自己紹介
双日システムズ株式会社の成塚健次と申します。2016年4月にクラウドEAIサービス「PolarisGate」を運営し、クラウド間のデータ連携に特化してサービス提供をしています。APIリファレンスを見るのが大好きで、いつもPostmanでAPIを叩いています。最近はまっているAPIはSharePoint。
PolarisGateのページ
CDataとの出会い
私がCDataに出会ったのは2016年12月。その機能にすっかり惚れ込み、1か月後には社内を説得してパートナーシップを締結していました。私が2016年の4月にPolarisGateを立ち上げてから、連携先のクラウドサービスを月に1件くらいのペースで開拓していました。お客様からの要望を受けてのものもあれば、マーケティング戦略による連携もありました。
CDataを採用するきっかけは、NetSuiteと勤怠管理システム間の連携案件の引合でした。「クラウドのデータに、ODBCでアクセスできますよ」とCDataの疋田さんから製品の話は聞いていましたが、ODBCが絡んだシステム開発で何度か痛い目を見てきた私は否定的な目でCDataを見ていました。とはいえ、NetSuiteの壁は高く、NetSuite社の協力も頂いて、APIリファレンスを元に連携を模索しましたが、認証を通るだけでもしんどいサービス。色々な策の1つとしてCDataの検証に着手しました。ODBCドライバをインストールして、「アカウントID」と「ユーザID」、「パスワード」、「サンドボックスか否か」を指定するだけでNetSuiteのオブジェクトの中身のデータが参照できました。
CDataを使う事を即決して、お客様にもデモを行ないました。お客様も即決。無事に受注することができ、CDataとのパートナーシップも締結しました。今では、NetSuiteだけでなくMarketoやSharePoint案件にもCDataを使っています。
CDataのすごいところ
改めて書くまでもないかもしれませんが、EAIツールヘビーユーザーの観点からCDataのすごいところをまとめます。
(1)認証の手間が非常に少ない(OAuth認証も楽)
EAI／ETLツールを利用してクラウドサービスにアクセスする際に、まずぶち当たる壁は認証です。OAuth認証のクラウドサービスですと、2，3往復の手続きが発生しますので、それだけで複雑なフローになりますCDataを使えば、パラメータのセットだけで対応ができますが、EAI／ETLツールはプログラミングにて対応せざるをえません。これだけでもCDataを使う理由になるのではないでしょうか。
(2)クラウドサービスのデータをJSONやXMLではなくデータベースとして扱える
例えばデータ参照のAPIを叩いて、JSONのレスポンスデータが返ってくる場合、それらのデータ加工は結構面倒です。私の場合は、CSVや作業用のDBにデータを移して加工してしまいます(他に良い方法があれば教えてください)。リレーショナルDBで長年開発をしてきた人間としては、データ加工にあたりSQLで抽出、並び替え等ができるのは非常にありがたいことです。むしろ、大量のトランザクションデータを扱いたい場合、JSONやXMLで出力されても処理が非常に厄介です。
EAI＋CDataのすごいところ
CDataを使って、クラウドサービスのデータの参照／登録・更新ができてしまえば、EAIツールを使って様々なことが実現できるようになります。
- スケジューラを使ってバッチ連携が可能
- 複数のCDataドライバを用いて、クラウドサービス間の連携が可能
‐ データを外部ファイルに出力が可能
‐ 内部変数を使って計算や置換、文字コード変換が可能
例えば、「ERPの取引先マスタをCRMの取引先マスタに1日1回反映する」ことや、「1日分のTRデータをCSVに落としてAWSのS3に格納する」といったことが自動で実現できるようになります。1対1の連携に限らず1対Nの連携もOKですので、お客様の数だけ、連携パターンがあります。
まとめ
EAI／ETLツールの弱点は、連携先とのインタフェース部分にありました。各社はアダプタを作成し、連携先の豊富さで差別化を図っていましたが、開発・メンテナンスによる高価格化がネックで広く普及していませんでした。CDataの出現により今までの常識は崩壊してきています。実際に国内主要3社は2016年にEAIツールのクラウドサービス提供を開始して低価格路線、IoTやフィンテックといったテクノロジーへの特化を模索しています。今後、MS-FlowやAWS Glueの台頭によりさらに盛り上がり、EAI／ETLツールはデファクトツールとなっていくと考えています。今のうちからCDataとEAI／ETLツールに触れておいては如何でしょうか。