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2023/11/29

Startup Portfolio

Fivetran、Amazon S3における新機能でジェネレーティブAIをサポート

データ統合のグローバルリーダーであるFivetranは、Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)上のDelta Lakeをサポートし、Amazon S3をデータレイクの目的地としてのサポートをさらに拡大しました。Amazon Web Services(AWS)から提供されているオブジェクトストレージサービスであるAmazon S3上では、数十万のデータレイクが稼働しており、業界をリードするスケーラビリティ、データの可用性、セキュリティ、パフォーマンスを提供しています。今回の発表により、Fivetranの顧客はAmazon S3にデータを格納し、Delta Lakeのテーブルに簡単にアクセスできるようになります。データレイクは、柔軟性とスケーラビリティのために、大量の非構造化および半構造化データを扱うのに特に適しています。Fivetranの自動化により、従来の管理されていないデータの貯蔵所から、整理された、管理された、ユーザーフレンドリーなデータストアへと変換され、予測分析、ジェネレーティブAIアプリケーション、機械学習(ML)モデル、大規模言語モデル(LLM)など、さまざまなユースケースの構築を迅速に行えるようになります。

4月には、FivetranがApache Icebergをサポートし、AWS re:Invent 2023での利用開始も発表されました。Fivetranの製品担当副社長であるFraser Harrisは、「お客様がAmazon S3上のDelta Lakeをシームレスに活用できるようになり、私たちは大変喜んでいます。データレイクは、機械学習、AI、ジェネレーティブAIプロジェクトにとって理想的な基盤であり、この強化はそのようなイニシアティブのデータ管理を簡素化する上で重要な一歩です」と述べています。

Fivetranは、データ先地点にデータガバナンス機能、業界をリードするセキュリティとコンプライアンス、コスト効率、使いやすさをもたらします。Fivetranのノーコードプラットフォームは、企業にとって、ほぼあらゆるデータソースから任意の目的地へのデータ移動を簡単かつ柔軟に行う方法を提供します。顧客データがオンプレミスのデータベースやデータウェアハウス、データレイク、ソフトウェア・アズ・ア・サービス(SaaS)アプリ、ファイル、イベントに存在するかどうかにかかわらず、Fivetranはそれを一つのソースから別のソースに移動し、レプリケートすることができます。一般的なユースケースには、クラウドデータウェアハウスからデータレイクへの戦略的データワークロードの移行、AI/MLモデリングやジェネレーティブAIアプリケーションの構築、クラウド内でのオンプレミスの全生産データベースのレプリケーションなどがあります。

Fivetranを選択することにより、顧客はこれらの機能を活用し、データレイク採用のスケールで発生する可能性のある複雑さや管理不足を回避できます。Fivetranのデータプラットフォームは、顧客データを自動的にDelta Lakeフォーマットに変換し、個人を特定できる情報(PII)の匿名化、データのクレンジングおよび正規化によりデータ品質を保証します。

Fivetranは400以上の事前構築されたコネクタと完全に管理されたデータパイプラインプラットフォームを提供し、オンプレミスおよびクラウドデータベース、データウェアハウス、SaaSアプリケーション、イベント、ファイルをサポートしています。また、Fivetranはカスタムコネクタを作成することもできるため、どのようなデータソースであってもサポートが可能です。この幅広いソース互換性のポートフォリオにより、顧客はデータレイク内でデータを統合することができます。


Fivetranについて
Fivetranは、クラウドデータプラットフォーム内および外でのデータ移動を自動化します。エクストラクトからスキーマドリフトの処理、変換に至るまで、ELTプロセスの最も時間を要する部分を自動化することで、データエンジニアがより影響力のあるプロジェクトに集中できるようにします。99.9%のアップタイムと自己修復パイプラインを備えたFivetranは、Autodesk、Condé Nast、JetBlue、Lufthansa、Morgan Stanley、Pitney Bowesなど、世界中の有名ブランドを含む数百の企業が、データ駆動型の意思決定を加速し、ビジネスの成長を促進するために利用しています。Fivetranの本社はカリフォルニア州オークランドにあり、世界中にオフィスがあります。

 

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