StreamSetsとwebMethodsプラットフォームはIBMへの買収が完了しました
データ連携

最新技術を活用した堅牢なデータ連携

適応性の高いデータパイプラインを構築し、DX(デジタルトランスフォーメーション)やクラウドアナリティクス向上を推進

制御しつつデータを解放する
何度も再利用でき、かつ変化に自動的に適応し、止まることのない堅牢なデータパイプラインを構築することで、データに基づく迅速で信頼性の高い意思決定を行えるようになります。StreamSetsは、分析に適したデータを迅速に提供するため、少ないリソースでビジネス全体にわたるデータ需要の急増に対応できます。
データ連携の障害や問題を解消
StreamSetsの単一のユーザーインターフェイスを使用することで、ユーザーは一度学習するだけで、さまざまなデータ連携パイプラインを構築できるようになります。それをバッチ処理、ストリーミング処理、CDC(Change Data Capture、ETL Extract, Transform, Load)、ELT(Extract, Load, Transform)などの要件に基づいて、さまざまな種類のデータ連携パイプラインを構築でき、オンプレミスまたはクラウド上に展開することが出来ます。
データの変化に合わせてデータパイプラインを自動的に適応
データ、データの構造(スキーマ)、基盤(インフラ)の変更に合わせて自動的に適応してデータの連続的な流れを確保し、寸断のないデータ移動を維持しシステム運用における障害や中断を防ぎます。
すべてのデータを観察、監視する
すべてのデータ連携パイプラインに関する包括的な概要を単一のダッシュボード画面で把握できるため、それによって全体の動作状況を確認し、問題が発生した際には
迅速に対応することができます。
ご自身の目でお確かめください!
データ連携の障害や問題を解消し、イノベーションを実現し、予期せぬ変更からデータパイプラインを守る方法について、当社のエキスパートにご相談ください。
StreamSetsの優れた特長

                    ハイブリッド環境におけるデータ連携
                

ハイブリッド環境において、オンプレミスとクラウド、様々なデータソースやアプリケーションをつなぎ合わせ、データがそれらの環境をまたいで連続的に流れるようにデータを連携することが重要です。オンプレミスのアプリケーション、データストリーム、SaaSアプリケーション、レガシーデータ資産や、Amazon REDSHIFT®、Databricks、Snowflakeなどのクラウドデータプラットフォームなど、さまざまな環境をまたいでデータが移動する過程でその価値を把握し、利用できるようになります。

                    あらゆる環境でデータパイプラインを実行
                

柔軟なインフラ変更管理により、どのクラウドプロバイダーやオンプレミス環境でもデータパイプラインを実行できます。過去の制約に縛られることなく、現在のユースケースに最適なコンピューティングリソースを必要に応じて調整できます。

                    変化に自動的に適応
                

StreamSetsは、変化に対しても止まることなく、柔軟かつ強靭なデータパイプラインを維持します。StreamSetsのデータパイプラインは、変化を監視し、必要に応じてアラートを発し、問題が発生する前に自動的に対処するアクションを実行して、データの流れを止めることなく変化にプロアクティブに適応します。

                    一元化されたデータ管理でイノベーションを実現
                

エンドユーザーの役割に関わらず、迅速かつ少ないリソースで、データ連携のニーズを満たします。StreamSetsコントロールハブは、すべての連携パイプラインの一元的なビューを提供し、システムがどのように接続されているかを示します。組織全体のデータフローに関連するコストとリスクを削減し、競争力を保ちつつ、関連ビジネスを維持し意思決定の迅速化を図ります。

                    Snowflakeでの複雑なデータ変換を簡素化
                

StreamSets Transformer for Snowflakeは、直感的なドラッグ&ドロップのデザインキャンバスや、99%のアナリティクス要件をすぐに満たすために事前定義されたプロセッサを使用して、Snowflake内での複雑なデータ変換を簡素化します。Transformer for Snowflakeは、データ変換を実行するためにデータをSnowflakeの外部に移動する手間を省き、Snowflake内で処理を行うことで、効率的で手軽なデータ変換を実現します。

                    クラウドアナリティクスにメインフレームデータを組み込む
                

貴重なデータを活用して売上を増やし、業務を改善し、不正行為を特定し、レポートを向上させるなど、さまざまな目的にデータを利用できます。軽量なリスナーを使用してメインフレームデータを取得することでリソースの効率的な利用や、既存のセキュリティポリシーを拡張が可能です。データを理解しやすいリレーショナル形式でクラウドアナリティクスの取り組みに簡単に組み込むことが出来るようにします。
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