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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
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。
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。
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。

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。


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、エクスポートに進みます。
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。
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。
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。
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。
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
- [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。
- 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絞り込むことができます。
- 標準の表示では、すべての列が表示されます。ただし、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。
- 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。
-
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。
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ために照合または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、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。
- 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。
- 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。
-
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。
- 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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