Connect your AI to your data

Move and model data from every source to give your agents trusted context and your teams accurate answers.

The Data Foundation for AI

自律型AIエージェントを支える、自動化されたデータ基盤

データを安全に移動・管理・変換し、分析、業務、AI の活用を大規模に支えます。

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Pfizer はほぼリアルタイムのデータを活用して治験を高度化し、コンプライアンスを維持しながら、処理時間を数時間から数分に短縮しました。

National Australia Bank accelerates AI innovation, cutting data costs by 50% and boosting ML performance by 30%.

National Australia Bank は AI イノベーションを加速し、データコストを50%削減するとともに、ML パフォーマンスを30%向上させました。

Coke One North America powers AI and ML innovation with real-time SAP data for ~35,000 users.

Coke One North America は AI・ML イノベーションを推進し、約35,000人のユーザー向けにほぼリアルタイムの SAP データを活用しています。

Tinuiti accelerates client onboarding 120x and reduces costs with a scalable, AI-ready data lake.

Pfizer はほぼリアルタイムのデータを活用して治験を高度化し、コンプライアンスを維持しながら、処理時間を数時間から数分に短縮しました。

データ・AI分野の先進企業から信頼されています

AI に必要なすべてのコンテキスト

信頼できるデータを SaaS アプリ、データベース、ERP、ファイルコネクタからウェアハウスやレイクに継続的に供給し、さらにビジネスアプリケーションへ連携することで、分析、業務、AI をビジネス成果につなげます。

900以上のソースとデスティネーションを見る
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Fivetran プラットフォーム

データを確実かつ安全に移動

信頼できる高品質なデータを、あらゆるソースからデータウェアハウス、データレイク、アプリケーションへ連携し、フルマネージドの高性能パイプラインで分析と AI を支えます。

オープンフォーマットでのデータ管理

Fivetran Managed Data Lake Service は、Iceberg や Delta Lake といったオープンテーブル形式でデータを提供し、データレイクのアーキテクチャの標準化、データの重複削減、インフラコストの削減に貢献します。

データを信頼できるインサイトへ変換

SQL ベースのトランスフォーメーションをデスティネーション上でスケジュールに従って確実に実行し、手動でオーケストレーションすることなく、生データを信頼できる分析対応データセットに変換します。

セキュリティチームが求める水準に対応した設計

AI への信頼は、信頼できるデータから始まります。エンタープライズレベルの認証、ほぼリアルタイムのデータ、柔軟なデプロイにより、組織はリスクを低減しながら、分析、業務、AI を安心して拡張できます。

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SOC 1 & SOC 2
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ISO 27001
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データを競争優位性に変える

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Fivetran を利用する企業は、信頼できるデータと拡張性を備えたデータインフラを基盤に、分析、業務、AI を活用し、実行を加速して持続的なビジネス成果を生み出しています。

LVMH が実現したほぼリアルタイムのインサイト取得と業務卓越性

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Raiffeisen Bank International は、ほぼリアルタイムのデータ活用で顧客獲得を加速

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Pfizer、リアルタイムデータを活用して治験を迅速化

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Shutterstock は Fivetran で AI-ready なオープン・データ・インフラストラクチャ(ODI)を構築

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Lufthansa: Fivetran でほぼリアルタイムの情報を活用したフライトプラン作成

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HubSpot、Fivetran で生成AI を強化し、10万ドルのコスト削減を実現

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数字で見る Fivetran

Fivetran は、利用企業への信頼性とスケーラビリティの提供に注力しています。

毎時500GB以上

ヒストリカル同期時のスループット

9.1ペタバイト以上

月間同期データ量

3,350万以上

月間スキーマ変更処理数

1億290万

月間トランスフォーメーションモデル実行数

1億5,650万以上

月間パイプライン同期回数

2兆以上

月間同期行数

AI のためのデータ基盤の構築を開始