MatillionとXplenty 5つの重要な違い:

  • Matillion ETLはその名に反して、実はELT製品です。XplentyはETL/ELTソリューションです。
  • Matillionはローディング後に変換処理を行います。Xplentyは、ローディング前またはローディング後に変換処理を行います。 
  • Matillionはユーザー数と保存されたプロジェクト数で課金します。Xplentyはコネクタの数に応じて一律料金を請求します。
  • Matillionは変換処理のためにデータウェアハウスのリソースを使用します。Xplentyは独自のデータエンジンを持っています。 
  • Matillionは学習に時間がかかり、分かりやすいドキュメントがありません。Xplentyは、ETL初心者でも数分でデータパイプラインを構築することができます。

Matillion ETLとXplentyは、アプリケーション、SaaSプラットフォーム、DBMS、データウェアハウス間のデータを統合するクラウドネイティブETL/ELTソリューションです。どちらのプラットフォームも、ローコード/ノーコードのユーザーインターフェース、豊富なコネクタを備えており、最も一般的なクラウドデータウェアハウスシステムと互換性があります。 

表面的には、Matillion ETLとXplentyは似ているように見えますが、重要な違いがあり、どちらか一方のプラットフォームを選択するかどうかの判断に影響を与える可能性があります。この詳細な比較では、MatillionとXplentyの特徴と特徴を探り、どちらがニーズに最も適しているかを判断できるようにします。

ガイド内をナビゲートする際は以下のリンクをご利用ください。

  1. MatillionとXplenty Overview
  2. ELT vs. ETLとELT
  3. コネクターと変換機能
  4. カスタマーサポート
  5. MatillionとXplentyの欠点
  6. Matillion vs. Xplenty まとめ(要約)

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MatillionとXplenty Overview

Matillion Overview

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Matillionは、2011年にクラウドネイティブのアナリティクスおよびビジネスインテリジェンスプラットフォームとしてスタートしました。その後、2014年にETL(抽出、変換、ロード)ソリューションをリリースしました。最近では、Matillion ETLはデータアナリティクスとELTの両方をサービス製品として提供しています。 

技術的には、ロードフェーズの後に変換を実行するために、転送先のデータウェアハウスの処理能力を利用するため、MatillionはETLプラットフォームではありません。MatillionはELT(extract, load, transform)であり、ETLではありません。 

サービスレベルのコミットメントに応じて、Matillion には以下のような機能があります。

  • ELT 機能(ETL ではありません):Matillion は、ロード後の変換コンピューティングをデータウェアハウスに依存して実行する ELT プラットフォームです。 
  • クラウドネイティブプラットフォーム:Matillionはクラウドネイティブプラットフォームであり、インターネットブラウザからアクセスすることができます。
  • クラウドデータウェアハウスとの互換性:このソリューションは、Redshift、BigQuery、Snowflake、Azure Synapse Analyticsなどの一般的なデータウェアハウスシステムで動作します。
  • すぐに使える変換:Matillionは、より高度な変換要件のためにさまざまな変換を組み合わせることができるように、ノーコード/ローコードのデータ変換を提供しています。 
  • 組み込みのコネクタ:Matillionには100以上のコネクターが用意されており、さまざまなソースやデスティネーションと素早く接続できます。 
  • REST API コネクタ:REST API コネクタは、REST API を提供しているあらゆるソース/デスティネーションとのカスタム統合を可能にします。
  • ワークフローの自動化:Matillion の自動化ツールにより、イベント、時間、ロジックベースのタスクスケジューリングやワークフローを作成することができます。 
  • リアルタイムのモニタリングとアラート:Matillion では、実行中の統合タスクをリアルタイムで監視することができます。また、通知やアラートを作成して、電子メールやSlack、その他のプラットフォームに配信することもできます。 
  • ハンドコーディングされたスクリプト:上級者向けの機能として、Python、Bash、SQLでカスタムスクリプトを作成することができます。 
  • Matillion API:Matillion APIを使用すると、プラットフォームとの対話、ジョブの監視、設定の編集、その他のアクションを行うことができます。 
  • 自動スケーリング:Matillion は、クラスタ化された環境で実行することで冗長性と同時実行性を提供します。 
  • パーミッションとアクセス制御:Matillion では、個々のユーザーやグループのアクセス権やアクセス許可を制御することができます。

以下は、Matillionのユーザーインターフェイスのスクリーンショットです。

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このユーザーは、Matillionは複雑なワークフローを最適化するのに苦労していると言います。

「使いやすいツールで、ビジネス部門に提供するための完全に自動化されたデータウェアハウスを構築することができました。習得して実装するのは簡単で、SQLをマスターするのと同じくらいの難易度でした。本当に複雑な部分は、複雑なワークフローを最適化する部分です。ETL/ELTプロセスで必要な変換処理が多ければ多いほど、Matillionは落ちてしまいます。」- Joe E.

Xplenty Overview

Xplentyは2011年にサービスプラットフォームとしてのクラウドネイティブETLを開始しました。このソリューションは、使いやすく手頃な価格のエンタープライズグレードのETLサービスを提供しています。実際、Xplentyのグラフィカルなドラッグ&ドロップインターフェースは、フロントデスクの受付からBIチームのアナリストまで、誰もがXplentyを使って高度なETLパイプラインとデータ変換ワークフローを数分で構築できるほど、すぐに習得することができます。 

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あるユーザーはXplentyについて以下のように述べています。

「マーケットに出回っているサービスとしては、ETLには、ほぼ2種類のタイプがあります。1つは超簡単に使えて、サービスやデータベース間でデータを移行できるが変換機能がないもの、もう1つはフルタイムのデータエンジニアが必要ですが、プログラミングによってカスタマイズしたソリューションが利用できるものです。Xplentyはその中間に位置し、複数のデータソースの場合もアナリストやエンジニアが数分でカスタム変換ジョブをデプロイできるようになっています。」-Tamas S.

Xplentyの最も人気のある機能と特徴は以下の通りです。

  • ETLとELT機能:Xplentyの主なユースケースは、 ETL as a serviceです。このプラットフォームは、パイプライン内で変換を実行する強力なデータエンジンを特徴としています。また、デスティネーションデータウェアハウス(Matillionのように)内でのELT変換を管理することもできます。 
  • クラウドネイティブ:Xplentyはクラウドで誕生し、クラウドで動作するため、インターネットに接続されたWebブラウザからアクセスすることができます。このソリューションは、追加のハードウェアやホスティングを必要としません。プラットフォームにログインするだけで、すぐに使えます。
  • 使いやすいインターフェース:Xplentyの美しいドラッグ&ドロップ式のインターフェースは、誰でもナビゲートし、複雑なデータパイプライン、変換、自動化されたワークフローを構築できる、直観的でノーコード/ローコードのダッシュボードを特徴としています。 
  • 140種類のコネクタを提供:このプラットフォームには、データベース、データウェアハウス、SaaSサービス、アプリなど、最も一般的なソース/デスティネーションに対応した約140のネイティブコネクタが用意されています。 
  • クラウドデータウェアハウスとの互換性:Matillionと同様に、XplentyはRedshift、BigQuery、Snowflake、Azureなどの最も一般的なデータウェアハウスシステムと連携します。
  • REST APIコネクター:XplentyのREST APIコネクターは、REST APIを公開しているあらゆるソース/デスティネーションと簡単に統合することができます。 
  • 100以上の既製のデータ変換:1行のコードも書かずに、プラットフォームに備わっている変換機能をすぐに使用できます。
  • SQL スクリプト エディタとネイティブ スクリプト言語:上級ユーザーは、XplentyのSQLエディタやプラットフォームのネイティブスクリプト言語を使って、独自の変換処理をコーディングすることができます。 
  • 最先端のセキュリティ、暗号化、データコンプライアンス:Xplentyは、SOC 2、GDPR、CCPA、HIPAA、TLS暗号化に準拠しています
  • リアルタイムの監視とアラート機能:Xplentyのダッシュボードは、実行中のタスクの進捗状況をリアルタイムで表示し(下の画像を参照)、問題が発生した場合は自動的にEメールアラートを送信します。
  • 事実上無制限のスケーリング:動的に作成されたクラスタを通して、Xplentyは変動するデータ量、トラフィック、処理要件に応じて事実上無制限のスケーリングを提供します。 
  • 無制限のユーザーサポート:すべてのXplentyユーザーは、無制限の電話、電子メール、ビデオ会議サポートを受け流ことができます。Xplentyの素晴らしく対応力のあるサポートチームは、いつでもあなたのデータ統合の目標達成をサポートします。 
  • Salesforce to Salesforceの統合:Xplentyは、Salesforce同士の双方向の統合を提供していますので、SalesforceのデータをXplentyに取り込み、データを変換したり補強したり、Salesforceにデータを戻したりすることができます。また、あるSalesforceの組織から別の組織へデータを移動することもできます。これらの機能は通常、最も高価で使いにくいETLプラットフォーム(MuleSoft、Talend、Jitterbitなど)でしか利用できません。Xplentyは、ETL初心者が安全なSalesforce to Salesforceのワークフローを素早く、簡単に、そして手頃な価格で開発できるようにします。  
  • アクセスコントロール:Xplentyは、デフォルトで外部および内部ネットワークへのアクセスを拒否するファイアウォールを使用しています。特別に許可されたポートとプロトコルのみがアクセス許可を受けます。セキュリティグループは、特定のシステム機能に必要なポートとプロトコルへのアクセスを制限します。

以下は、Xpenty のポイントアンドクリックのユーザーインターフェースのスクリーンショットです。

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こちらがXplentyのリアルタイムでのジョブ進捗監視機能のスクリーンショットです。

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ELT vs. ETLとELT

MatillionはELT (ETLではない)

Matillionはその主力製品を「Matillion ETL」と呼んでいますが、実際にはELTモデルを踏襲しており、クラウドデータウェアハウスのコンピューティング能力を利用して、ロード後にこうした変換を実行しています。

  1. ソースからデータを抽出
  2. クラウドデータウェアハウスにデータをすぐにロード
  3. データウェアハウス内のデータを変換する

ELTのデータ統合の順序は、以下のような要件に便利です。

  • あらゆる種類のデータをすぐに取り込む:ELTを使用すると、あらゆる種類の情報を可能な限り迅速に抽出、読み込み、ロードするための柔軟性が得られます。データをデータウェアハウスに保存する前に、データを特定の構造に変換する必要はありません。これにより、今すぐにデータを取得し、後でデータの構造を開発する自由度を得ることができます。 
  • メンテナンスがあまりいらない:ELTプラットフォームは、一般的に自動化されたワークフローを介してクラウド上で動作します。ユーザーが手動でアップデートをトリガーする必要がないため、メンテナンスの少ないシステムとなっています。  
  • データ読み込みの高速化:ELTは、データが変換ステップを経ずに直接データウェアハウスにデータを入れるため、データの読み込みが高速になります。 
  • データレイクに最適:ELTはデータレイクにデータを取得してくるのに適しています。リレーショナルデータウェアハウスとは異なり、データレイクは構造化されていないデータ(写真や構造化されていないテキスト情報など)をインジェストして保存するために最適化されています。分析目的のために、最終的にはこのデータを構造化された形式に変換する必要があるかもしれません。

ロード後のELTの潜在的な課題をご紹介します。 

  • データコンプライアンスの課題:変換されていない(再編集されていない)情報をデータウェアハウスに抽出することはリスクが高く、場合によっては特定のデータコンプライアンス基準に違反する可能性があります。たとえば、組織が HIPAA、SOC2、GDPR、または CCPA のガイドラインに準拠している場合、機密情報を含む特定のデータフィールドを削除、マスク、または暗号化するために、事前の変換が必要になる場合があります。これらの変換操作は、データがデスティネーションのウェアハウスに入れられる前に行う必要がある場合があります。 
  • 高価な処理コスト:データ変換の負担をデータウェアハウス側にシフトすることで、MatillionはELTサービスの価格を下げることができます。しかし、Matillionを利用することで、処理料金の観点から非常に高額になる可能性があります。クラウドデータウェアハウスのコンピューティング費用は、データ要件の拡大に伴って増大します。月ごとに需要が変動するため、月ごとのデータ連携費用を予測するのは難しいでしょう。

MatillionのプッシュダウンELT戦略の結果、このプラットフォームは、大容量で複雑な変換ワークフローを管理しながら、厳格なデータコンプライアンス基準に従わなければならない企業には適していないかもしれません。一方、Matillion は、大量の非構造化データを迅速に取得して保存する必要があるような企業にはアピールすることができるかもしれません。

*This white paper offers more information about the differences between ETL and ELT.

XplentyはETLとELTの両方

Matillionとは異なり、Xplentyには強力なデータエンジンが搭載されており、ETLジョブを以下の順序で処理します。

  1. ソースからデータを抽出し、Xplentyにロードする
  2. Xplentyデータエンジンでパイプライン内でデータを変換する
  3. クラウドデータウェアハウスに情報をロードする

もし、あなたのユースケースでELTを必要とする場合、XplentyはMatillionと同じように(クラウドデータウェアハウスのコンピューティング能力を利用して)ロード後のELT変換を実行することもできます。しかし、Xplentyの定額制の価格体系は、追加料金なしでXplentyデータエンジンを使用してこれらの変換処理を行うことができます。ほとんどのXplentyの顧客は、ロード前にETL変換を実行するのにXplentyデータエンジンを使用することで、データウェアハウスの処理料金を節約する方を選択しています。

ここでは、Xplentyの無制限のパイプライン内での変換機能の2つの利点をご紹介します。 

  • データのセキュリティとコンプライアンスを向上:パイプライン内での変換は、機密情報を宛先にロードする前に削除することができます。これにより、データのセキュリティを確保し、業界のコンプライアンス基準を満たすことが容易になります。
  • 処理手数料の節約:Xplentyを使えば、処理要件やデータ量が月ごとに増えても、追加料金を支払うことはありません。Xplentyのコネクターごとの価格設定は、データ接続を追加したり削除したりしない限り、請求の予測可能な仕組みを提供します。

パイプライン内での変換を実行するETLソリューションとして、Xplentyはデータウェアハウスに追加で処理要求の負担をかけません。これにより、データ統合要件が拡大した際の補助的なコストの発生を防ぐことができます。

コネクターと変換機能

Matillionコネクターと変換機能

Matillionは、よく使われるデータベース、データウェアハウス、SaaSサービス、アプリケーションのための約100種類のコネクタをあらかじめ用意しています。また、コネクタのリストにないカスタム統合を容易にするREST APIコネクタも含まれています。 

以下はMatillionのコネクターリストの一部です。

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Matillionはノーコード/ローコードのデータ変換を提供します。また、開発者が Python、SQL、bash で変換をハンドコーディングすることもできます。 

Xplenty コネクターと変換機能

Xplentyには、最も一般的なデータベースシステム、データウェアハウス、SaaSサービス、アプリのための約140の事前構築済みコネクタが含まれています。また、ネイティブコネクタが利用できない場合に、迅速にカスタム統合を作成するためのREST APIコネクタも備えています。 

以下はXplentyのコネクターリストーの一部です。

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これらの事前に構築された統合の中に、Xplentyの人気の高いSalesforce-to-Salesforceデータ接続があります。このコネクターを使うと、Salesforceからデータを抽出し、Xplentyのデータエンジンでデータを変換/補強し、変更されたデータをSalesforceに戻すことができます。また、XplentyのSalesforce統合を使用して、あるSalesforceから別のSalesforceへデータを移行することができ、様々な組織、パートナー、部門間でSalesforceデータを同期させることができます。 

最後に、Xplentyには100以上のノーコード変換機能が含まれており、全くの初心者から経験豊富なデータエンジニアまで誰でも、データをパイプライン内でフィルタリング、結合、選択、制限、クローニングするための変換と自動化されたワークフローを作成することができます。経験豊富な開発者は、SQLやXplentyのネイティブスクリプト言語で変換をハンドコーディングすることもできます。

カスタマーサポート

Matillion User Support

すべての Matillion ETL ユーザーはメールと電話でサポートを受けることができますが、プラットフォームがサポートチケットの数を制限しているかどうかは、Matillion のウェブサイトでは明らかになっていません。 

以下は、Matillion のカスタマーサポートについてのユーザーの声です。 

「サポートチームは、Azure に関連するいくつかの問題を解決したり、インスタンスのチューニングをしたり、Azure がどのように機能するかの細かい部分を理解するのを助けてくれたりと、非常に迅速に対応してくれました。」-Brian R.

「サポートチームは、ほとんどの場合、いつも非常に助かっています。解決策がすぐに必要で、誰とも連絡が取れなかった時に時差があったために、いくつかの問題に直面したことがあるだけです。ほとんどの場合、サポートは格別にいいです。」-Sudarshan Koshari

Xplenty User Support

サービスレベルのコミットメントに関わらず、すべてのXplentyアカウントは、専門の統合スペシャリストによる無制限のユーザーサポートを受けられます。実際、Xplentyの素晴らしいユーザーサポートは、完全なETL初心者が高度なエンタープライズグレードのデータパイプラインを構築できるようにするというプラットフォームでの成功の重要な要素です。実際、あなたのXplentyの統合スペシャリストは、あなたのチームの専門家のように感じられるでしょう。 

以下は、Xplentyのサポートについてのレビュアーのコメントです。

製品機能に加えてボーナスとして、Xplentyは優れた顧客サービスを提供しています。サポートチームは私たちと協力してデータフローを開発し、リアルタイムチャットシステムで製品に関する質問に答えてくれます。バグや機能のリクエストが議論された場合、サポートチームは適切な回避策を見つけるために私たちと協力し、修正/機能が実装されている間、私たちに情報を提供し続けてくれます。」-Lally B.

「Xplentyで一番気に入っているのは、彼らのチームからほぼリアルタイムのサポート受けれる点です。Xplentyの差別化ポイントは、私たちが受けるカスタマーサポートです。製品自体は良いです。高いレベルで使いやすいです。そしてXplenty社員が違いを生んでいます - これはクラウドサービスとしては珍しいことです。顔の見えない機械を扱ってたことからの素敵な変化です。」 -Jamie B. 

「Xplentyで一番気に入っているのは、チームから得られるほぼリアルタイムのサポートです。Xplentyの違いのポイントは、私たちが受け取るカスタマーサポートです。製品自体は良いです。高いレベルで使いやすい。Xplentyの人たちが違います - これはクラウドの提案としては珍しいことです。顔の見えない機械を扱うことからの素敵な変化です。」-Jamie B. 

「Xplentyのライブサポートに連絡することを躊躇しないでください。彼らはあなたがすぐに使えるようにするのを助け、あなたのパイプラインを設計する上での一般的な戦略を選択するのを助けてくれます。-User in E-Learning

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MatillionとXplentyの欠点

Matillionの欠点

ユーザーは、Matillion プラットフォームに関する以下の潜在的な欠点を認識しておく必要があります。

1) 使いづらい:Matillion ETL は使いやすいプラットフォームであると自負していますが、このプラットフォームは、ETL と SQL の経験がある程度あるオペレータを対象としています。プラットフォームのドキュメントはとてもユーザーフレンドリーとは言えず、Matillionを使って快適に感じるようになるまでには、何度もカスタマーサポートの電話をかけなければならないかもしれません。

これについてのユーザーの声は以下の通りです。

「1年間、継続的に学習を続けてきました。Matillion の基本は簡単に覚えられますが、その後はウェブ上に何もないので、サポートに問い合わせをしなければなりません。サポートは、質問に答えるために必要となる情報を集めるのに何度もメールをやり取りした後、回答を得るまでに何日もかかることがあります。」-Mark Austin

「最初は使いづらく、直感的ではないと思いました。また、用語のいくつか("オーケストレーション "と "トランスフォーメーション")はまだ少し不透明で、青と緑のウィジェットへの異なるタイプの機能の分割はいつも意味をなしていないと感じています。しかし、私はかなり複雑なコンポーネントのセットをまとめることに成功し、私がやりたいことのほとんどを実行することができました。」-John S.

2) 双方向の統合が不足している:最も先進的なエンタープライズグレードのETLプラットフォームは双方向の統合を提供していますが(Salesforceからデータを抽出し、パイプライン内で変換してSalesforceに送信するようなSalesforce-to-Salesforce統合など)、Matillionはよりシンプルで、このような双方向の統合は不可能です。さらに、一旦 Matillion がデータウェアハウスにデータを入れてしまうと、それ再び抽出して別のデータウェアハウスに統合する方法はほとんどありません。

これについて、あるユーザーは次のように述べています。

「データをウェアハウスから他のシステムに戻してデータを同期させる機能はほとんどありません。すべてのデータがウェアハウスにあるのは素晴らしいことですが、環境の一部である他のシステムにデータを戻すのは非常に致命的に苦手なようです...。Matillion を使用することもできましたが、多くのカスタムプログラミングが必要で、直感的ではありませんでした。結局、両方向のトラフィック/統合を処理できる別のiPaaSツールを使用することになりました。」-Michael S.

3) 大量のデータや複雑な変換処理には効率が悪い:経験豊富な ETL 開発者は、Matillion を新しい ETL ユーザーや小規模なチームに適した「初心者向け ETL」製品と表現しています。大容量のETプロセスや、多くのデータソースを含む複雑な変換を行うようになると、Matillionはますます使いにくく、遅く、非効率的で、大容量の要件では高額になることがあります。 

これについてのユーザーの声を紹介します。

「優れた初級者レベルの ETL/ELT リソースです。Matillion は、チームが初めて ETL を始めるのに最適です。それは必要とされる限り正確にあなたをサポートし、小さなチームのスコープ内においては見事にスケーリングします。しかし、データソースや処理の数が増えるにつれて理想的ではなくなります...中程度の複雑な変換処理を実行するとリソースの使用量が膨らみ、いくつかのプロセスが同時に実行された場合にレースコンディションが発生する傾向があります...Python との相互作用は良好ですが、別のスクリプト言語と統合するのは困難です」-Adam Labay

「コマンドを並列に実行する場合に非常に不十分であり、リソースを最大限に活用できていない。環境における制限もスケールしようとすると非常に問題がある。」-Capterra Reviewer

Xplentyの欠点

ユーザーは、Xplentyプラットフォームに関する以下の潜在的な欠点を認識する必要があります。

1)わずかに高い基本料金:Xplentyの料金体系はMatillionよりも少し高いところから始まります。しかし、大容量の統合や複雑なトランスフォーメーションを管理する際には、Xplentyの価値が輝きます。Xplentyの定額制の料金体系は、複数の面で大きなコスト削減を提供しています:無制限のデータ量と処理、専門家の追加の人件費、サーバー/ホスティングのための追加コストが必要ありません。

ここでは、Xplentyのコスト削減の可能性の一例をご紹介します。

「Xplentyのデータ統合により、Grofersは毎月少なくとも480時間のデータエンジニアリング時間を節約することができます。アナリストは、データエンジニアに頼ることなく、また基礎のインフラストラクチャについて心配する必要がなく、Xplentyからのデータインサイトをスピーディに活用することができます。」-Xplentyカスタマーケーススタディ

2)グラフィカルなUIに対する意見の違い: Xplentyのユーザーインターフェースは、ETLの初心者と高速で高度なデータ統合を構築する必要のある忙しいデータエンジニアにとってありがたい機能です。それはともかくとして、あなたはXplentyを受け入れるためにいくつかのベテランエンジニアを説得する必要があるかもしれません (もし、彼らがハンドコードされた統合を好む場合は特に)。そのための1つの方法は、経験豊富なエンジニアにXplentyがどれだけの時間を節約し、部門が自分たちでどのようにデータ統合を管理できるようにできるかを説明することです。経験豊富なエンジニアは、XplentyのSQLエディタとネイティブスクリプト言語も評価するでしょう。 

あるデータエンジニアはXplentyをどのように使用しているかを説明しています。

「10社ほどのETLプロバイダーを評価した後、私はXPlentyを選びました。ほとんどの場合、GUIで十分ですが、少しずつスクリプト化したり、カスタムSQLを追加して、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したりすることもできます(例えば、カスタムの日付フィールドを使うなど)。パイプラインの一部としてデータ変換を行うこともできます。」- Mike B.

Xplentyについてのユーザーレビューをいくつか紹介します。

「Xplentyはエンタープライズレベルのツールと遜色ありません。」-Guru Kiran S.

「カスタマーサポートは、私が経験した中で最高のものの一つです。彼らは、私がXplentyを使用する上で問題が発生するたびに、とても迅速に対応してくれました。さらに、開発チームも非常に速く、私が使用していたAPIのページネーションを2日以内に実装することができました。」-Alexandru B.

Matillion vs. Xplenty まとめ(要約)

さて、Matillion ETL vs. Xplentyの詳細を見てきましたが、プラットフォームとその違いについての理解が深まったかと思います。ここでは、このガイドで取り上げたMatillionとXplentyの最も重要な点をご紹介します。

Matillion ETLは、その名にもかかわらず、以下のような特徴を持つクラウドネイティブのELTプラットフォームです。 

  • Xplentyと同様に、MatillionにはグラフィカルなUIと、豊富な種類の事前構築済みコネクタとすぐに使えるデータ変換機能が含まれています。 
  • ELTソリューションとして、Matillionは高速な抽出/ロードと、構造化されていないデータを素早くインポートする柔軟性を提供します。
  • オンラインのレビュアーによると、Matillion は他の ELT プラットフォームと比較して習得しやすいとのことです。あるユーザーは、Matillion は SQL でコーディングするのと同じくらい簡単に学べると述べています。 
  • 訂正されていない情報を新しいストレージソリューションに移行する場合、データコンプライアンスの観点から、ロード後の ELT 変換は厄介になる可能性があります。 
  • Matillion はデータウェアハウスの処理能力を利用して、ロード後の変換を実施します。つまり、データウェアハウスで実行されるロード後の変換に関する処理費用を負担することになります。 

Xplentyは、以下のような特徴を持つクラウドネイティブのETL/ELTソリューションです。  

  • Xplentyは、使いやすさと手頃な価格でエンタープライズクラスのETL/ELTを組み合わせた "いいとこ取り"のソリューションを提供しているため、ユニークな製品です。 
  • Xplentyの使いやすいインターフェイスと応答性の高いサポートチームは、データ統合と変換ワークフローを設定するためにITスタッフやデータエンジニアに頼らなければならないといった立場からあなたを解放します。
  • Xplentyは、技術に精通していない従業員でも、高度なETLパイプラインをスピーディに構築することができます。
  • Xplentyの素晴らしいサポートチームは、ETL初心者がプラットフォームを使用できるようにするための重要な役割を果たしています。  
  • Xplentyの定額課金は、手頃な価格で、毎月の予算を計画する際に、予測しやすい価格設定です(コネクタを追加/削除しない限り料金は変わりません)。 
  • Xplentyの無制限のパイプライン内での変換は、データウェアハウスの処理料金を節約します。 
  • Xplentyは、最も一般的なデータコンプライアンスと規制ガイドラインに準拠し、お客様のデータを安全に保ちます。

最後にまとめると、Xplentyは数え切れないほどの企業にデータ統合の課題を解決する力を与え、補助的なコストを削減し、お金を節約し、ITスタッフがより重要な機能に取り組むことができるようにします。もしXplentyについてさらに詳しく話を聞きたい、トライアルを試したいという方は、以下のリンクからオンライン相談をお申し込みください。

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