米Fivetranの「Fivetran」は、各種のデータソースから抽出したデータをデータウエアハウス(DWH)に反映するミドルウエアである。SaaS型クラウドサービスとして提供する。データの反映先となるDWHとして、Google BigQuery、Amazon Redshift、Snowflakeなどのクラウドサービスを利用する。

古典的なETLプロセスとFivetranのELTプロセスの違い
(出所:FBP Partners)
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 データソースにアクセスするためのコネクタを100種類以上用意している。Oracle DatabaseやPostgreSQLなどのデータベース管理システムのほか、Salesforce.comなどのSaaSアプリケーション、Webhooksなどのイベント、CSV(カンマ区切り形式)ファイル、などを取り込める。

 特徴は、データソース側で何らかのデータを変更した際に、これを自動的に検知し、DWHのデータを修正・同期できることである。データを同期させるためのプログラムを書いたり、データが変更になるたびにメンテナンスを実施したりする必要がない。

 Fivetranを使うことによって、ETL(データ抽出、データ変換、DWHへのロード)という一般的な手順ではなく、変換とロードの順番を変えたELT(抽出、ロード、変換)のプロセスが可能になるとアピールする。抽出したデータをそのままDWHに登録することによって、頻ぱんに変化するデータソースに適応したデータパイプラインを構築できる、としている。

Fivetranの概要
用途と機能各種のデータソースから抽出したデータをデータウエアハウス(DWH)に反映するミドルウエア
提供形態SaaS型クラウドサービス
データの
反映先
DWHとして、Google BigQuery、Amazon Redshift、Snowflakeなどのクラウドサービスを利用する
コネクタ データソースにアクセスするためのコネクタを100種類以上用意している。Oracle DatabaseやPostgreSQLなどのデータベース管理システム(DBMS)のほか、Salesforce.comなどのSaaSアプリケーション、Webhooksなどのイベント、CSVファイル、などを取り込める
特徴データソース側で何らかのデータを変更した際に、これを自動的に検知し、DWHのデータを修正・同期できること。データを同期させるためのプログラムを書いたり、データが変更になるたびにメンテナンスを実施したりする必要がない。抽出したデータをそのままDWHに登録できるので、頻ぱんに変化するデータソースに適応したデータパイプラインを構築できる、としている
価格非公開
発表日2019年4月5日
提供開始日2019年4月15日
備考発表日/提供開始日と価格は、販売代理店であるFBP Partnersのもの