データウェアハウス

手入力不要！ DWH に眠るデータ資産を、CData Sync リバースETL で kintone へ自動連携する方法

【2025年最新版】ETLとELTの違いとは？自社にピッタリな手法はどっち？

ETLとELTそれぞれのメリット・デメリットを詳しく解説。データウェアハウス構築からビッグデータ分析まで、企業のデータ統合における最適な手法選択をサポートします。

Google スプレッドシートからDr.Sum へのゼロ ETL によるデータのインポート方法

270以上のデータソースに対応しているCData のドライバ製品とDr.Sum を組み合わせると、これまでデータの集約に必要だったETL パイプラインの構築が不要な「ゼロETL」が可能になり、データ分析や意思決定・現場のネクストアクションまでのリードタイムやコストの大幅な削減が期待できます。 今回は「ゼロETL」によるデータ連携の例として、Google スプレッドシートに保存したデータのDr.Sum へのインポート方法について見ていきましょう。

Snowflake World Tour Tokyo 参加レポート！

申し込み多数につき急遽 2日間に拡大しての開催となったSnowflake World Tour Tokyo の様子をレポート！「どんなデータを分析利用したいですか？」アンケート結果も大公開！

AWS Summit Japan 2024 レポート：ブース企画「どんなデータを分析利用したいですか？」アンケート結果を大発表！

今回CData ブースにお越しいただいた皆さんに「どんなデータを利用したいか」ヒアリングを行いました。 緑色のシールはお客様に提供するベンダーの立場、赤色のシールはデータを利用するユーザーの立場からの回答になっています。

Snowflake Partner Connect でCData Connect AI を簡単セットアップ

Snowflake がパートナーエコシステムとの統合を提供しているSnowflake Partner Connect にCData Connect AI が追加され、Snowflake の外部連携をより簡単にお試しいただけるようになりました。 Snowflake 上からCData Connect AI のトライアルアカウントを数ステップで作成するだけで、CData Connect AI との接続設定のほか、Snowflake 上のデータベースやウェアハウス、ユーザー・ロールも自動で作成されるため、素早く目的の検証が開始できます。

Jira のデータをRedshift にレプリケーションしてプロジェクト横断のパフォーマンス分析を実施

Jira に蓄積されたデータはプロジェクト状況の把握やデータ・ドリブンな意思決定の判断材料として活用可能です。 今回の例ではプロジェクトの状況把握やパフォーマンス分析ができるよう、CData が開発・提供しているデータパイプラインツール「CData Sync」を使ってJira のデータをAmazon Redshift にレプリケーションし、Amazon QuickSight で可視化してみたいと思います。

顧客データ活用に必須！CRM データをデータウェアハウスに統合するメリットと方法とは？

浜辺に砂がたまっていくように、企業は絶え間なく顧客データを蓄積します。従業員を増やし、Web サイト訪問者や顧客と対話するタッチポイントの度に、データは蓄積されていきます。やがて、顧客データを保持するシステムが複数存在するようになります。この記事では、CRM とデータウェアハウスの統合について詳しく解説します。

データグラビティとは？ 影響範囲やデメリット、適切な管理方法まで解説

データグラビティとは、データが集積されるほどほかのデータを引き寄せる現象です。データグラビティは、データ管理や分析に影響を与えます。データグラビティの影響範囲とデメリットを解説し、デメリットを最小化する適切な管理する方法を紹介します。CData では、数百のデータ接続用ドライバーを提供して、データグラビティの問題を解決します。

企業データをデータウェアハウスに統合すべき10の理由

優秀なリーダーたちは企業組織をデータで変革しています。整理された数字を使って経営判断を行い、チームを数値化されたゴールに向かって動かします。より高い効率、スピードのある生産、より低いコスト---これらを達成するのは企業データを使いこなす者のみ…