Data movement built for agentic automation
Boomi Data Integration moves data in real time — the fuel for operational, analytic, and agentic workloads. No-code or custom code, deploy in hours instead of weeks, with none of the maintenance tax of point-to-point connectors breaking every time a source API changes.
カスタムデータコネクターを
従来の30倍のスピードで構築
Save precious data engineering time and build custom data connectors for any REST based data source with Boomi’s Data Connector Agent.
仕組み
Boomi Data Integration は、データの取り込み、変換、オーケストレーション、活用、運用までを一元的にカバーする統合ソリューションです。あらゆるアプリやデータベースと連携し、信頼性の高いデータパイプラインを数分で構築できます。
ノーコードであらゆるデータソースに接続
アプリやデータベースからデータを簡単に抽出し、数クリックでデータレイクやクラウドDWHへ取り込み可能。管理されたAPIとCDCレプリケーションによって効率的にデータ連携します。
生データをビジネスに役立つモデルへ変換
SQLやPythonを使って、生データをビジネス向けのデータモデルへ変換。高度な変換ワークフローや、あらかじめ用意されたデータモデルキットを使うことで、データ連携プロセス全体の自動化も実現できます。
データオーケストレーションを簡単に構築
データの流れを最初から最後まで一元管理。条件分岐、コンテナ、ループ処理、高度なスケジューリングなどを活用して、パイプライン内外の依存関係も効率的に制御できます。
リバースETLで、すべてのデータを業務で活かす
リバースETL機能を活用し、CRMにデータを反映、Slackへインサイトを送信、Tableauの更新を自動でトリガーします。あらゆるサービスAPIと連携し、貴社のシステム全体を、データ主導で動かせるようにします。
ネイティブなDataOpsで、データパイプラインを柔軟に拡張
DataOpsを簡単に管理することで、インフラの手間を省きます。すべてのパイプラインの稼働状況と使用量を一目で把握でき、新たなパイプラインもスムーズに追加可能。環境間の即時デプロイや、バージョンの切り替え・ロールバックも自在に行えます。
Boomi Data Integration Features
AI-assisted workflow creation and execution with Boomi Companion and Boomi Orchestrate.
あらゆるデータソースと接続
200種類以上のコネクタを標準で搭載。カスタムAPIやWebhook機能を使うことで、あらゆるデータソースとも柔軟に連携できます。
高機能なオーケストレーションエンジン
条件分岐や高度なロジックを使って、複雑なデータ処理フローを自動化。ワークフロー全体をスムーズに管理できます。
柔軟なデータ変換機能
SQLやPythonを使った変換が可能。ループや条件分岐、処理の依存関係も自在に設定でき、ビジネス要件に合わせた変換が行えます。
APIとコマンドラインインターフェース対応
CLIを使って、データパイプラインの実行・編集・デプロイ・管理をリモートで実行可能。パイプラインをコード化（Infrastructure as Code）して管理できます。
ネイティブなPythonサポート
Pythonスクリプトをクラウド上でネイティブに実行可能。データパイプラインの一部として、手間なく組み込めます。
完全マネージド型SaaS
新しいパイプラインを数分でデプロイ可能。負荷に応じて自動でスケールし、エンタープライズレベルのセキュリティとメンテナンス作業の削減を両立します。
データを活用
クラウドデータウェアハウスから外部のアプリケーションへ、必要なデータを即時に届け、業務へ直接活かせます。
すぐに使えるスターターキット
あらかじめ定義されたビジネスロジックを含んだデータモデル付きのワークフローを、ワンクリックですぐに導入可能。
組み込み型DataOps機能
環境間の自動デプロイやバージョン管理、プラットフォーム監視によって、スケーラブルで安定したパイプライン運用を実現します。
Boomi、データ連携とマスターデータ管理の両分野でExemplaryに選出<br>
プラットフォームの強み
Boomi Enterprise Platformの価値をさらに引き出します。
AIエージェントを一元管理
Boomi Agentstudioで活用するデータプロダクトを構築し、あらゆるAIエージェントを全社規模で設計、統制、連携制御します。
お客様の声
データ連携に関するリソース
よくある質問
Boomi Data Integration connects any source to any destination through no-code pipelines and real-time Change Data Capture (CDC) replication, so operational systems, analytics infrastructure, and AI agents all run on fresh data instead of batch exports that go stale within hours.
ELT (Extract, Load, Transform) loads raw data into its destination first, then transforms it there. Boomi deploys automated ELT pipelines in minutes using hundreds of no-code connectors, with the option to use custom code when you need it.
Boomi uses Change Data Capture (CDC) replication to sync changes as they happen, instead of waiting on batch jobs, so downstream systems and AI agents are always working from the freshest data, not yesterday’s snapshot.
The Data Connector Agent is Boomi’s purpose-built AI capability that creates custom connectors on demand for any REST-based sources from API documentation, so you’re not blocked waiting on a vendor roadmap.
The modern data stack introduced additional overhead with managing a best-of-breed approach, while traditional ETL tools are overly complex to fit the current modern cloud ELT paradigm. Boomi’s unified platform approach lets data teams ingest, transform, orchestrate, and activate their data all from a single control plane. Offering both low-code or custom code approaches to build automated ELT pipelines, Boomi Data Integration offers over 200+ native connectors alongside a Data Connector Agent for custom sources to connect data anywhere.
Pipelines that used to take weeks to build and maintain can deploy in hours, using no-code connectors and automated CDC replication.
Boomi moves data into warehouses, lakes, operational applications, and directly to AI agents. One integration layer fuels analytics, operations, and agentic AI, not just BI dashboards.
Boomi’s connectors are centrally maintained and updated as source APIs change, so your pipelines keep running with zero manual rework — unlike brittle point-to-point integrations, which break the moment the source API shifts.