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業界インサイト

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December 12, 2025

CData の AI コネクティビティに対するビジョン：アナリストによる評価と顧客ニーズに基づく取り組み

by Amit Sharma, 翻訳：古川えりか

IT は今、重要な転換点にあります。そして最大の障壁は、皆さんが思っているものとは違うかもしれません。最大の障壁は最高の AI モデルを構築することや、大規模な GPU ファームを揃えることだと思われるかもしれません。しかし、チームが頭を悩ませているのは、もっとシンプルでありながら、はるかに重大な問題です。それは、AI のために設計された新しいスタイルのデータ統合です。

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ニュースCData Connect AI業界インサイトCData Connect AICData Platform
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March 4, 2024

ETL パイプラインとは？ユースケースとベストプラクティス

by CData Software, 翻訳：古川えりか

企業は、日々蓄積される膨大な量の情報を理解し活用するという継続的な課題に直面しています。データの管理と処理は非常に複雑な作業であり、専門的なツールを必要とします。ETL（抽出、変換、ロード）は、こうした作業を容易にするために設計されたプロセスであり、個別のデータソースからデータを抽出し、互換性のある形式に変換し、指定されたシステムやデータベースにロードします。ETL パイプラインはデータ処理を合理化し、プロセスを自動化し、エラーを最小限に抑え、業務報告や分析作業のスピードと精度を向上させます。この記事では、ETL パイプラインについて、その機能を説明し、ビジネスデータ管理にもたらす利点を紹介します。

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ソリューションとユースケースCData Syncデータ管理業界インサイトETLデータ統合
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February 2, 2024

『業務部門からのデータのリクエストが多すぎ問題』を考える：データ連携調査から

by 翻訳：兵藤朋代, Danielle Bingham

CData では、550人のデータオペレーション（Ops）およびIT の意思決定者を対象に、所属企業のデータ接続・データ連携の実態を調査しました。本記事では、調査結果のまとめとIT チームの現状およびその打開案について解説します。

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CData Connect AI業界インサイトAPI 連携データ連携データ仮想化
2024年、データアプリケーションに求められるデータ連携の4つのトレンド
February 1, 2024

2024年、データアプリケーションに求められるデータ連携の4つのトレンド

by Alex Pauncz, 翻訳：古川えりか

2024年のデータ業界では、データ連携の課題や生成AIの普及、クラウド移行の必要性、そして連携機能強化の重要性に焦点が当たるでしょう。APIの保守運用が課題となる中、生成AIの導入が増える一方で、強力なデータ管理戦略が必要とされています。さらに、クラウド移行やデータ連携の多様性に対応するための柔軟な方法が求められております。価格設定や連携機能の強化も重要視されており、これらのトレンドに適応するための戦略が企業にとって重要になっています

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CData Connect AI業界インサイトパートナーOEM組み込みAPI 連携データ連携