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ETL

CData Sync Now Supports dbt Cloud
November 3, 2025

CData Sync Now Supports dbt Cloud, Slack & Teams Notifications, and More

by Matt Springfield

The latest release of CData Sync includes a suite of new features that further enhance your ability to integrate seamlessly into your broader technology infrastructure.

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NewsCData SyncETLData PipelineData Integration
【徹底比較】データエンジニアがFivetranよりCData Syncを選ぶ5つの理由とは？
April 21, 2025

【徹底比較】データエンジニアがFivetranよりCData Syncを選ぶ5つの理由とは？

by 加藤龍彦, Andrew Petersen

ETL/ELTツールの選定に悩むデータエンジニア必見。CData SyncとFivetranの詳細な比較と、Syncを選ぶべき5つの具体的な理由を解説します。

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コラムCData SyncFivetranデータ統合ETLELT比較
ETL ツールにおける従量課金モデルの限界
April 21, 2025

ETL ツールにおける従量課金モデルの限界

by 加藤龍彦, Andrew Petersen

Fivetran の追加行に課金されるのはもううんざり？CData Sync なら、もっとスマートなソリューションを提供できます。接続数ベースの料金体系により、コストを気にすることなく必要なだけ自由にデータを活用しましょう。

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コラムCData SyncCData SyncETLELTFivetranSaaS
【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？
March 24, 2025

【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？

by Alex Pauncz, 翻訳：古川えりか

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。

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コラムCData SyncETLELTデータウェアハウスCData SyncETLTデータパイプラインデータ統合
自社に最適なデータ統合手法は？ETL・ELT・データ仮想化など各手法を徹底比較するホワイトペーパーを公開
March 21, 2025

自社に最適なデータ統合手法は？ETL・ELT・データ仮想化など各手法を徹底比較するホワイトペーパーを公開

by 加藤龍彦

データ統合の30年にわたる進化と最新トレンドを解説。経済産業省によると、2025年以降のデータ活用環境の未整備による経済損失は年間12兆円に。ETL、データ仮想化、データメッシュなど、企業のデータ統合手法を徹底解説したホワイトペーパーをご紹介します。

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コラムCData VirtualityCData Syncデータ統合ETLELTデータメッシュデータファブリックホワイトペーパーデータ仮想化
ETLとは？基礎からメリット・おすすめツール・活用事例まで一挙紹介
February 20, 2025

ETLってなんのこと？初心者にもわかりやすく解説！知っておきたい7つのメリット・ツール比較・導入事例 も

by 加藤龍彦

データ統合に必須の ETLを徹底解説！仕組み・活用事例・ETLツールの比較まで、データパイプライン構築に役立つ情報をまとめました。

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コラムCData SyncCData SyncETLデータ統合データマネジメント
データのサイロ化とは？原因・影響・解決策を事例を交えて紹介
December 26, 2024

データのサイロ化とは？原因・影響・解決策を事例を交えて紹介

by Danielle Bingham, 翻訳：古川えりか

データのサイロ化が企業のDX推進を妨げる深刻な課題となっています。本記事では、データのサイロ化の定義から、発生する5つの問題、3つの主要因、そして解決に向けた具体的なアプローチまでを、事例を交えて解説します。

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コラムCData Syncデータ管理データのサイロ化データガバナンスETLDWH
AI・機械学習プロジェクトに欠かせない「マルチスタイルデータ統合」とは？ ユースケースとあわせて解説
September 26, 2024

AI・機械学習プロジェクトに欠かせない「マルチスタイルデータ統合」とは？ ユースケースとあわせて解説

by 翻訳：兵藤朋代, Kevin Petrie, BARC VP of Research

人工知能（AI）や機械学習のプロジェクトでは、複数のスタイルのデータ統合が必要です。この記事では、最も一般的なスタイルとしてETL、ELT、変更データキャプチャ、ストリーミング、データ仮想化を定義し、それらを組み合わせたユースケースとして、ELT ＋ CDC、ELT ＋ データ仮想化、ストリーミングETL について解説します。

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コラムCData VirtualityCData Virtualityデータ統合ETLデータ仮想化データ連携
データ仮想化とデータ統合、あなたに最適な選択肢は？
September 25, 2024

データ仮想化とデータ統合、あなたに最適な選択肢は？

by 翻訳：兵藤朋代, Danielle Bingham

急増するデータ量に対処する2つのアプローチを比較。効率的なデータ管理と活用方法を探り、ビジネスニーズに最適な選択肢を解説。複雑なデータ環境に対応する戦略的ソリューションを紹介します。

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コラムCData SyncCData Syncデータ統合ETLデータパイプラインデータ仮想化リアルタイムデータクラウドCData Virtuality
データ統合の10のメリットとは？活用事例を交えて紹介
April 23, 2024

データ統合の10のメリットとは？活用事例を交えて紹介

by CData Software, 翻訳：古川えりか

現在のデータ中心のビジネス環境で生き残りたい企業にとって、データ統合は極めて重要です。さまざまなデータソースから集めたデータを組み合わせることで、企業は価値あるインサイトを引き出し、より多くの情報に基づいた意思決定を行い、新たな収益源を見出してオペレーションを最適化することができます。本記事では、データ統合の主な10の利点について、実際のユースケースを交えて詳しく紹介します。

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CData Syncデータ管理データ統合ETLデータパイプライン
データパイプラインとETL パイプラインの違いとは？それぞれの特徴から選定のポイントまで解説
March 26, 2024

データパイプラインとETL パイプラインの違いとは？それぞれの特徴から選定のポイントまで解説

by 翻訳：兵藤朋代, CData Software

データパイプラインとETLパイプラインの違いとは？それぞれの特徴やメリットを解説し、選定時のポイントもお伝えします。データ活用の第一歩は、最適なパイプラインの構築から始まります。

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CData Syncデータ管理CData SyncETLデータ統合データパイプライン
how-to-build-a-rest-api-1
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