一般的なデータウェアハウスやデータベースシステムにプッシュするクラウドベースのデータ統合プラットフォームです。両者とも、視覚的なポイントアンドクリックインターフェースと、ワークフローやサードパーティアプリのカスタマイズを簡単にする、豊富な既成コネクタを備えていますが、このプラットフォームには大きな違いがあります。プラットフォームであり、情報をデスティネーションに格納した後にデータ変換を行う。プラットフォームである。機能は、大規模または企業的な取り組みに利益をもたらし、それでデータを自由に整理や保存して、変換することができるようになる。データ変換にコミットするのではなく、ニーズに最適なオプションを選択することができる。データ消費量に応じて課金する消費ベースの価格モデルが採用されているため、データ使用量が少ない顧客に適しており、データ消費量が大企業からエンタープライズレベルの企業以下であれば、コストはリーズナブルである。接続ごとに課金される定額料金モデルを採用しているため、データ量に関係なく毎月の費用は一定で予測可能。この価格設定により、大量のデータが必要な大企業は、必要な接続とオプションを選択することができる。その結果、予測可能な価格設定の維持や、予算要件の軽減、日常的なプロセスとデータ転送に必要な柔軟性とパフォーマンスが得られる。担当者がこのオペレーションを処理することになり、企業全体のコストが押し上げられてしまう。Integrate.ioでは、コーディングスキルのないユーザーでも自動変換を開発できるため、全社(マーケティング、ビジネスアナリスト、出刃ロッパー)がこのプラットフォームを利用できる。エディターも提供している。接続プロセス全体にかかる時間はわずか数分で、ユーザーに優しいダッシュボードから実行できる。最終的に、企業は量に基づいて料金を節約でき、その接続と機能の実行および作成のための専門家を必要としないため、労働力と労力の必要性が軽減され、さらなる節約につながる。このような違いなどを検証し、現在と将来の両方のニーズに最適な統合プラットフォームを判断できるようになるでしょう。ビジネスを拡大でき、成長し変化する企業に最大限の選択肢をもたらせるサービスを選択しましょう。簡単に比べてみましょう。2014年にスタートしました。2019年半ばに、データ変換ツールが追加され、「EL」のみのソリューションから本格的な「ELT」プラットフォームへと昇華しました。ソリューションとなっています。コーディングのスキルが必要です。使用しているため、開発プロセスが短縮され、より簡単かつ柔軟にサービスを利用することができます。消費ベースの価格モデルを採用しています。データ変換を実行するために、デスティネーションのデータウェアハウスのコンピューティングパワーに依存しています。パイプラインを開発したい、データ量の少ない企業に最適です。プラットフォームとして、2011年に発売されました。ソリューションのパワーと機能が一切犠牲になっていることもありません。クラウドベースのサービス、プラットフォーム、理想的なレベルのセキュリティ、透明性、ユーザーに優しい機能を提供するコネクタなど、幅広いオプションがあるのです。間統合、ドラッグ&ドロップ変換ツール、およびコネクタごとの定額料金体系によって、非常に競争力のある価格帯でデータ統合の要件を満たすことができます。データエンジニアを雇ったり、ホスティング費用を支払ったり、コンピューティングパワーを追加購入したりする必要はありません。経由で接続を作成することができます。接続が行われれば、顧客は効率化された信頼性の高いデータ転送方法にアクセスでき、いつでもプロセスを制御することができます。複雑なパイプライン内のデータ変換を実行しながら、多数のソースから大量のデータをパイプするのが必要な企業向けに構築されました。ワークフローを設定できるように、同種のソリューションに必要な広範なトレーニング要件や参入の際の障壁、補助コストをなくすべく作成されました。違いを深く掘り下げてみましょう。チームは常に接続を確立し、必要な変換を設計するお手伝いをしてくれる点が違うくらいです。事実上全ソース/デスティネーションのための事前構築済みの統合が100以上あります。接続したい場合に便利です。一般的なデータウェアハウスシステムなど、最も多く使われているソースとデスティネーションのための構築済みコネクタが100以上備わっています。コネクタを使ったカスタム統合の設計のサポートをいつでも受けられます。チームは、過去に作成されたカスタム接続の大規模なデータベースにアクセスすることができ、同様のソースとの接続が必要な場合には、それを複製することができます。間統合を特徴としているため、異なります。アカウントからデータを抽出して、分析のためにデータウェアハウスに格納できます。格納し直すことはできません。双方向コネクタがあります。間の統合を実行することができます。この作業をコストの一部で簡単に設定できます。定額制のコネクタベースの料金体系を採用しています。消費量に応じて課金されるため、消費するデータ行数が多ければ多いほど、プラットフォームの利用コストは高くなります。消費ベースの料金はすぐに跳ね上がります。消費量ベースの価格設定は、予算編成の上でも課題となります。データ消費量は毎月の要件によって急増したり減少したりするため、月ごと、年ごとにデータ統合コストがいくらになるかを予測するのは不可能です。コネクタごとに一律の月額料金が請求され、データ量(またはデータ行)に応じて課金されることはありません。パイプライン内の変換を実行する際の追加処理能力に対して課金されることもありません。これによって、大規模なデータセットや複雑な変換ワークフローを扱う際のコスト管理ができるようになります。追加料金なしで処理能力を提供します。定額制の価格設定は、大量に消費した月の後に過剰な請求に直面することがないということであり、コネクタの数を変更しない限り、請求額は変わらないため、予算を予測しやすくなります。2週間お試しプログラム(クレジットカード不要)をぜひお試しください。プロセスも管理できます。複雑で大容量の変換を処理できる最新のデータウェアハウスの膨大な処理能力を活用します。コードによる変換を実行します。小さなデータセットを扱っているのであれば、格納後の変換は問題ありませんが、そのような変換を実行するのに必要な計算能力に対して料金を支払う必要があることを頭に入れておくことが重要です。ターゲットウェアハウスに送信し、そのターゲットウェアハウスが提供するコンピュートを使ってステートメントを処理することができます。顧客のクラウドデータウェアハウスへの投資を活用しているのです。ウェアハウスから処理能力を吸い上げてデータ変換を実行します。ウェアハウスの料金を増額することでコストを転嫁します。ウェアハウスの処理コストは、手に負えないレベルにまで急騰します。プラットフォームです。真の利点は、プラットフォームが追加コストなしで大量の変換のための計算能力を提供できるようにしたときに発揮されます。定額制の料金体系により、複雑なパイプライン内の変換を、追加の処理手数料を発生させることなく実行することができます。これで、大規模なデータセットの統合を管理する際に、このプラットフォームが非常にコスト効率の高いものになります。スキルが必要である点です。コーディングツールを提供していますが、このプラットフォームではユーザーにコーディングの知識は全く要りません。コードスニペットのカット&ペーストが提供されており、それでコーディングプロセスはシンプルになり、スピードは大幅に上がります。変換を開発する際に操作しやすいと感じるでしょう。ステートメントの作成と保存ができるようになります。(抽出、格納、変換)を提供できるようになりました。ソリューションのパワーと機能が犠牲になっているということは一切ありません。使える変換が100以上提供されています。このようなコード不要の変換により、かつてはデータエンジニアだけの領域であったデータ変換やワークフローを誰でも自動化できるようになっています。ネイティブスクリプト言語には、必要な高度なカスタマイズの機会がすべて揃っていることに気づくでしょう。追加するオプションがあります。プロセスを「将来に対応」させ、企業の継続的な将来的な成長をサポートできるようになります。エディタが非常に直感的に操作できることがわかるでしょう。両方の長所を兼ね備えたエディタですね。ワークフローを高速で作成する様子はこんな感じです。チャンネルには、お役立ちビデオが多数あります。以下の2種類に分かれます。1つは、非常に使いやすく、サービスやデータベース間でデータを移行することができまるがが変換機能がない、もう1つは、操作に専任のデータエンジニアが必要だが、カスタマイズされたソリューションがプログラムで利用可能。アナリストやエンジニアが複数のデータソースに基づいても、数分でカスタム変換ジョブをデプロイできるようにする、完全に「足して2で割った」ところにいます。エンタープライズレベルのツールに匹敵します。全サービスレベルのコミットメントに対してユーザーサポートを提供しています。高価なサービス層へのサブスクリプションが必要です。カスタマーレビューを検討した結果、「Fivetranのサポートチームは、ユーザーの懸念に対処するのにかなり時間がかかり、顧客は多くの場合、解決策が見つかるかどうか、訳のわからない中で待たされる。サポートについてのユーザーの声:「Fivetranのカスタマーサポートは、アップデートのために常に連絡を取らなければならないので、あまり便利ではありません。スレッドに返信したり、もっともらしいアップデートを提供するのに何日もかかることもあります。営業チームは、製品を購入する前の15日間、素晴らしいサポートを提供してくれましたが、契約が締結されると、そのレベルのサポートはどこにも見られなくなりました。我々の経験から言うと、スケーラビリティとカスタマーサポートのフォロースルーに失敗しています。「いいんですげど、カスタマーサービスからの返信が遅いことがあります。してくれることはありません。「サポートスタッフは、知識は豊富ですが、忙し過ぎているに違いありません。問題が発生しても、対応に何時間もかかることがありますからね。側に原因があるにもかかわらず、その確認が取れた数時間後まで、問題解決のために無駄な時間を過ごすことになりました。サービスレベルのコミットメント全てに利用可能な非常に応答性の高い顧客サポートが含まれています。2接続でも1000接続でも問題ありません。統合スペシャリストがいつでも電話で対応します。プラットフォームを提供するという目標を達成するには、サポートチームこそが鍵であると考えています。統合スペシャリストという、チームの新しい重要なメンバーとペアを組むことができます。コネクタで望む結果が得られます。サポートチームと包括的なドキュメントが、仕事を代わりにやってくれるのではなく、望む結果を達成するための学習をサポートしてくれることに重点を置いているのもとてもいいですね。そのおかげで、学んだことを他の用途に活用できるようになりました。いい点は、チームからのほぼリアルタイムのサポートです。カスタマーサポートにおいて他社に抜きん出ています。製品自体も良く、高いレベルで使いやすいです。スタッフは、クラウドの提案には珍しく、他とは一線を画しています。顔の見えない機械を相手にするのとはいい違いです。サポートは、メール、電話、ビデオチャットでご利用いただけます。プロセスをセットアップすることができます。進捗状況のアップデートやトラブルシューティングのための高度なモニタリングやロギングツールが含まれています。モニタリング/ログイン情報(データ格納の進捗状況の見積もりなど)がありません。"と表現するユーザーもいます。このモニタリング/ロギングの透明性の欠如でトラブルシューティングが難しくなるため、ユーザーはサードパーティのソリューションを導入せざるを得なくなります(追加費用発生の可能性あり)。通じてバックエンドのロギングをセットアップしています。ログを有効にする必要があります。L.「完全にコントロールできるわけではありません。問題があったときに診断するのは本当に難しいです。サポートラインも大したことはないです。E.「内部ログがないからサードパーティのツールを使うしかありません。ポーリングによって、クラスター上のジョブを監視できます。インタラクティブなデータが表示され、クリックすると詳細が表示されます。プラットフォームは、シンプルで少量のデータ統合ニーズを持つ組織に最も適しています。このようなユースケースに対応するためにプラットフォームを特別に設計しているようで、少量の統合で必要なものを達成することに特に長けており、コスト効率に優れています。価格設定は、消費する行数に基づいて課金されるため、データ需要が少ない組織には有利であるが、巨大なデータセットにスケールアップするにつれ、この価格モデルは現実的ではなくなる。データウェアハウス内でデータ変換を実行するため、処理(コンピューティング)コストを支払うことになる。モニタリング/ログ機能がなく、例えばデータが1分でアップロードされるのであれば、進捗状況の追跡は不可欠ではないが、アップロードに数時間かかる場合は、何が起きているのかを注意深く監視したいと思うことから、このプラットフォームは、数時間から数日かかるような大規模なアップロードとは対照的に、小規模で高速な抽出/ロード操作に向いていることが伺える。ボリュームベースの価格体系のために、(1)大量のデータ統合が高価で非現実的なものになり、(2)毎月の予算の予測が不可能になるという課題に直面する可能性があります。ソリューションが得られます。課題について、ユーザーは次のように語っています。監視や更新された分析の実行などがオフラインで実行できなくなります。あるためと考えられます。バイナリログの同期に関しては、大規模なデータセットに対応できるスケーラビリティがありません。相当のデータの同期が必要なため、初日から問題に出くわしています。1か月以上が経過しましたが、解決策は見えず、問題解決のタイムラインさえありません。ソリューションを求める組織向けに設計されています。以下のようなユースケースに対応します。定額料金だと、予測可能で予算を立てやすい構造を得られ、追加コストをかけずに、大規模なデータセットに対して複雑なパイプライン内データ変換を実行しながら、統合のボリュームを事実上あらゆるサイズに拡張できる。データがデスティネーションに格納される前に強力なデータエンジン内でパイプライン内変換を管理できるため、顧客側のコンピューティングコストの削減になる。この補助的な処理コストを排除することで、大量の取り込みに対してコスト効率が高く、予測可能で、予算を立てやすい価格モデルをさらにサポートしている。必要なモニタリング/ログ情報がすぐに利用できるため、トラブルシューティングや災害防止がしやすくなる。データや、問題をより深く調査するための多くの情報が得られる。サポートチームが常に対応してサポートする。不慣れで、データ統合についてあまり理解していない場合に特に有用。プラットフォームに関連するオーバーヘッド、険しい学習曲線、膨大な補助コストを負担したくない場合に最適です。ついて次のように言っています。比較的わかりやすいだけでなく、かなり高度なレベルの構成も可能だからです。追加して奇妙なエッジケースを処理したり、大規模な転送をより効率的に行うこともできます(カスタム日付フィールドの使用など)。あと、パイプラインの一部としてデータ変換もできます。例えで比較を終えましょう。朝の通勤用に車の購入が必要であると想像してください。その車は、自分と子供、そして学校に送り届ける近所の子供たち数人を乗せる必要があります。選ぶ理由は、(1)子供の人数に対応できる大きさである、(2)成長しても十分なスペースがある、(3)より耐久性と信頼性が高い、(4)より楽で快適な乗り心地のための素晴らしい装備が備わっていることなどが挙げられます。スマートカーのようなものです。大量のデータの転送が必要なければ、手頃な価格で効率的なソリューションです。プラットフォームです。お問い合わせください。実際にご体験ください。Post以下の記事についても興味があればお読みください。CobbETLとは何なのか、そして組織はにどのような恩恵をもたらすことができるのかについて掘り下げていきます。クエリを効果的に活用してデータ管理能力を上げる方法についてお話します。DearmerETLツールは圧倒的に多く、SSISもその一つです。SSISとは具体的にはどういうもので、ETLツールとしての優れている点と苦手な部分について解説します。