データサイエンティスト向けデータパイプライン
どのようなビジネス課題を解決できましたか?あるいは、どのようなメリットが得られましたか?
テーブルを複製するとエラーが発生する可能性がありますが、ログは簡単に確認できます。最も重要なことは、移行するデータとその移行元のスキーマ、およびそれを宛先にどのように配置するかを確実に把握しておくことです。
改善してほしいポイントは何でしょうか?
何もない!素晴らしいサポートと非常にフレンドリーな製品チームがいつでもお手伝いします。
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?
CData Syncは、これまで見てきたデータパイプライン用の最も使いやすく、コード不要のインターフェイスの1つです。
毎年新しいコネクタがリリースされることで、需要が最も高い供給元と宛先に対応できるようになっています。私はデータサイエンティストとして、Pythonコネクターを使用したり、DBTコア変換を活用したり、データをデータレイクやウェアハウスにダンプしたりできることを知っています。自分のデータが、分析ツールであるSnowflakeに必要な構造とクリーンさを備えていると信じて、会社がデータ主導の意思決定を行うための最良のほぼリアルタイムの情報を得るために必要な適切な分析を行います。
さらに、CData Syncは私のデータの近くでホストでき、軽量なウェブソリューションなので、オンプレミスとクラウドのプラットフォームをセキュリティコンプライアンスの問題なしにシームレスにリンクできることもわかっています。
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Data pipeline for a data scientist
What problems is the product solving and how is that benefiting you?
There can be errors when replicating tables but logs are easily available to review. The most important thing is to make sure you are aware of the data you are moving and the schema it is coming from and how you want it to land in your destination.
What do you dislike about the product?
Nothing! Great support and a very friendly product team are available to help anytime.
What do you like best about the product?
CData Sync is one of the most simple-to-use / no code interfaces for data pipelining I have seen.
With new connectors released yearly, they are keeping up on the highest demand sources and destinations. As a data scientist I know I can use the Python connector, leverage dbt core transformations, and dump my data into data lakes and warehouses trusting my data will have the structure and cleanliness for my analytics tool Snowflake to do the proper analysis I need for the best, near real-time information for my company to make data-driven decisions.
Additionally, I know my on-premise and cloud platforms can be linked together seamlessly without any security compliance problems since CData Sync can be hosted near my data and is a lightweight web solution.
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