-ready tables in just a few clicks. We can now ensure a reliable data foundation for real-time customer insights and AI innovations."
Zazzle implemented Confluentʼs fully-managed Flink offering to transform their largest data pipeline. By shifting stream processing earlier in the pipeline before writing to Google BigQuery, Zazzle reduced storage and computation costs while delivering more relevant product recommendations, directly impacting revenue.
“We have 40,000+ ETL jobs today. It’s chaos…shifting data governance left would be transformational for our organization.”
“[Data cleaning] is a pricey way of pushing it down to the Delta Lake. De-duplication within Confluent is a cheaper way of doing it. We can only do it once.”
“I love the vision of [shift-left analytics]. This is how we would make datasets more discoverable. I knew that Confluent had an integration with Alation but it's awesome to hear that [with Data Portal] you have other ways of enabling those capabilities”
シフトレフト分析のトレンド
シフトレフトで再利用可能なデータプロダクトを作成する方法は？
シフトレフト分析の詳細な調査を視聴し、このシンプルでありながら強力なデータ統合アプローチが今日の企業のイノベーションにどのように役立っているかを学びます。
Show Me How: Shift Left Processing From Data Warehouses
Watch now
How to Optimize Data Ingestion Into Lakehouses & Warehouses
Get the guide
Tableflow Is GA: Unifying Apache Kafka® Topics & Apache Iceberg™️ Tables
Read blog
Conquer Your Data Mess With Universal Data Products
Download ebookパートナーと共にデータストリーミングの取り組みを加速
当社は、広範なパートナーエコシステムと協力して、お客様が組織全体で高品質なデータプロダクトを簡単に構築、アクセス、発見、共有できるようにしています。Notion、Citizens Bank、DISH Wireless などの革新的な組織がデータストリーミングプラットフォームとネイティブクラウド、ソフトウェア、サービスの統合を活用してデータ処理とガバナンスをシフトレフトし、データの 価値を最大化している方法をご覧ください。
Maximize Your Data Warehouses in 4 Steps
Maximize your data warehouses and data lakehouses by feeding them fresh trustworthy data. It all starts when you have a complete data streaming platform that lets you stream, connect, govern, and process your data (and materialize it in open table formats) no matter where it lives.
Step 3. Enable Self-Service Access to Trustworthy Data Products
- Ensure data quality at the source: Build trusted, high quality data products with explicit data contracts and schema management with Stream Governance.
- Discover reusable data products: Help data consumers securely self-serve to search and repurpose data products via Data Portal.
- Quickly understand complex data relationships: Gain more insights with an interactive, visual overview of data flows and processing with Stream Lineage.
Learn how Confluent can help your organization shift left and maximize the value of your data warehouse and data lake workloads. Connect with us today to learn how to adopt shift-left architectures and accelerate your analytics and AI use cases.