Zoho DataPrep用Zoho Analyticsコネクタ
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DataPrep では、Zoho Analytics コネクタを使用して Zoho Analytics からデータをインポートできます。Zoho Analytics はセルフサービス型の BI／データ分析ソフトウェアで、データを視覚的に分析し、優れたデータビジュアライゼーションを作成し、データから隠れたインサイトを発見できます。このコネクタを使用すると、ETL ワークフローを効率化し、スムーズなデータ移動を実現し、Zoho Analytics と Zoho DataPrep 間のデータ連携を簡素化できます。
Zoho Analytics からデータをインポートするには
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。「ホーム」ページ、「パイプライン」タブ、または「ワークスペース」タブから操作し、データを追加オプションをクリックします。
情報: パイプラインビルダー上部のデータをインポート
2. 左側ペインでZoho アプリカテゴリを選択し、Zoho Analyticsをクリックします。検索ボックスで直接検索することもできます。
3. 組織を選択ドロップダウンから組織を選び、ワークスペースを選択ドロップダウンから利用可能なワークスペースのいずれかを選択します。
4. チェックボックスを選択して、DataPrep にインポートするテーブルを選びます。ワークスペース内にあるすべてのテーブル（クエリテーブルを含む）がデフォルトで表示されます。フィルター メニューを検索アイコンの横から使用して、テーブルとクエリテーブルを絞り込むことができます。
クエリテーブルは、レポート作成や分析を容易にするためのデータを準備できる Zoho Analytics の機能です。1 つ以上のテーブルからデータを結合し、レポート作成を簡単に行えるようにします。クエリテーブルの詳細についてはこちらをクリックしてください。
5. インポートボタンをクリックします。
6. データのインポートが完了すると、パイプラインビルダーページが開き、そこから ETL パイプラインに変換処理を適用し始めることができます。ステージを右クリックし、データを準備オプションを選択して、DataPrep Studioページでデータを準備することもできます。こちらをクリックして、変換について詳しく確認してください。
7. データフローの作成と、各ステージへの必要な変換の適用が完了したら、ステージを右クリックして宛先を追加し、データフローを完了できます。
7. データフローの作成と、各ステージへの必要な変換の適用が完了したら、ステージを右クリックして宛先を追加し、データフローを完了できます。
スケジュール
パイプラインは、［Schedule］オプションを使ってスケジュール実行できます。スケジュール設定時に、Creatorアプリケーションから増分データをインポートすることも可能です。増分データのインポートとは、前回の同期以降に追加または更新されたレコードのみをインポートする方法です。
スケジュールの設定
1. パイプラインビルダーで Schedule オプションを選択します。
2. Repeat（毎時、毎日、毎週、毎月）の方法を選択し、Perform every ドロップダウンで実行間隔を設定します。Perform every ドロップダウンの選択肢は、Repeatの方法によって変わります。詳細はこちらをクリックしてください。
3. 新しいデータをソースからインポートする GMT を選択します。デフォルトでは、ローカルのタイムゾーンが選択されています。
4.Pause schedule after: このオプションでは、指定した回数だけ失敗した後にスケジュールを一時停止するよう設定できます。
情報: 設定できる範囲は2〜100です。初期値は2です。
Zoho Analytics 向けインポート設定
いずれの実行タイプでも、パイプライン内のすべてのソースに対してインポート設定を必ず行う必要があります。インポート設定オプションを使用して、Zoho Analytics から増分データをどのようにインポート・取得するかを設定できます。
メモ: インポート設定を行わないと、どの実行タイプも保存できません。
1. パイプラインビルダーの Schedule ドロップダウンから実行したいタイプを選択し、インポート設定を行うために Click こちら リンクをクリックします。
2. How to インポート data from source? ドロップダウンから必要なオプションを選択します。このオプションでは、すべてのデータ、更新および新規データのみ、新規データのみのいずれかをインポートするよう選択できます。
すべてのデータをインポート
このオプションでは、各実行時にソースから利用可能なすべてのデータをインポートします。
増分データの取得
増分データのインポートは、指定したデータ期間内で新規または更新されたレコードのみをインポートする方法です。
更新済みおよび新規データのみ
指定したデータ期間内の更新済みおよび新規データのみを増分インポートするには 、ドロップダウンから Only modified and new data オプションを選択します。 新規または更新されたデータを増分取得するために使用する日時列の列名を入力します。Zoho Analytics では、日時列は常にGMTで表示されます。
タイムゾーン付きの日時列を Zoho Analytics にインポートする場合、時刻は GMT+00:00 に調整されます。
たとえば: Nov 24, 2014 10:00 GMT+9:00（または）Nov 24, 2014 10:00 JST は、Nov 24, 2014 01:00 GMT として保存されます。
タイムゾーンが指定されていない場合、その値はデフォルトでGMTとして扱われます。
たとえば: Nov 24, 2014 10:00 GMT+9:00（または）Nov 24, 2014 10:00 JST は、Nov 24, 2014 01:00 GMT として保存されます。
タイムゾーンが指定されていない場合、その値はデフォルトでGMTとして扱われます。
Use existing data if new data is not available:
増分インポート中に、
- チェックボックスがオンの場合: ソースに新しいデータがないときは、最後に取得したデータが再度インポートされます。
- チェックボックスがオフの場合: ソースに新しいデータがないときは、インポートは失敗し、ファイルは一切インポートされません。その結果、パイプラインジョブ全体が失敗します。
データをインポートしない
データは1回だけインポートされます。2回目以降は、同じデータに対してルールのみが適用され、その結果がエクスポートされます。
10. Save をクリックして、インポート設定を保存します。
Zoho Analytics にデータをエクスポートするには
2. Pipeline Builderページで、データフローの作成と各ステージで必要な変換の適用が完了したら、ステージを右クリックして宛先を追加オプションを選択します。
3. すべての宛先タブでZoho Analyticsを検索するか、Zoho アプリカテゴリで絞り込み、クリックします。
4. データをエクスポートする Zoho Analytics の組織とワークスペースを選択します。
5. 新しいテーブルを作成する場合は、新しいテーブルオプションを選択します。必要な組織とワークスペースを選択し、エクスポートをクリックします。
6. 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ます。Zoho Analytics にあるテーブル一覧から 1 つ選択します。
メモ: システムテーブルへのデータのエクスポートはサポートされていません。
7. Zoho Analytics にエクスポートされるデータの処理方法として、次のいずれかを選択します。
- 末尾に行を追加 - このオプションでは、新しく取り込まれたレコードのみを Zoho Analytics のデータの末尾に追加できます。
- 既存の行を削除して追加 - このオプションでは、テーブル内の既存レコードを削除し、新しいレコードのみを追加します。
- 行を追加し、既存の場合は置き換え - このオプションでは、選択した列と一致するレコードを更新し、一致しないレコードは新規に挿入します。
メモ: 既存レコードとの照合に使用する列を選択できるのは、行を追加し、既存の場合は行を置き換えオプションを選択した場合のみです。
8. 個人データを含む列を含めるチェックボックスを選択して、個人データを含む列をエクスポート対象に含めることができます。
9. 宛先の設定を保存します。
パイプラインを実行する前にターゲットマッチを確認する
Zoho Analytics を宛先に設定したステージのDataPrep Studio ページに移動します。
右上のターゲットマッチアイコン
をクリックし、ターゲットを表示オプションを選択します。エクスポートの失敗を防ぐため、必ずターゲットマッチを完了してください。ターゲットマッチの詳細はこちらをご覧ください。
ターゲットマッチを確認したら、まずは手動実行でパイプラインを実行してみることをおすすめします。手動実行で問題なく動作することを確認したら、スケジュールを設定してパイプラインを自動化できます。さまざまな実行タイプについては こちらをご覧ください。
Info: 各実行はジョブとして保存されます。パイプライン実行が行われると、データソースから取得したデータに対して、各ステージで設定した一連の変換が適用され、その後、宛先にデータがエクスポートされます。この一連の処理はすべてジョブページに記録されます。
メモ:
1. 各行の値がそれぞれのデータ型と一致している場合、その行はエクスポートされます。
2. データ型が一致しない行はエクスポートされず、エラーの詳細はメールおよび通知パネルで通知されます。
3. 無効なデータを含むパイプラインは Zoho Analytics にエクスポートできません。Zoho Analytics を宛先に設定しているステージには、スケジュール設定前に有効な値のみが含まれていることを確認してください。
10. 手動実行がエラーなく成功した場合、データは正常にエクスポートされています。手動実行で以下のようなターゲットマッチエラーが発生した場合は、ターゲットマッチの手順を完了して修正してください。
Target matching は、データモデルの不一致によるエクスポートエラーを防ぐための、DataPrep の便利な機能です。
Zoho Analytics へのエクスポート時の Target matching
Target matching は、データが宛先にエクスポートされる前に実行されます。Target matching は、データモデルの不一致によるエラーが原因で発生するエクスポート失敗を防ぐ、DataPrep の便利な機能です。Target matching を使用すると、Zoho Analytics 内の必要なテーブルをターゲットとして設定し、ソースデータセットの列をターゲットテーブルに合わせて整列できます。これにより、高品質なデータを Zoho Analytics にシームレスにエクスポートできます。
メモ: Target matching の失敗は、エクスポートの失敗ではありません。Target matching は、データが実際に宛先へエクスポートされる前に実行されます。このため、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、エクスポート失敗を防ぐことができます。
Target match チェックが失敗した場合
1. エクスポート中に target match チェックが失敗した場合は、DataPrep Studio ページに移動し、右上の Target matching アイコン 
をクリックし、ターゲットを表示 オプションを選択します。ターゲットのデータモデルが、既存のソースデータセットの上部に表示されます。ソースデータセット内の列は、該当する場合、自動的にターゲットデータセットの列に合わせて整列されます。
Target matching では、一致している列と一致していない列に対して、さまざまなアイコンや提案が表示されます。これらの提案をクリックすることで、既存の列をターゲット列に合わせるための変更をすばやく行えます。エラーの修正を容易にするために、Zoho Analytics のターゲットタブが、データのターゲットとして関連付けられます。DataPrep Studio ページでは、テーブルとのマッピングと、不一致がある箇所のエラーをあわせて確認できます。エラーアイコンにカーソルを合わせて内容を確認し、クリックして各エラーを解消できます。
メモ: すべての列はデフォルトでグリッドに表示されます。ただし、すべての列 リンクをクリックして、必要なオプションに絞り込むことができます。
2. サマリーを表示 リンクをクリックすると、Target match エラーのサマリーを確認できます。サマリーには、各種モデルマッチエラーと、それぞれに関連付けられている列数が表示されます。必要なエラー列をクリックし、適用 をクリックすると、特定のエラー列だけに絞り込めます。
Target match エラーサマリー
- [Target match エラー] セクションには、エラーの種類と、それぞれに関連付けられている列数が表示されます。
- 上部のセクションには、エラーカテゴリと、各カテゴリ内のエラー数が一覧表示されます。
- 各カテゴリをクリックすると、そのカテゴリに関連するエラーだけをパネル内に絞り込めます。
- デフォルトビューでは、すべての列が表示されますが、任意のエラーカテゴリをクリックして列を詳しく確認したり、エラーのみ表示 チェックボックスを選択してエラー列だけを表示したりできます。
- Target match エラーサマリー で行ったフィルターの選択内容は、DataPrep Studio ページのグリッドにも適用されます。
Target matching のエラー
Target matching で発生するエラーは、次のとおりです。
-
未一致の列: ソースとターゲットで一致していないすべての列を表示します。
メモ:
- ターゲット側で必須ではない列は、対応するソース列があればマッチさせることも、無視することもできます。
- ソースに存在し、ターゲットに存在しない列は、エクスポートを続行するには、マッチさせるか削除する必要があります。
未一致の列オプションを使用する場合は、必須列のみ表示 オプションを切り替えて、必須列（ターゲット側で必須に設定されている列）があるかどうかを確認し、含めることができます。必須列だけを修正して、そのままエクスポートを続行することも可能です。
- データ型の不一致: ソース側のデータ型が、ターゲット側の列のデータ型と一致していない列を表示します。
- データ形式の不一致: ソース側の列のうち、日付、日時、時刻の形式がターゲット側と異なる列を表示します。
- 制約の不一致: ターゲット側の列に設定されているデータ型の制約と一致しない列を表示します。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。
-
必須列の不一致: ターゲット側では必須に設定されているものの、ソース側では必須に設定されていない列を表示します。
メモ: 必須列は、マッチさせて必須に設定しない限り、宛先にエクスポートできません。列の上部にあるアイコンをクリックして、その列を必須に設定できます。また、データ型の変更 変換内の 必須（null 不可）に設定 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: ターゲットで許可されている最大サイズを超えるデータを含む列を絞り込み表示します。
制限事項
1. 一度にインポートできるレコード数は最大 1,000 万件です。
2. 一度にエクスポートできるレコード数は最大 1,000 万件です。
FAQ
1. Zoho Analytics へのエクスポート時に target match が失敗した場合は、どうすればよいですか？
パイプライン実行が target match エラーで失敗した場合は、次の手順で修正してください。
- ジョブサマリー ページで、右上の パイプラインを編集 オプションをクリックします。Pipeline builder ページが開きます。
メモ: スクリーンショットでは説明のために Zoho CRM を使用していますが、すべてのコネクタで同様に適用されます。
b. 最終ステージ（Zoho Analytics を宛先として追加したステージ）を右クリックし、データを準備 オプションを選択します。DataPrep Studio ページが開きます。
c. データグリッドのすぐ上、右上にある Target matching アイコン 
をクリックします。
d. ターゲットを表示 オプションを選択します。Zoho Analytics のタブがターゲットとして表示され、ソース列をそれに合わせて整列できます。エラーと警告は、赤と黄色のアイコンで強調表示されます。
e. すべての列 ドロップダウンをクリックし、エラー列 オプションを選択します。その後、赤または黄色のアイコンをクリックして、ステージ列を Zoho CRM タブの項目にマッチさせます。
これにより、ステージ列に必要なデータ型と制約が追加され、Zoho Analytics のターゲット列と一致するようになります。
メモ: Analytics から取得されるターゲット列は、API 名に基づいて命名されています。そのため、ステージ列も同じ名前に設定してください。これは、システムが API 標準に従って列を正しく検出し、Analytics の項目にマッピングするために必要です。
ターゲットがエラー列なしで正常にマッピングされれば、パイプラインを実行して問題なく続行できます。
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