ブース訪問レポート:Fivetran編(自動データパイプライン構築) – Looker:JOIN 2019 at San Francisco #looker #JOINdata

ブース訪問レポート:Fivetran編(自動データパイプライン構築) – Looker:JOIN 2019 at San Francisco #looker #JOINdata

Clock Icon2019.11.25

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現地時間2019年11月05日〜07日の期間、米国サンフランシスコで開催されているLookerの年次カンファレンスイベント『JOIN 2019』。今年2019年のイベントは、弊社から3名のメンバーが現地参戦しています。

今回、『JOIN 2019』の展示ブース場に出展されていたスポンサー企業の中から、気になったプロダクトについて幾つか突撃し、簡単なインタビューを行っていました。当エントリではその中から『Fivetran』社に関する内容をレポートします。

目次

 

インタビュー概要

今回実施したインタビューについては、以下の様なポイントを5〜10分程度のインタビューでヒアリングしています。

  • 企業概要、インタビュアーの簡単な自己紹介
  • サービスやツールの説明、強みやアピールポイントなど
  • Lookerとの関係性
  • サービスやツールに関するユースケース
  • 日本へのメッセージなどあれば

また、今回のインタビュー記事化にあたっては、Looker社のナロン氏、小野氏両名にご協力頂きました。(特にナロン氏には非常に円滑且つ的確な進行をサポート頂きました。ありがとうございます!!)

  • インタビュー&通訳: ナロン翔平氏(Looker)
  • インタビュー: 小野りちこ氏(Looker)
  • インタビュー&写真撮影: yama
  • 文字起こし&記事化: しんや

 

Fivetran社について

Fivetranは、NetsuiteやSalesforceなどのさまざまなソースからのデータをSnowflake、Amazon Redshift、Microsoft Azure、Google BigQuery などのクラウドベースのデータウェアハウスに集中化する自動データパイプラインを構築するサービスです。

Fivetranを使ってデータパイプラインを構築することで、様々なソースからクラウドデータウェアハウスにビジネスデータを複製し、変更を自動的に更新します。その後、顧客はビジネスインテリジェンスツールを使用して、ライブ分析用のダッシュボードを構築できます。Fivetranを使用してデータソースを統合し、主要業績評価指標(KPI)および組織の業績に関するその他の洞察を生成できます。Fivetranデータパイプラインは、従来のETL(抽出、変換、ロード)の方法とは対照的に、ELT(抽出、ロード、変換)として知られるデータエンジニアリングに対する最新のアプローチを表しています。

参考:

 

インタビュー本編

インタビューに対応頂いたのはFivetran社のLogan Welley氏(Director, Strategic Alliances)。製品や機能の簡単な説明の後に、「Fivetranでは、サービスの使いやすさはもちろんですが、セキュリティや耐久性も考慮した形で開発、デプロイメントを続けております。また、データベースやLookerなどのお客様の既存インフラに合わせた形で(お客様に寄り添う形で)Fivetranを使っていただけるのがポイントです。」と柔軟な対応を行っている面を強調。

「150以上のソースからデータを一箇所にまとめ、Lookerを通してデータ・ドリブンな意思決定ができるデータスタックの一部として活用出来る」と、対応データソースの幅広さとLookerとの相性の良さについてもコメントしていました。

ちなみにFivetran自体、日本にはまだ進出していない状況。Developers.IOでもたまちゃんが数本エントリで言及している程度で、国内の認知度としてもまだまだこれからというところ。

Logan氏は「日本にはまだ進出していないが、パートナー・導入企業が数社。日本も目指しているが、まずは日本でトップレベルのカスタマーエクスペリエンスが提供できるよう基盤を整えてから。北米以外から売り上げ30%が来ており、日本を通してFivetranもますます成長できると思う。」と今後の体制強化・展望について述べていました。

 

まとめ

以上、Looker:JOIN 2019ブース訪問インタビュー(Fivetran社)の突撃レポートでした。

短期間でパイプラインを構築・自動化し、多種多様なデータソースに対応しているFivetran。日本での認知度はまだまだといったところですが、Lookerとの相性については良い感じで連携出来そうな印象です。データパイプラインに関する興味がおありの方は情報収集をしてみてはいかがでしょうか。Developers.IOでも機会があれば取り上げてみたいと思います。

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