INTEGRATIONS

ビジネス・インテリジェンス・チームでの役割の違いを理解し、適切なデータ分析のスキルセットをもつ人材をそれぞれの役割に対してアサインしましょう。

MongoDBをXplentyの強力なデータ・パイプライン・ビルダーと組み合わせて利用するメリットと実際のパイプラインの構築方法について紹介します。

XplentyとChartioシリーズのパート2では、パート1からXplentyのパイプラインを通して提供するデータをChartioプラットフォームで利用する方法について解説します。

Xplentyの幅広いソースデータとの統合機能は、Chartioに豊富なデータを提供し、データ準備面で最適なペアです。今回の2部構成のシリーズの第1部では、Chartioで使用するためのXplentyの設定方法を紹介します。

対話型クエリサービスのAmazon Athenaは、サーバーレスAWSソリューションです。データスタックでデータレイクを実現する方法についてご紹介します。

データエンジニアは、ビジネス目標を達成するのに有効なアプリケーション統合を実施しなければなりませんが、Microsoft Azureはそれを実現する上で適切なソリューションでしょうか？

Xplentyを使用してShopifyストアのデータを効率的に抽出し、Google Data Studioを使用して有益なビジュアライゼーションを作成します。(Part2)

Xplentyを使用してShopifyストアのデータを効率的に抽出し、Google Data Studioを使用して有益なビジュアライゼーションを作成します。(Part1)

MongoDBからのデータをETLで高速に処理できるようになればなるほど、ビジネスプロセスやビジネスインテリジェンスシステムにとっても有利になります。ここでは、MongoDBのETLプロセスをシンプルにする方法についてご紹介します。