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。
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。
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。
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。
- 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。
- 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。
メモ：スキーマ名は必須項目ではありません。
- 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。
- 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。
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。
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。
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。
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。
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
- ［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。
- 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。
- 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。
- 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。
- ［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。
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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。
メモ：
- 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。
- 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。
［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。
- 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。
- 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。
- 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。
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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。
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。
- 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。