ETL/EAIツールでデータ連携処理を構築するベストプラクティスとは？(第3回)
データ連携処理の開発にまつわるベストプラクティスを探る連載。第3回目は本題の「ベストプラクティス」について細かく考察していきます。
データ連携処理の開発にまつわるベストプラクティスを探る連載。第3回目は本題の「ベストプラクティス」について細かく考察していきます。
2019年4月に施行される改定労働基準法。「ETL/EAIツール」がどのように働き方改革に貢献することができるのか？具体的にご紹介します。
RPAツールやEAIツールでデータの入出力やデータ連携業務の自動化する際、人の判断まで自動化することは出来ません。しかし、ベテランの属人化したノウハウを早くシステム化したいという要望が増えてきているのも事実としてあります。
データ連携処理の開発にまつわるベストプラクティスを探る連載。第二回目は「データ連携データ処理開発によくある失敗と解決策」についてお届けします。
「業務自動化＝RPAツール」を連想されますか？実は、さまざまなデータを繋ぐ「EAIツール」でも業務自動化を実現できるケースがあります。今回の記事では「業務自動化」という観点から、RPAツール、EAIツールでの実現方法の違いについて解説していきます。
データ連携処理を開発する際の選択肢である「ETL/EAIツール」。他の選択肢と比較しながらデータ連携処理構築時のベストプラクティスを探ります。
LINEやChatobotを利用したサービスの展開を裏で支えるデータ連携ツール。具体的な活用方法をご紹介します！
kintoneとのシームレスな連携、高速開発を実現するDataSpider。京王電鉄バス様、マクロミル様での事例も交えて活用ノウハウをご紹介します。
