ノーコードでクラウド上のデータとの連携を実現。
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FireDAC Enterprise Connectors で、データの移管、統合、分析を今までになく簡単に。 エンバカデロ・テクノロジーズ社とCData Software の長年に渡る協業の結果、RAD Studio のFireDAC テクノロジーにEnterprise Connectors が生まれました。 Enterprise Connctors は、Delphi およびC++ 開発者の80を超えるデータソースへのアクセスを簡単かつシンプルにします。 CData のエンジニアチームは、CData のドライバー技術をRAD Studio で使えるFireDAC コンポ...
CData Software は、9月23～28日にカリフォルニア州San Jose Convention Center で開催される API World 2017 にスポンサー参加します。 API World 2017 は世界で最も大きいAPI カンファレンスです。 イベントは、中立性を重視し、API プロバイダーとユーザーの開発者同士の繋がり、信頼、およびビジネスをサポートします。 CData は#201 ブースにて展示を行っていますので、是非お立ち寄りください。 あらゆるデータソースからWeb API を自動生成するCData API Server、80を超えるデー...
API Server に、ビルトインで'クラウドゲートウェイ'トンネリング機能が追加されました。 公開アクセスが可能なホストからのセキュアなリバーストンネルをAPI Server に作成することができるようになり、 ファイアウォール内のオンプレミスAPI Server データへの外部クライアントからのアクセスが可能になりました。 'クラウドゲートウェイ' 機能を設定して、 API Server に外部からのセキュアな実行を作成 トンネルの設定後、クライアントはホストの公開アクセスポートで接続を行い、ファイアウォール内のAPI Server に対してセキュアな通信ができます...
図4 EAIをはじめとしたデータ連携ツール選定のポイント（複数選択式） 先日、日経BPコンサルティングから 「データ連携に関するアンケート調査」 が発表されました。 データ連携の導入済み企業がツール選定の際に重視したポイントを見てみましょう（上図）。 一番重視されるポイントは「接続先が多様」で、43.2%の回答者が選択しています。そして、前々回33.3％、前回37.8%で今回が43.2％と近年急速に重要度が高まっています。 この結果について少し考えてみます。 企業の利用データの多様化 企業サイドで、RDBMS とExcel, CSV だけではなく、複数のSaaS 利用が一...
先週、マイクロソフトのカンファレンスBuild 2017 において である Azure Cosmos DB が発表されました。 Cosmos DB は、そのグローバル分散配置、「キーバリュー型」「ドキュメント型」「カラム型」「グラフ型」といったマルチデータモデル、5種類の一貫性（Consistency）などの機能を持ち、従来のRDB やDocumentDB を大幅にスケールアップしたものとなっています。 Cosmos DB はMongo DB のAPI を使うことができるため、Cosmos DB にターンキー（Turnkey）接続を使って CData Drivers fo...
5月10-12日、シアトルのWashington State Convention Center で開催されるMicrosoft Build 2017 にCData がスポンサー参加します。Microsoft Build では、Microsoft の最新のテクノロジーや、今後の方向性をいち早く知ることができます。日本からも毎年多くのマイクロソフトパートナー、ユーザー企業、MVP が参加します。Microsoft Build 2017 日時： May 10 - 12, 2017 場所： Washington State Convention Center | Seatt...
Visual Studio 2017 がリリースされました。Visual Studio のローンチパートナーとして、本リリースおよびVisual Studio の20周年をお祝い申し上げます。Visual Studio 2017 の日本でのローンチイベント をCData はサポートいたします。CData Software は、引き続きVisual Studio および.NET テクノロジーをパートナーとして支援いたします。80以上のデータソースに対応するADO.NET Data Providers CData Software ADO.NET Data Provider...
今日、企業が競争力をつける手段として、データのパターン認識やデータから予測を導くことができる機械学習（マシンラーニング）が注目されています。 機械学習を有効に行うためには、機械学習プラットフォームに大量のデータを取り込む必要があります。目的が会計不正の検知であれ、自動運転技術であれ、パターン認識・発見には多くのデータが必要です。残念なことに、組織には有用なデータが多く保存されているにも関わらず、それらのデータはサイロ化されて別々のシステムに保管されています。オンプレシステムのRDBMS、クラウド提供されるCRM、ERP、グループウェアアプリケーション、NoSQL デ...
