ビッグデータに最適なETLツールとは？4つのツールを比較します。

ETLをハンドコーディングできるからといって、それが時間の最適な使い方だとは限りません。Union Street MediaがXplentyを活用してSalesforceとその他のデータソースを統合し、どのようにレポーティングを最適化したのかご覧ください。

データ統合の基本であるETLについて解説します。ETL（Extract Transform Load）とは？、その主要な機能は？、どんな時に必要となるか？といった疑問について解説します。

スマレジAPIではスマレジが管理する様々なデータを取得およびスマレジに更新することが可能です。 今回はXplentyを使ってスマレジのデータをAmazon S3へ出力する 方法について紹介します。

パフォーマンス、データ処理、スケーリング、セキュリティといった観点でApache SparkとHadoop MapReduceを比較します。

HadoopベースのテクノロジーであるHiveとHBaseの違いについて比較し解説します。

理論上は、SparkとTezには多くの共通点があります。どちらもインメモリ機能を持ち、Hadoop YARNの上で動作し、あらゆるデータソースからのあらゆるデータタイプをサポートしています。では、両者は何が違うのでしょうか？

Xplentyのテクニカルサクセスエンジニア、Ellie Mary Finleyが、IntercomからSalesforceにデータを連携するプロセスについて動画によるデモと共にご紹介します。

InformaticaとXplentyは、強力なデータ統合プラットフォームです。ただし、Informatica と Xplenty の間には重要な違いがあります。両者を比較する際、どのように選べばよいのでしょうか？