Query Streamsは、データベースやAPIソースを、チームが既に利用しているスプレッドシート、プラットフォーム、AIツールに接続する、安全でリアルタイムなデータ統合プラットフォームです。 詳細についてはQueryStreams.comをご覧ください そして 無料で登録する 数分でデータソースの統合を開始できます。
データ統合プラットフォームとは何ですか？
データ統合プラットフォームとは、データベース、API、SaaSアプリケーション、ファイルシステムなど、さまざまなデータソースを接続し、そのデータを必要なツールに配信するソフトウェアです。その目的は、手動でのデータエクスポート、コピー＆ペーストのワークフロー、スキーマの変更や認証情報の更新時に動作しなくなるような単発のスクリプトを排除することです。
実際には、ほとんどの組織は重要なデータを複数のシステムに分散して保存しています。例えば、売上データはSQL Serverデータベースに、マーケティング指標はGoogle Analyticsに、顧客記録はHubSpotのようなCRMに、そして金融取引データはStripeに保存されています。データ統合プラットフォームがない場合、これらのデータにアクセスするには、各システムに個別にログインし、エクスポートを実行し、ファイルを再フォーマットし、結果をスプレッドシートに貼り付ける必要があります。レポートが作成される頃には、データはすでに古くなっています。
適切に設計されたデータ統合プラットフォームは、データソースと出力先の間に単一のレイヤーを設けることでこの問題を解決します。必要なデータを定義するだけで、プラットフォームが接続性、セキュリティ、フォーマット変換、配信を処理します。その結果、脆弱な手動プロセスによる寄せ集め作業なしに、オンデマンドまたはスケジュールされたデータアクセスが可能になります。
データ統合の種類
データ統合は幅広い分野であり、いくつかの異なるアプローチが存在します。それぞれのアプローチには、複雑さ、遅延、コスト、そして最適なワークフローの種類においてトレードオフがあります。これらのアプローチを理解することで、特定のユースケースに最適なツールを選択することができます。
ETL（抽出、変換、ロード） これは従来のエンタープライズ向けアプローチです。データはソースシステムから抽出され、ステージングエリアで変換（クレンジング、マッピング、集計）された後、Snowflake、BigQuery、Redshiftなどのデータウェアハウスにロードされます。ETLパイプラインは大規模な分析に有効ですが、データエンジニアが変換ロジックを構築・保守する必要があります。この分野では、Informatica、Talend、SSISなどのツールが主流です。
ELT（抽出、ロード、変換） 処理順序を逆転させ、生データをクラウドデータウェアハウスに直接ロードし、SQLを使用してその場で変換します。このアプローチは、最新のクラウドウェアハウスのコンピューティング能力を活用し、Fivetran、Airbyte、dbtなどのツールを通じて普及しています。従来のETLよりもセットアップが迅速ですが、変換を定義するにはウェアハウスとSQLの専門知識が必要です。
CDC（変更データキャプチャ） データベースのトランザクションログを監視することで、ほぼリアルタイムでデータ変更を捕捉します。Debezium、Kafka Connect、Oracle GoldenGateは、一般的なCDCツールです。このアプローチは、イベント駆動型アーキテクチャやストリーミング分析に最適ですが、信頼性の高い運用には、大規模なインフラストラクチャ（メッセージブローカー、ストリームプロセッサ）と運用に関する専門知識が必要です。
APIベース／オンデマンド統合 クエリは、事前準備やデータウェアハウス化を行わず、要求に応じてデータソースに直接クエリを実行します。データは必要な瞬間にソースから宛先へ移動するため、継続的なパイプライン処理のオーバーヘッドなしに常に最新の結果が得られます。Query Streamsはこのモデルを採用しており、データベースの近くにインストールされたエージェントが接続性とセキュリティを管理し、クエリはオンデマンドまたはスケジュールに基づいて実行されます。
統合アプローチの比較
これらのアプローチのどれもが普遍的に「最適」というわけではありません。ETLとELTはデータウェアハウスのユースケースに対応し、CDCはリアルタイムのイベントストリーミングに対応します。オンデマンド統合は、ウェアハウスやパイプラインのインフラストラクチャを構築・維持することなく、既に利用しているツールでライブデータが必要なチームに適しています。最適な選択は、データの用途と送信先によって異なります。
クエリ ストリームはデータ統合にどのようにアプローチするか
Query Streamsは、シンプルなモデルに基づいて構築されています。データベースの近くに軽量のエージェントをインストールし、データ接続を定義するだけで、Excel、Google Sheets、Airtable、Smartsheet、Baserow、SeaTable、またはNova AI分析インターフェースなど、サポートされている任意の出力先からデータにアクセスできます。
データウェアハウスのプロビジョニングも、変換パイプラインの設定も、ステージングテーブルの管理も不要です。エージェントは、稼働中のデータベースに対して直接SQLクエリを実行し、結果をリクエスト先のエンドポイントにストリーミングします。StripeやHubSpotなどのAPIソースの場合、エージェントのAPIブリッジがデータをローカルのDuckDBキャッシュに同期し、標準SQLでクエリを実行します。効果は同じです。クエリを作成し、結果を宛先に配信するだけです。
これはETLの代替品ではありません。 数十ものソースからテラバイト規模のデータを中央データウェアハウスに統合して複雑な変換処理を行う必要がある場合、Query Streamsは適切なツールではありません。しかし、「データベースからリアルタイムのデータをスプレッドシートに、オンデマンドまたはスケジュールに基づいて取得し、チームと共有したい」というワークフローであれば、Query Streamsはまさにその問題を解決します。セットアップは最小限で済み、パイプラインのメンテナンスも不要です。
エージェントは、Windows、Linux、macOS で動作します。オンプレミス サーバー、AWS EC2 インスタンス、Azure VM、Google Cloud、またはグローバルなあらゆる環境など、インフラストラクチャ全体に複数のエージェントをデプロイできます。各エージェントは自己メンテナンスを行い、 自動更新また、すべてのエージェントからのすべてのデータソースが、クエリビルダーに統合されたドロップダウンリストとして表示されます。ユーザーは、どのエージェントやサーバーがデータソースをホストしているかを知らなくても、利用可能なデータソースから選択できます。
完全なコネクタマトリックス
これは完全な統合マップです。Query Streamsが接続できるすべてのデータソース、接続を仲介するエージェント、およびデータが配信されるすべての宛先が含まれています。
クエリストリーム統合マップ
エージェント
データベースコネクタ
リレーショナルデータベース Query Streamsの接続性の中核を成すのは、エージェントです。エージェントは、Microsoft SQL Server（T-SQLを使用）、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQLite、およびMicrosoft Accessにネイティブに接続します。各コネクタはデータベースのネイティブプロトコルを使用するため、データベース固有の関数、CTE、ウィンドウ関数、および該当する場合はストアドプロシージャを含む、完全なSQL方言サポートが利用できます。
エンタープライズおよびクラウドデータベース Oracle、Snowflake、Google BigQueryコネクタは、エンタープライズ規模のデータソースに対応しています。DuckDBは、ローカルデータセットに対して高性能な分析クエリ機能を提供し、API Bridgeデータのストレージエンジンとしても機能します。AWS RDS、Azure SQL Database、Google Cloud SQL上のクラウドホスト型データベースは、同じエージェントを介して動作します。最適なパフォーマンスを得るには、データベースと同じネットワークまたはリージョンにエージェントをデプロイしてください。
APIソース
エージェントの APIブリッジ SaaSプラットフォームに接続し、そのデータをローカルのDuckDBキャッシュに同期します。その後、他のデータベースと同様に、標準SQLを使用してそのデータをクエリできます。現在サポートされているプラットフォームは以下のとおりです。Stripe（支払い、サブスクリプション、請求書）、HubSpot（連絡先、取引、企業）、Shopify（注文、商品、顧客）、Google Analytics（セッション、ページビュー、コンバージョン）、Google Search Console（検索クエリ、インプレッション、CTR）、iTick（ライブ市場データ、外国為替、暗号通貨、株式）。
APIデータはDuckDBにキャッシュされるため、他のコネクタからのデータと結合できます。Stripeの支払いデータをPostgreSQLの顧客テーブルと結合するクエリを実行したり、HubSpotの取引ステージをSQL ServerのERPデータと相互参照したりできます。接続処理はエージェントが行うため、ユーザーはSQL文を書くだけで済みます。
出力先
スプレッドシート は主要な出力チャネルです。 Microsoft Excelアドイン そして Google Sheetsアドオン ユーザーは保存済みのクエリを選択し、対話型フィルターを調整して、オンデマンドで実行することで、ライブデータをスプレッドシートに直接取り込むことができます。クエリ ストリームは並列実行をサポートしており、ユーザーは5つの異なるワークシート タブに同時に5つのクエリを実行でき、結果のサイズに関係なく、エージェントはそれぞれを同時にストリームします。
プラットフォーム統合 スプレッドシートを超えてデータ配信を拡張します。クエリをスケジュールして、結果を定期的にAirtable、Smartsheet、Baserow、またはSeaTableに同期します。これにより、任意のSQLクエリが 自動化されたデータパイプライン データベースデータは、手動操作なしにプロジェクト管理ツール、ノーコードアプリ、またはコラボレーションプラットフォームに自動的に取り込まれます。
ノヴァAI 内蔵 BIとAI分析 インターフェース。データに関する質問を平易な英語で入力すると、Novaは検証済みの正しいSQLを生成し、実際のデータベースに対して実行して、自動生成されたグラフと自然言語分析を含む結果を返します。Novaが生成するクエリは、手動で記述したクエリと同様に、ExcelやGoogleスプレッドシートなどのチャネルを通じて保存および共有できます。
仕組み
ゼロから実際のデータ配信まで、たった4つのステップで完了します。データウェアハウスのプロビジョニング、パイプラインの設定、独自のトレーニングは一切不要です。
ステップ1：エージェントをインストールします。 エージェントをダウンロード データベースにアクセスできる任意のマシン（ローカルサーバー、クラウドVM、ワークステーションなど）にインストールしてください。エージェントは、Windows、Linux（Debian/Ubuntu）、macOS（IntelおよびApple Silicon）で動作します。送信専用接続を行うため、ファイアウォールの変更や受信ポートの開放は不要です。
ステップ2：データソースを接続します。 エージェントのローカルWebインターフェースからデータベースとAPIコネクタを追加します。データベースの場合は接続文字列を指定するか、APIソースの場合はOAuthで認証を行います。エージェントは各接続を検証し、Nova AIとクエリビルダー用のスキーマメタデータをキャッシュします。
ステップ3：クエリを作成または生成する。 を使用する。 ウェブベースのクエリビルダー SQLを手動で記述するか、Nova AIに平易な英語からクエリを生成させるかを選択できます。対話型フィルタを定義することで、エンドユーザーはSQLを変更することなく、パラメータ（日付範囲、地域、製品カテゴリなど）を調整できます。クエリストリームはフィルタリング可能な値を自動的に検出し、クエリのプロパティタブで設定できます。
ステップ4：データを任意の宛先に送信する。 ExcelやGoogleスプレッドシートからオンデマンドでクエリを実行したり、AirtableやSmartsheetへの自動同期をスケジュールしたり、チームメンバーや外部パートナーとクエリを共有したりできます。受信者は、SQLやデータベースの認証情報を見ることなく、自分のスプレッドシートから独自のフィルター設定で共有クエリを独立して実行できます。
対象者
Query Streamsは、データベースから従業員が実際に使用するツールへデータを移行する必要があるチームや組織向けに設計されています。オンデマンドのデータ統合が最大の効果を発揮するのは、まさにこのようなワークフローです。
データアナリスト
ODBCドライバの設定やBIツールの学習なしに、ExcelやGoogleスプレッドシートから直接データベースにクエリを実行できます。インタラクティブなフィルタを使用して、オンデマンドでリアルタイムクエリを実行できます。
財務チーム
ERPや会計データベースから最新の財務データをスプレッドシートに取り込み、予算編成、予測、レポート作成に活用できます。古いCSVファイルのエクスポートや手動での更新作業は不要です。
オペレーションマネージャー
使い慣れたツールで、CRM、在庫、サプライチェーンのデータにアクセスできます。プロジェクト追跡ダッシュボードのために、AirtableやSmartsheetとの定期的な同期をスケジュール設定することも可能です。
IT管理者
認証情報を公開したり、データベースへの直接ログインを許可したりすることなく、ビジネスユーザーに制御されたデータベースアクセスを提供します。送信専用エージェントは、ファイアウォールルールをそのまま維持します。
中小企業
エンタープライズレベルのデータ統合を、エンタープライズレベルのコストや複雑さなしで実現。無料プランで始められ、有料プランはユーザーごとのライセンスなしでニーズに合わせて拡張できます。
社外パートナー
SQLコードや認証情報ではなく、クエリを実行するための対話型機能を共有します。パートナー、クライアント、ベンダーは、各自のスプレッドシートからいつでも共有クエリを実行できます。
他の場所を探すべき人は？
正直な位置づけは重要です。Query Streamsは、データベースからエンドポイントへのワークフローを実現する強力なデータ統合プラットフォームですが、あらゆる統合シナリオに最適なツールではありません。要件が以下のパターンのいずれかに該当する場合は、別のカテゴリのツールの方が適しているでしょう。
リアルタイムストリーミング（サブ秒単位のCDC） データベースの行変更をリアルタイムで捕捉して処理する必要がある場合は、Debezium、Kafka Connect、またはAWS DMSを検討してください。Query Streamsは、継続的な変更ストリームとしてではなく、オンデマンドまたはスケジュールに基づいてクエリを実行します。
大規模なデータ変換パイプライン ワークフローで複雑な複数ステップの変換、データクレンジング、重複排除、および数十ものソースにわたるオーケストレーションが必要な場合は、Fivetran、Airbyte、またはdbtを検討してください。Query Streamsは、ETLパイプラインのオーケストレーションではなく、クエリ結果をそのまま（SQLレベルの変換を適用して）提供します。
ペタバイト規模のデータウェアハウジング — 集中型データウェアハウスをゼロから構築する場合、Informatica、Talend、Matillionなどのツールはその規模に対応できるように設計されています。Query Streamsは既存のデータベースを統合するのではなく、クエリを実行します。
インストール不要のクラウドネイティブ統合 Query Streamsを使用するには、インフラストラクチャにエージェントをインストールする必要があります。サーバーや仮想マシンにソフトウェアをインストールできない場合は、完全にクラウドでホストされるコネクタプラットフォームの方が適しているかもしれません。
セキュリティとアーキテクチャ
セキュリティはデータ統合における単なる機能のチェックボックスではなく、アーキテクチャそのものです。Query Streamsは、データベースの認証情報がネットワーク外に送信されることは決してなく、ファイアウォールが受信ポートを開放する必要もないという原則に基づいて、ゼロから設計されています。
エージェントは、Query Streamsクラウドサービスへのアウトバウンド接続のみを行います。インバウンドポート、VPNトンネル、リバースプロキシは使用しません。データベース認証情報はエージェント内部にローカルに保存され、Query Streamsサーバーに送信されることはありません。ユーザーまたはスケジュールされたタスクがデータを要求すると、クラウドサービスは既存のアウトバウンド接続を介してクエリをエージェントに送信し、エージェントはローカルデータベースに対してクエリを実行して結果をストリーミングします。また、エージェントはデフォルトで読み取り専用アクセスを強制します。つまり、変更ではなくSELECTクエリを実行します。
このアーキテクチャにより、ITチームはアクセス可能なデータを完全に制御できる一方、ビジネスユーザーはスプレッドシートやコラボレーションツールからセルフサービスでアクセスできます。複数のエージェントを異なるネットワークセグメントに展開でき、それぞれに独自のデータソースと権限セットを設定できます。これらはすべて単一の管理画面から管理されます。 クエリストリームポータル.
よくある質問
データ統合プラットフォームとは何ですか？ +
クエリストリームは、FivetranやAirbyteといったETLツールとどのように異なるのでしょうか？ +
クエリ ストリームはどのデータベースをサポートしていますか？ +
どのようなAPIソースを統合できますか？ +
クエリ ストリームを使用してデータを配信できる場所はどこですか？ +
データは安全ですか？ +
データベースサーバーに何かインストールする必要はありますか？ +
LinuxやmacOSでクエリストリームを使用できますか？ +
無料プランはありますか？ +
データベースを公開せずに、外部パートナーとデータを共有することはできますか？ +
スタート
データベースを接続し、データをあらゆる場所に配信しましょう。
無料アカウントに登録し、データベースの近くにエージェントをインストールすれば、Excel、Google Sheets、Airtable、Smartsheetなどへのリアルタイムデータの配信を、数週間ではなく数分で開始できます。
関連ガイド： Microsoft Excelでのデータベース | Google Sheetsのデータベース | BIとAIデータ分析 | 自動化と統合 | APIからSQLへ
カテゴリー: 記事
タグ: データ統合プラットフォーム、クラウドデータ統合、データコネクタ、データベース統合、ETL代替、Excelデータベースコネクタ、Google Sheetsデータベース、Airtable統合、Smartsheetデータ同期、APIからSQL、データパイプライン、ライブデータ、オンデマンドデータ、クロスプラットフォームエージェント
メタディスクリプション: Query Streams を使用すると、10 種類以上のデータベースと 6 種類以上の API を Excel、Sheets、Airtable などに接続できます。
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