"当社の Salesforce チームは、データの準備とロードを行うパイプラインを自ら構築することで、Salesforce のデータ統合を完全に自動化できるようになりました。もう IT に頼る必要がなく、チームはそれをとても気に入っています。"
Adam Hooper
セントラルプラットフォーム責任者、DPD UK
ソース変更を取得してマッピングし、本番データベースへ 60 秒ごとにレプリケートします。カスタムスクリプトやレプリケーションの負担なしで、データプロダクトを大規模に最新状態へ保てます。
Integrate.io で何百万もの IT チケットを削減する 1,100 以上のデータ・運用チームに信頼されています
アプリ、ポータル、ダッシュボード、AI ワークフローは、いずれも新鮮なレコードに依存します。レプリケーションが遅れ、ジョブが失敗し、スクリプトがスケールしないと、ユーザーは古いデータを見ることになります。
ソース変更の反映が遅れると、社内ツールや顧客向けアプリに古いレコードが表示されます。
最新の業務データが欠けると、ダッシュボードやレポート基盤への信頼が下がります。
手作業で作ったレプリケーションジョブは、スキーマ変更、ボリューム急増、ソースシステム更新で壊れます。
挿入、更新、削除を追跡し、各変更を適切な宛先にマッピングし、すべての実行を 1 か所で監視します。
CDC コネクターが、ポーリングや手作業ジョブなしで業務システムの挿入、更新、削除を追跡します。
60 秒ごとにレプリケートされる CDC 変更により、プロダクトデータベース、ウェアハウス、アプリ、レポート基盤を最新に保ちます。
ソースへの影響、ジョブ調整、下流データの遅延なしで、数千行から数十億行まで対応します。
実行履歴、アラート、再試行、監査証跡で、データがいつ動き、どのジョブに対応が必要かを把握します。
アナリスト、運用担当者、エンジニアが必要なパイプラインを構築でき、IT はアクセス、標準、可視性を保てます。
増え続けるデータ業務にも予測しやすい料金。行数、同期、コネクタ、クライアントごとに予算が左右されません。
画面上で構築し、Helm に指示し、必要に応じて SQL や Python を追加できます。データに最も近いチームがフローを所有できます。
専任のソリューションエンジニアが、24 時間 365 日のサポートとともに、実装と本番運用を支援します。
Integrate.io をデータ管理のためのエンドツーエンドのデータパイプラインプラットフォームとして使うことも、チームがすでに選んでいるスタックにモジュール式コンポーネントとして組み込むこともできます。
“Integrate.io プラットフォームは素晴らしい ETL・データ変換ソリューションです!Salesforce、HubSpot、Google アナリティクス、Facebook 広告などの接続が、かつてないほど簡単になりました。”
Meir Gold
グロース|アナリティクスマネージャー
“素晴らしい ELT ツール。ノーコードで、セットアップも使用も簡単、スケジュールも便利で、価格バランスも抜群です!”
Diego Polo
ビジネスインテリジェンスアーキテクト
“史上最高のカスタマーサービス!外部ベンダーの中で、これまでで最高のカスタマーサービスチームです。常に対応が早く、問題解決や製品の説明において期待以上の働きをしてくれます。”
Matthew Pratt
アナリティクスマネージャー
管理されたソースと宛先、カスタムシステム向けの汎用 API コネクター、さらにオンデマンドで 24 から 48 時間以内に構築できる新しいコネクター。
FAQ
Clear answers to the questions teams ask when evaluating Integrate.io.
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Talk to an expert →Integrate.io supports リアルタイム CDC データレプリケーション by connecting source systems, preparing data, managing schedules, monitoring jobs, and delivering clean records to the tools teams use.
リアルタイム CDC データレプリケーション workflows can connect SaaS apps, warehouses, databases, files, APIs, CRMs, ERPs, and operational tools through Integrate.io connectors.
Yes. Teams can filter, join, map, enrich, and reshape data before it reaches the warehouse, application, or reporting layer that depends on it.
Timing depends on the source systems, destination schema, approval process, and transformation logic. Focused use cases can usually move faster when those decisions are made up front.
Teams should start with a scoped sync, compare counts and key fields, review logs, confirm downstream behavior, then schedule the production workflow once the data matches expectations.