Reverse ETL、何それ美味しいの？
1. Reverse ETLとは（概念整理） Reverse ETLは、データウェアハウスから業務アプリ（CRM、マーケ・自動化ツールなど）へ、分析済みの高品質データを同期し、現場の業務に活かす...
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AWS様から25万円請求されたが無事に免除頂きましたの件
はい、出ました、素人事故あるあるネタです。 過去事例がここにもまとまっており、今回参考にさせて頂きました（ありがたや）。 ということで、私も誰かの何かの役に立つために、地獄から生還した備忘録を記...
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Fivetran Transformations 概要整理（dbt Cloud / Coalesce 統合含む）
Fivetran Transformations 概要整理（dbt Cloud / Coalesce 統合含む） Fivetran は、データの ELT (Extract → Load → Tr...
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FivetranのTransformations機能「Quickstart Data Models」を整理
Fivetran は、データの ELT (Extract → Load → Transform) プロセスにおける「Transform」部分を支援する Transformations において大...
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Fivetran：AIとデータ利活用を下支えするデータ統合サービス（ビジネス視点）
前提 2025年にAIが盛んに騒がれている今になってもデータ活用に四苦八苦する事業会社を多く見てきました。結局のところ、適切なデータ整備がなければAI促進は頓挫するのは、ここの読者・住人ならご周...
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Fivetran Connector SDK × Cursor AI で爆速でコネクタ開発する
Fivetran Connector SDK について Fivetranは既に700以上の多種多様なConenctorを用意していますが（2025年8月時点）、「自社独自のシステム」や「まだ公式...
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AIでSQLを書かない時代へ — 自然言語データ操作
はじめに SQLを書けなくても、自然言語でデータに問いかけるだけで即座にSQLが生成され、分析・変換できる。 FivetranとCensusの統合により、業務ユーザーもデータユーザーになれる世界...
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概念と活用例：Fivetran x RAGで実現するAIアプリの基盤
1. RAG × Fivetranの役割と意義 生成AIをプロダクトに組み込む最短ルートの一つがRAG。LLMに対し、企業固有のドキュメント・アプリ・DBなどから抽出した正確で最新のコンテキスト...
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構成例：Fivetran x RAGで実現するAIアプリ基盤
概念と活用例：Fivetran x RAGで実現するAIアプリの基盤からの続きです。 RAGを活用したAIアプリ構築では「どのデータを、どう取り込んで、どのベクトルDB／LLMに渡すか」が肝。 ...
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どこでdbt Coreを実行すべきか？Fivetran Transformations・Snowflake dbt projects・dbt Coreの使い分け
以下、データパイプラインからTransformationまでの流れを勉強する中での個人的なメモ記事です。正確な情報は各社サイト・ブログなど参照してください。また、こんなアイデアや見方あるよ等、も...
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Fivetran Connector SDKで未対応データソースをPythonで爆速で連携する
はじめに データが社内独自システムやAPIに閉じ込められている…。 そんな“データサイロ”に悩まされる現場に朗報です。Fivetranの Connector SDK により、既存コネクタでは対応...
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