Microsoft Azure-SQL Data Warehouseへのデータのエクスポート

Microsoft Azure-SQL Data Warehouseへのデータのエクスポート

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Zoho DataPrepでは、クラウドデータベースのカテゴリーからMicrosoft Azureにデータをエクスポートできます。AzureはMicrosoftが運営するクラウドコンピューティングプラットフォームで、アプリやサービスへのアクセス、管理、開発を行うことができます。

Microsoft Azure SQL Data Warehouseにデータをエクスポートするには

1. 既存のパイプラインを開くか、新しいパイプラインを作成しますホームページ、パイプラインタブ、またはワークスペースタブから作成できます。50種類以上のデータソースからデータを取り込むことができます。

2. [パイプラインビルダー]ページでデータフローの作成と、各ステージへの必要な加工処理の適用が完了したら、ステージを右クリックして[エクスポート先を追加]を選択します。


3. [クラウドデータベース]カテゴリーから[Microsoft Azure]を選択するか、検索ボックスで検索します。


Notes
メモ:Microsoft Azureへの接続をすでに追加している場合は、[保存済みの接続]セクションから既存の接続を選択し、エクスポートを続けることができます。
4. データに個人情報を含む列がある場合、[個人情報の列]セクションで、その一部またはすべてを含めるか除外するかを選択できます。

個人情報を含む列を保護するため、以下のセキュリティ設定を適用することもできます。

A. [データマスキング]  
データマスキングでは、個人情報を保護するため、元のデータを「x」で隠します。

B. [データのトークン化] 
データのトークン化では、データ内の個別の値をそれぞれランダムな値に置換します。そのため、出力内容は統計的に元のデータと同一になります。

C. [なし
セキュリティ設定を使用しない場合は、[なし]を選択できます。



5. [次へ]をクリックし、[データベースサービス名]のドロップダウンで[Microsoft Azure]を、[データベースの種類]のドロップダウンで[SQL Data Warehouse]を選択します。

6. データベース接続を認証するため、[サーバー名]、[ポート]、[データベース名]、[ユーザー名]、[パスワード]を入力します。

7. データベースサーバーがSSLによる暗号化データの提供に対応している場合は、[SSLを使用する]チェックボックスを選択することもできます。

8. [接続名]に重複しない名前を入力し、[接続する]をクリックします。
Notes
メモ:接続設定は、今後のデータのエクスポート用に保存されます。認証情報は安全に暗号化されて保存されます。



Notes
メモ:データベースに接続できない場合は、クラウドデータベースにデータをエクスポートできるよう、アプリでZoho DataPrepのIPアドレスが許可リストに登録されていることを確認してください。

9. クラウドデータベースへの接続が完了したら、データのエクスポート方法とエクスポート先を選択できます。

10. 既存のテーブルにデータをエクスポートする場合は、[既存のテーブル]を選択し、データベース内のテーブルのリストから対象のテーブルを選択します。既存のテーブルを選択した場合、新しい行をテーブルに追加する方法を次の2つから選択できます。
  1. 新しい行をテーブルに追加する場合は、[追加する]を選択します。
  2. 新しく追加する行で既存の行を置換する場合は、ドロップダウンから[上書き]を選択します。


11. 新しいテーブルを作成してデータをエクスポートする場合は、[新しいテーブル]を選択し、[スキーマ名]と[テーブル名]を入力して、新しい行をテーブルに追加する方法を選択します。
Notes
メモ:スキーマ名は必須項目ではありません。
  1. 新しい行をテーブルに追加する場合は、[追加する]を選択します。
  2. 新しく追加する行で既存の行を置換する場合は、ドロップダウンから[上書き]を選択します。
Notes
メモ:予約実行バックフィル実行では、初回のエクスポート時に新しいテーブルが作成され、2回目以降は既存のテーブルにエクスポートされます。その際、この設定に従って新しい行が既存のテーブルに追加されます。


12. [保存する]をクリックします。エクスポート先を追加したら、まずパイプラインを手動で実行することをお勧めします。手動での実行が正常に完了することを確認した後、実行を予約してパイプラインを自動化できます。実行の種類については、こちらをご参照ください。

Info
情報:各実行は処理として保存されます。パイプラインを実行すると、データソースから取得したデータが、各ステージに適用済みの一連の加工処理によって処理され、エクスポート先にエクスポートされます。この処理全体は、[処理]ページに記録されます。

13. 手動での実行がエラーなく完了すると、データは正常にエクスポートされます。クラウドデータベースの既存のテーブルにデータをエクスポートする際、手動での実行が失敗し、以下のデータ構造の照合エラーが表示された場合は、データ構造の照合手順を完了することで修正できます。

データ構造の照合は、データモデルの不一致によるエクスポートの失敗を防ぐDataPrepの便利な機能です。

Notes
メモ:新しいテーブルにデータをエクスポートし、予約実行を使用してパイプラインを自動化する場合も、データ構造の照合が適用されます。新しいテーブルとして扱われるのは初回の予約実行時のみです。2回目以降のエクスポートでは既存のテーブルとして扱われ、データ構造の照合が適用されます。
 




クラウドデータベースへのエクスポート時のデータ構造の照合

データ構造の照合は、データがエクスポート先にエクスポートされる前に行われます。データ構造の照合は、データモデルの不整合によるエラーが原因でエクスポートに失敗するのを防ぐ、DataPrepの便利な機能です。データ構造の照合では、必要なクラウドデータベースのテーブルを基準データとして設定し、元データのデータセットの列を基準データのテーブルの列に合わせることができます。これにより、高品質なデータをクラウドデータベースにスムーズにエクスポートできます。

Notes
メモ:データ構造の照合の失敗は、エクスポートの失敗ではありません。データ構造の照合は、データが実際にエクスポート先へエクスポートされる前に行われます。これにより、エクスポートの失敗につながる可能性のあるスキーマやデータモデルのエラーを事前に検出し、エクスポートの失敗を防ぐことができます。

データ構造の照合チェックに失敗した場合

1. エクスポート中にデータ構造の照合チェックに失敗した場合は、[DataPrep Studio]ページに移動し、右上にあるデータ構造の照合アイコンをクリックして、[基準データを表示する]を選択します。基準データのデータモデルが、既存の元データのデータセットの上に表示されます。対応する列が見つかった場合、元データのデータセットの列は、基準データのデータセットの列に合わせて自動的に配置されます。




データ構造の照合では、照合済みの列と不整合がある列に、それぞれ異なるアイコンと候補が表示されます。これらの候補をクリックすると、既存の列を基準データの列に合わせてすばやく変更できます。エラーを修正しやすくするため、クラウドデータベース内の基準データのモジュールが、データの基準データとして関連付けられます。[DataPrep Studio]ページでは、データとテーブルの対応関係を確認でき、不整合がある箇所にはエラーも表示されます。エラーアイコンにカーソルを合わせると問題の内容を確認でき、アイコンをクリックすると各エラーを解決できます。

Notes
メモ:標準では、すべての列がグリッド表示に表示されます。ただし、[すべての列]リンクをクリックすると、必要な項目のみを抽出できます。
2. データ構造の照合に関するエラーの概要を確認するには、[概要を表示する]リンクをクリックします。概要には、データモデルの照合に関する各種エラーと、各エラーに該当する列の数が表示されます。必要なエラーが発生した列をクリックし、[適用する]をクリックすると、特定のエラーが発生した列のみを抽出できます。



データ構造の照合に関するエラーの概要

  1. [データ構造の照合エラー]セクションには、エラーと各エラーに該当する列の数が表示されます。
  2. 上部のセクションには、エラーのカテゴリーと各カテゴリーのエラー数が表示されます。
  3. カテゴリーをクリックすると、パネル内で各カテゴリーに関連するエラーを抽出できます。
  4. 標準の表示では、すべての列が表示されます。ただし、いずれかのエラーカテゴリーをクリックすると列の詳細を確認できます。また、[エラーのみ表示する]チェックボックスを選択すると、エラーが発生した列のみを表示できます。
  5. データ構造の照合に関するエラーの概要]で選択したフィルターは、[DataPrep Studio]ページのグリッド表示にも適用されます。

データ構造の照合エラー

データ構造の照合で発生するエラーについて、以下で説明します。
  1. 不整合がある列:元データと基準データの不整合がある列がすべて表示されます。

    Notes
    メモ:
    1. 基準データの必須ではない列は、対応する元データの列がある場合は照合し、ない場合は無視できます。
    2. 基準データに存在しない元データの列は、エクスポートを続ける前に照合するか、削除する必要があります。

    Info
    [不整合がある列]を使用する場合、[必須の列のみ表示する]を有効にすると、必須列(基準データで必須に設定されている列)があるかどうかを確認し、その列を含めることができます。必須列のみを修正して、エクスポートを続けることもできます。


  1. データの種類の不整合:基準データの列とデータの種類が一致しない元データの列が表示されます。
  2. データの形式の不整合:基準データとは日付、日時、時刻の形式が異なる元データの列が表示されます。
  3. 制約の不整合:基準データの列に設定されたデータの種類の制約と一致しない列が表示されます。列に制約を追加する方法については、こちらをクリックしてください
  4. 必須列の不整合:基準データでは必須に設定されているものの、元データでは必須に設定されていない列が表示されます。

    Info
    メモ:必須列は、照合して必須に設定しない限り、エクスポート先にエクスポートできません。列の上にあるアイコンをクリックすると、必須に設定できます。また、データの種類を変更する変換にある[必須に設定する(値が必ず入力されているようにする)]チェックボックスを使用して、列を必須に設定することもできます。
  5. データサイズの超過に関する警告:基準データで許可されている最大サイズを超えるデータを含む列が抽出されます。

3. エラーを修正した後、[パイプラインビルダー]ページに移動し、パイプラインを実行してデータをエクスポートできます。手動での実行が正常に動作することを確認したら、実行を予約してパイプラインを自動化できます。各種の実行については、こちらをご参照ください。






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