# データのオンボーディング

Qlik Open Lakehouse プロジェクトでデータ パイプラインを作成する最初のステップは、データのオンボーディングです。このプロセスでは、ソースからデータを転送し、最適化された Iceberg テーブルにデータセットを格納します。

オンボーディングは 1 回の操作で作成されますが、2 つのステップで実行されます。データ ソースのタイプ (CDC またはストリーミング) に応じて、プロジェクトのタスクが決定されます。

### CDC ソース

* データのランディング

  これには、 ランディング データ タスクを使用して、オンプレミス データ ソースからランディング エリアにデータを連続的なミニバッチとして転送することが含まれます。

  [データ ソースからのランディング データ](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Landing/Landing-data-data-sources.htm)

  データをレイクハウスにランディングし、そこから S3 ファイル ストレージにデータをランディングすることもできます。

  [Qlik Open Lakehouse へのランディング データ](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/landing-data.htm)

* データセットの保管

  これは、ランディング データの初期ロードまたは増分ロードを読み取り、ストレージ データ タスクを使用して読み取りに最適化されたフォーマットでデータを適用します。

  [データセットの保管](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/storing-data.htm)

### ストリーミング ソース

* データのランディング

  これは、ストリーミング ランディング データ 侑を使用して、ソースからランディング エリアへデータを継続的にストリーミングすることが含まれます。

  [Qlik Open Lakehouse へのストリーミング データのランディング](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/landing-data-streaming.htm)

* データセットの保管

  これは、ランディング データの初期ロードを読み取り、ストレージ変換データ タスクを使用して読み取りに最適化されたフォーマットでデータを適用します。

  [ストリーミング データセットの保存](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/storing-data-streaming.htm)

## オンボードされたデータの使用

データをオンボードすると、保管されたデータセットを次のいくつかの方法などで使用できます。

* データセットを分析アプリケーションで使用できます。

* CDC ソースの場合はストレージ データに、ストリーミング ソースの場合はストリーミング変換侑にミラー データ タスクを直接追加することで、Amazon Redshift や Snowflake を含む 1 つ以上のクラウド データ ウェアハウスにデータをミラーリングできます。

  詳細については、「[クラウド データ ウェアハウスへのデータのミラーリング](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/mirroring-data.htm)」を参照してください。

* オンボーディング プロジェクトからデータを消費するクロスプロジェクト パイプラインを作成することで、クラウド データ ウェアハウスでデータの変換を実行できます。