データ連携にかかる時間が1/10に！世界中の複合機やプリンターから届くデータを分析するため、京セラDSが取り組んだデータ分析基盤の構築 | trocco®(トロッコ)
事業内容：複合機、プリンター、インクジェットプロダクションプリンティングシステム、ドキュメントソリューション、アプリケーションソフトウェアおよびサプライ製品の開発・製造・販売 local_fire_department 課題 GCPと社内ネットワーク間でデータ転送するには、インターネットを経由する必要があった 社内マスターデータから異種のデータベースへ連携する必要があった 構造化ファイルや半構造化ファイルなどへの対応も必要だった lightbulb_outline 目的 蓄積され続けるデータをデータ分析基盤に収集・分析できる状態 今後新しく出てくるデータベース製品にも対応できるデータ分析基盤の構築 様々な利用者がデータを分析できる状態 trending_up 効果 SQLの知識がなくても、比較的簡単にジョブを生成できる 社内のデータ転送に掛かっていた時間が1/10に 社内からのデータ転送依
転送先 - Amazon Redshift
転送先のテーブル名を入力します。 対象テーブルが転送先のデータベース・スキーマ内に存在しない場合は、テーブルが自動的に作成されます。
AWS Systems Manager Session Managerを用いた接続
概要trocco とお客様が用意したサーバー間でAWS Systems Manager Session Managerを経由したSSHトンネルを張ることで、お客様のデータソースに対し、プライベートサブネット内の踏み台サーバーを経由して接続できます。 通常のSSHトンネルを使った接続と比べると、踏み台サーバーをパブリックサブネットに配置する必要が無くなるため、より安全にtroccoをご利用いただけます。 以下にAWS Systems Manager Session Manager（以降、単にSession Managerと表記します）を用いた接続の概略図を示します。 設定を行うには、Session Managerの接続情報を作成後、データソースの接続情報の設定から利用したいSession Managerの接続情報を選択します。 2024年02月時点でMySQLとPostgreSQLのみ対応し
SalesforceのデータをAmazon Redshiftに統合し、Lookerで分析・可視化する方法 | trocco®(トロッコ)
SalesforceのデータをAmazon Redshiftに統合し、Lookerで分析・可視化する方法 概要 Salesforceを利用している企業のなかには単なる顧客情報の管理だけでなく、それらの情報を分析してより確度の高い顧客にフォーカスしていくなどの営業戦略へ活用している企業も多いと思います。このように何かデータを分析し、かつそこから得られる情報を他者にわかりやすく伝えるには、グラフや表といった視覚的なわかりやすさを高めた資料が有効です。 ですがSalesforceのデータは日々更新されるため、最新のデータを活用するにはグラフや表も日々更新し続ける必要があります。このような作業は時間的なコストもかかりますし、かといって途中で止めるわけにもいかない厄介な作業といえるでしょう。 そこで今回は、trocco®というデータ分析基盤構築サービスを使い、Salesforceデータの抽出自動化＋
令和のデータ活用「三種の神器」、重要ピースを埋めるtroccoの勝ち筋とは | Coral Capital
月間10万人が読んでいるCoral Insightsのニュースレターにご登録いただくと、Coral Capitalメンバーによる国内外のスタートアップ業界の最新動向に関するブログや、特別イベントの情報等について、定期的にお送りさせていただきます。ぜひ、ご登録ください！ データ活用の重要性が認識されるようになって数年。クラウドの普及や、経営指標可視化のBI（Business Intelligence）ツールの民主化、多数のSaaSの台頭といったことにより、データ蓄積や可視化は一気に進んだように感じられるかもしれません。 しかし、現実にはダッシュボードに多様なデータを一覧する手前のプロセスにおける課題が顕在化してきています。クラウドやSaaSに点在するデータを集めて集約する「統合」の工数が膨らんできているのです。 この「統合」部分のソリューション「trocco」（トロッコ）を提供する日本のスタ
日本発のデータ分析基盤SaaS「trocco」の機能を試してみた | DevelopersIO
本記事では、分析基盤の総合支援ツール trocco の紹介とデモを実施していきます。 本アドベントカレンダー唯一の日本発の製品です。この度特別にトライアルの機会をいただけましたので、DevelopersIOにてtroccoの機能をご紹介していきます！ troccoについて troccoを開発・提供するprimeNumber社は、2015年に東京で創業されたスタートアップです。つい先日約13億円の資金調達のアナウンスもありましたし、日本のデータエンジニアリング界隈では知っている方も多いテックカンパニーでしょう。 データ統合自動化サービスtroccoなどを手がけるprimeNumberが約13億円のシリーズB調達、採用・マーケ強化 | TechCrunch Japan troccoの日本発であるという強みを活かした日本語ネイティブのUIやサポート体制が、日系企業にとっては一番嬉しい特徴になるで
troccoの導入で何が改善されたか - Qiita
はじめに 当社ではデータ分析基盤改善の一環としてtroccoを導入しました。 この記事ではtrocco導入により何がどのように改善されたのかをまとめて記載します。 0. troccoとは troccoはEmbulkをSaaS版にしたようなサービスです。各種ストレージ、SaaS、DBなどのデータ転送をWEBのGUI上で設定、管理することができます。それ以外にもRedshift/BigQueryへのクエリ発行やtrocco上のジョブの管理等の便利機能もあり非常に使い勝手が良いのが特徴です。 1. trocco導入を検討した理由 当社ではプロダクション用DBのコピーをBigQueryに転送し分析に用いているのですが、この転送部分に対処しにくい2点の問題があった為troccoへの乗り換えを検討しました。詳細は以下の通りです。 1.1 Embulk+digdag on EC2の運用問題 当時の構成で
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
