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新着記事
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...
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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。