コース概要

Make for Data Integrationの概要

  • Makeの概要とその機能
  • 自動化とデータワークフローの理解
  • データ統合のユースケースの探索

自動化されたデータパイプラインの構築

  • Makeでのデータワークフローの設計
  • データベース、CRM、ビジネスアプリケーションとの接続
  • トリガー、アクション、条件の設定

リアルタイムデータ同期

  • 複数のプラットフォーム間でのデータ同期
  • データの一貫性と正確性の確保
  • データの競合とエラーの処理

データ変換と処理

  • フィルター、フォーマッタ、アグリゲーターの適用
  • 流入データの構造化とクリーニング
  • 自動化を活用したデータ品質の向上

高度な自動化技術

  • APIとウェブフックを使用した動的な統合
  • マルチステップの自動化ワークフローの作成
  • データ自動化での条件論理の実装

ワークフローの監視と最適化

  • 自動化パフォーマンスの追跡
  • エラーのトラブルシューティングとデバッグ
  • 効率的なデータ統合のベストプラクティス

実践的実装とユースケース

  • ハンズオンプロジェクト:現実世界でのデータ自動化ワークフローの作成
  • Makeを使用した成功したデータ統合の事例研究
  • 自動化戦略のスケーリングに関するディスカッション

まとめと次なるステップ

要求

  • データ統合概念の基本的な理解
  • データ管理またはビジネスインテリジェンスツールの使用経験
  • APIや自動化ツールへの熟悉性は有益だが、必須ではありません

対象者

  • データアナリスト
  • データエンジニア
  • ITチーム
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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