Panoplyへのデータのエクスポート

Panoplyへのデータのエクスポート

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Zoho DataPrepでは、Panoplyにデータをエクスポートできます。Panoplyは、さまざまなデータ元のデータを同期、保存、整理、分析できる、完全統合型のデータ管理プラットフォームです。

Panoply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、パイプラインを作成します。操作は、[ホーム]ページ、[パイプライン]タブ、または[ワークスペース]タブから行えます。50種類以上のデータ元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変換処理の適用が完了したら、ステージを右クリックして[出力先を追加]を選択します。

 

3. Panoply]は、[クラウドデータベース]カテゴリーから選択するか、検索ボックスで検索できます。


 


NotesメモPanoplyの接続をすでに追加している場合は、[保存済みの接続]セクションで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。

 

データ列を保護するため、次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. データトークン化 

データトークン化では、データ内の異なる値をそれぞれランダムな値に置き換えます。そのため、出力内容は元のデータと統計的に同一になります。

 

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、[Panoply]を[データベースサービス名]のドロップダウンから選択します。

 

6. データベース接続を認証するため、[エンドポイント]、[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. [接続名]に接続の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:今後データをエクスポートするために、データ連携の設定が保存されます。認証情報は安全に暗号化して保存されます。

  

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。 こちらをクリックすると、Zoho DataPrepのIPアドレスについて確認できます。

8. Panoplyアカウントへの接続が完了すると、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。

 

9. データを既存のテーブルにエクスポートする場合は、[既存のテーブル]を選択し、データベース内で利用可能なテーブルのリストから対象のテーブルを選択します。

 

10. [既存のテーブル]を選択した場合、DataPrepのデータセットにある新しい行をデータベースのテーブルへエクスポートする方法は2つあります。

 

  • 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。

 

 

  • 新しく追加した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][テーブル名]を入力して、エクスポートに進みます。

Notes
メモ:[スキーマ名]は必須項目ではありません。



 

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してみることをお勧めします。手動での実行が正常に動作することを確認した後、パイプラインを自動化するために実行を予約できます。実行の種類については、こちらをご確認ください。

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に、各ステージで適用済みの一連の加工処理が実行され、その後、データが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内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、次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解決できます。

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:データを新しいテーブルにエクスポートし、予約実行を使用してパイプラインを自動化した場合でも、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、その新しいテーブル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クスポートの失敗を防ぐ、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へ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が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止できます。

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内の列は、基準データのデータセット内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、一致する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るための変更をすばやく行うことができます。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、データに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。問題を確認するにはエラーアイコンにカーソルを合わせ、各エラーを解決するにはアイコンをクリックします。

Notes
メモ:標準では、すべての列がグリッド表示されます。ただし、[すべての列]リンクをクリックすると、必要な項目に絞り込むことができます。
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エラーと、それぞれのエラーに該当する列数が表示されます。必要なエラーが発生した列をクリックし、[適用]をクリックすると、特定のエラーが発生した列に絞り込むことができます。



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絞り込むことができます。
  4. 標準の表示では、すべての列が表示されます。ただし、任意のエラーカテゴリーをクリックすると該当する列の詳細を確認でき、[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で不整合があるすべての列が表示されます。

    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ために照合または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、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、それら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:基準データと日付、日時、時間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するまで、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、その列を必須に設定できます。また、[データの種類を変更]の加工にある[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. データサイズ超過の警告:データが基準データで許可されている最大サイズを超えている列に絞り込まれます。

3. エラーを修正した後、パイプラインの作成画面ページに移動し、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完了することを確認したら、パイプラインを自動化するための実行予約を設定できます。各種実行方法については、こちらをご参照ください。


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