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完全無料のRPAツール マクロマンとCData ODBC Driver を使って、HubSpot の商談データにアクセスしてみる
こんにちは。CData Software Japan リードエンジニアの杉本です。 今回は完全無料で提供されているRPA ツール マクロマンでCData ODBC Driver を利用する方法を紹介したいと思います。 # マクロマンとは? コクー株式会社が提供する国産RPA...
続きを読む2023年05月31日
CData のProduct Management ディレクターJaclyn Wands に聞く:お客様の声がCData Sync のユーザーエクスペリエンスを向上
CData チームは、Sync のユーザーエクスペリエンスとユーザーインターフェース(UX / UI)を改善する継続的な取り組みの一環として、CData Sync の新バージョンのリリースに熱心に取り組んできました。この記事では、CData Sync のプロダクトディレクターJaclyn Wands が、エンタープライズユーザー向けに直観的でシームレスなエクスペリエンスを生み出すためにチームが行った主な改善についてお話します。
2023年05月31日
CData Connect Server をApache httpd mod_proxy 配下で利用する手順
CData Connect Server をApache httpd mod_proxy 配下においてリバースプロキシ経由で利用する手順について説明します。
2023年05月30日
CDCでヒストリーモード!RDBの変更履歴を簡単に同期先DBで保持できるようになりました:CData Sync
今回は CData Sync V23 に新しく追加された 変更データキャプチャ(CDC)利用時でのヒストリーモード機能についてご紹介します。
2023年05月30日
CData Sync V23 : Apache Kafka 同期先でテーブル定義の変更をサポート
この度リリースされたCData Sync V23 でApache Kafka 同期先でテーブル定義の変更がサポートされました。
2023年05月29日
CData Sync でSalesforce のデータをAlloyDB にレプリケート
CData Sync でSalesforce のデータをAlloyDB にレプリケートする方法をご紹介します。 AlloyDB への連携手順やSSH の設定についても記載しています。
2023年05月29日
CData Arc のプロダクトマネージャ Raunak Bhojwani に聞く:CData Arc を使ったエンタープライズレベルのトラッキングとモニタリング
CData チームは、新バージョンのCData Arc 2023 リリースに取り組む中で、企業のワークフローのニーズに対応した使いやすいトラッキング、モニタリング、ダッシュボードの開発に注力してきました。CData Arc のプロダクトマネージャRaunak Bhojwani が、これらの新機能と、CData Arc の今後の展開についてお話します。
2023年05月22日
Amazon S3 からのファイル取り込みがより簡単に|CData Sync v23 リリース記事
CData SyncではAmazon S3(以下、S3)内のファイル取り込みをサポートしてきました。しかし、従来の方式では、S3内の個別ファイルを指定する必要があり、複数ファイルを取り込む際の設定に追加の設定が必要でした。CData Sync v23ではファイルが格納されているS3内のディレクトリを指定するだけで、ディレクトリ内の同じフォーマットのファイルを全て取得して、単一のテーブルにレプリケーションすることができるようになりました。また、CData Syncはディレクトリ内の各ファイルの最終更新日時をチェックし、新しいファイルのみを取り込むことが可能ですので、重複データの取り込みを防ぎ、ロード時間を大幅に短縮することが可能です。
2023年05月22日
CData Sync とdbt Cloud で、Salesforce → BigQuery → Looker のデータパイプラインを作る
dbt Cloud はSaaS のデータ変換ツールで、標準SQL ベースでDB/DWH 上のデータを手軽に変換でき、データパイプラインに組み込んだCI/CD を実現できます。いわゆるモダンデータスタックに欠かせないツールとして、ここしばらくデータエンジニアリング界隈で注目されています。CData Sync はCData が提供するノーコードで手軽にデータパイプラインを構築できるELT ツールですが、なんと今年のV23 アップデートにて、dbt Cloud を使ったデータ変換に対応しました!ということで、今回は実際にSalesforce、BigQuery、Looker Studio を例にdbt Cloud を組み込んだデータパイプラインを作ってみます。