Zoho DataPrep 用 Zoho Bigin コネクタ
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Zoho DataPrepでは、Zoho Biginコネクターを使用して、営業データをシームレスに取り込めます。Biginから営業データをインポートし、さまざまな方法でデータのクリーンアップ、データ移行、データのバックアップを実行できます。このコネクターにより、ETLワークフローを効率化し、データをスムーズに移動できるようにして、Zoho BiginとZoho DataPrep間のデータ連携を簡素化できます。
Zoho Bigin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、［ホーム］ページ、［パイプライン］タブ、または［ワークスペース］タブで、［データを追加］をクリックします。
情報：パイプラインの作成画面上部にあるデータをインポート
2. 左側のペインで営業/CRMカテゴリを選択し、［Zoho Bigin］をクリックします。Biginは、［Zohoアプリ］カテゴリにもあります。
3. ［組織］ドロップダウンから、自分の組織を選択します。
4. 組織からデータをインポートする方法を、いずれかの設定から選択します。
［すべてのデータ］ - この設定では、組織からすべてのデータをインポートします。
［開始日］ - この設定では、指定した日付から現在の日付までのデータをインポートします。
選択した日付以降の新規および更新済みのデータが、Created_Time列とModified_Time列を使用して取得されます。
6. ［タブを選択］欄では、Zoho Biginの次のタブからインポートするデータを選択できます。
- ［連絡先］
- ［取引先］
- ［タスク］
- ［予定］
- ［通話］
- ［商品］
メモ：データのインポート元として、どのタブの複数選択ルックアップ項目も指定できます。
7. 選択したタブをZoho DataPrepにインポートするには、［インポート］をクリックします。
8. データのインポートが完了すると、パイプラインの作成画面が開き、ETLパイプラインへの加工処理の適用を開始できます。また、ステージを右クリックして［データの準備］を選択すると、DataPrepのStudioページでデータを準備できます。加工処理の詳細はこちらをご確認ください。
9. データフローを作成し、各ステージに必要な加工処理を適用したら、ステージを右クリックしてエクスポート先を追加し、データフローを完成させます。
9. データフローを作成し、各ステージに必要な加工処理を適用したら、ステージを右クリックしてエクスポート先を追加し、データフローを完成させます。
予約
［予約する］設定を使用して、パイプラインの実行を予約できます。予約時に、Zoho Biginアカウントから増分データをインポートすることもできます。増分データのインポートとは、前回の同期後に新規作成または更新されたデータをインポートするメソッドです。
予約設定
1. パイプラインの作成画面で、［予約する］設定を選択します。
2. ［繰り返しの間隔］（毎時間、毎日、毎週、毎月）を選択し、［実行頻度］のドロップダウンで頻度を設定します。［実行頻度］のドロップダウンに表示される設定は、選択した繰り返しの間隔に応じて変わります。詳細はこちらをご確認ください。
3. 元データで検出された新しいデータをインポートする際のGMTを選択します。標準では、自分の地域のタイムゾーンが選択されます。
4.［予約を一時停止するまでの失敗回数］：この設定では、予約を一時停止する条件として、実行に失敗した回数を選択できます。
情報：指定できる範囲は2～100です。初期値は2です。
インポート設定
［インポート設定］を使用して、Biginのタブから増分データをインポートおよび取得する方法を設定できます。
メモ：パイプライン内のすべての元データに対して、インポート設定を必ず行う必要があります。インポート設定を行わないと、予約を保存できません。
5. インポート設定を行うには、［こちらをクリック］リンクを選択します。
6. ［データソースからデータをインポートするには？］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、更新されたデータと新しいデータのみ、または新しいデータのみをインポートするように選択できます。
すべてのデータのインポート
すべてのデータをインポートする場合は、［開始日］欄でデータのインポートを開始する日付を選択します。予約済みの実行ごとに、選択した日付以降の利用可能なすべてのデータがインポートされます。
データの増分取得
更新されたデータと新しいデータのみ
最終インポート日時以降のデータのうち、更新されたデータと新しいデータのみを増分でインポートするには、ドロップダウンから［更新されたデータと新しいデータのみ］オプションを選択します。
情報：更新されたデータと新しいデータは、最終インポート日時以降、Created_Time列とUser_modified_Time列を使用して取得されます。
新しいデータのみ
最終インポート日時以降の新しいデータを増分でインポートするには、ドロップダウンから［新しいデータのみ］オプションを選択します。
［新しいデータがない場合は既存のデータを使用する］：
増分インポートでは、
- チェックボックスを選択した場合：元データに新しいデータがないと、最後に取得したデータが再度インポートされます。
- チェックボックスを選択していない場合：元データに新しいデータがないと、インポートに失敗し、ファイルはインポートされません。その結果、パイプライン処理全体が失敗します。
情報：新しいデータは、最終インポート日時以降、Created_Time列を使用して取得されます。
データをインポートしない
データは一度だけインポートされます。2回目以降は、同じデータにルールが適用され、エクスポートされます。
7. データのインポートを予約するには、［保存する］をクリックします。
メモ：Biginですでに予約を設定している場合、インポート設定セクションにある以前の設定は、［予約を編集］オプションをクリックして新しい予約を設定した際のデータの再読み込みに適用されます。
予約の設定
［データに無効な値がある場合はエクスポートを停止する］：有効にすると、準備済みのデータに無効な値が残っている場合、エクスポートを停止します。
エクスポートの順番
複数のエクスポート先を設定している場合、このオプションを使用して、各エクスポート先にデータをエクスポートする順番を指定できます。
有効にしていない場合、エクスポートは標準の順番で実行されます。
有効にしていない場合、エクスポートは標準の順番で実行されます。
メモ：このオプションは、パイプラインに複数のエクスポート先を追加している場合にのみ表示されます。
エクスポート先の順番を変更するには
1）［エクスポートの順番］切り替えスイッチをクリックします。
2）ドラッグ＆ドロップでエクスポート先の順番を変更し、［保存する］をクリックします。
メモ：順番を再度並べ替えるには、［順番を編集する］リンクをクリックします。
8. 予約を設定したら、［保存する］をクリックして予約を実行します。これにより、パイプラインが開始されます。
予約済みの各実行は、処理として保存されます。ETLパイプラインを予約すると、データソースからデータが取得され、各ステージで適用済みの一連の加工処理によってデータが処理された後、シームレスなデータ連携を通じて、一定の間隔でエクスポート先にエクスポートされます。この一連の処理は、処理の履歴に記録されます。
9. 特定のパイプラインの処理リストに移動するには、パイプラインの作成画面で
10. 特定の処理の［処理の概要］に移動するには、［処理の履歴］ページで対象の処理IDをクリックします。
［処理の概要］には、パイプラインのフローで実行された処理の履歴が表示されます。詳細はこちらをクリックしてください。
11. 予約が完了すると、パイプラインで処理されたデータが、設定済みのエクスポート先にエクスポートされます。
情報：予約のステータスは、後から［処理］ページでも確認できます。
メモ：パイプラインにさらに変更を加えると、その変更は下書き版として保存されます。変更を予約に反映するには、［下書き］を選択し、パイプラインを準備完了として設定します。
予約を設定した後は、必要に応じて［予約の一時停止］または［予約の再開］、［予約を編集する］、［予約を削除する］を、パイプラインの作成画面にある［予約］［有効］オプションを使用して選択できます。
予約を編集して保存すると、次回の処理では、最終予約実行日時から次の予約済みのデータの範囲までのデータが処理されます。
Zoho Biginにデータをエクスポートするには
Zoho Biginコネクターを使用して、Zoho DataPrepからZoho Biginに営業データをエクスポートできます。このコネクターを使用すると、ETLワークフローを効率化し、データをスムーズに移動して、Zoho BiginとZoho DataPrep間のデータ連携を簡素化できます。
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、［エクスポート先を追加］を選択します。
3. ［すべてのエクスポート先］タブでBiginを検索し、クリックします。
4. データのエクスポート先となるBiginの組織とタブを選択します。Biginでは、次のいずれかのタブにデータをエクスポートできます。
- ［連絡先］
- ［取引先］
- ［商品］
7. Biginにエクスポートするデータの処理方法を決定するため、次のいずれかの設定を選択します。
- ［新しいデータのみ追加する］：この設定では、新たにインポートされたデータのみをBiginに追加できます。
- ［既存データのみ更新する］：この設定では、選択した項目と一致するBiginの既存データを更新できます（項目に基づく一致）。
- ［新しいデータを追加し、既存データを更新する］：この設定では、選択した項目と一致するデータを更新し、選択した項目の値と一致しないデータを追加します。
-
［既存のデータを削除する］：DataPrepで削除対象としてマークされたデータを追跡し、対応するデータをBiginから削除して、Bigin内のデータを最新の状態に保ちます。この操作は元に戻せません。
Biginをエクスポート先として設定したステージにID列が含まれていることを確認してください。IDが一致すると、Bigin内のデータが削除されます。
8. ［項目に基づく一致］ドロップダウンから、データの照合に使用する重複禁止かつ必須の項目を選択します。Biginアカウントで、その項目が必須に設定され、重複する値を許可しない設定になっていることを確認してください。
9. 既存データを更新する場合は、［既存データの更新時に値のない項目をスキップする］こともできます。Biginのデータに値が入力されていても、DataPrepの項目が空の場合に、更新によってデータが失われるのを防ぐことができます。
10. エクスポート先の設定を［保存］します。
データ構造の照合の確認
Biginがエクスポート先に設定されているステージの［DataPrep Studio］ページに移動します。
右上のデータ構造の照合アイコン
をクリックし、［基準データを表示する］を選択します。エクスポートの失敗を防ぐため、データ構造の照合が完了していることを確認してください。データ構造の照合の詳細については、こちらをクリックしてください。
データ構造の照合を確認したら、まずパイプラインを手動で実行してみます。手動での実行が正常に完了することを確認した後、パイプラインを自動化するためのスケジュールを設定できます。実行の種類については、こちらをご参照ください。
情報：各実行はジョブ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、各ステージで適用した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。この一連の処理は、［ジョブ］ページに記録されます。
11. 手動での実行がエラーなく成功すると、データは正常にエクスポートされます。以下のデータ構造の照合エラーが発生して手動での実行に失敗した場合は、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ラーでエクスポートが失敗するのを防ぐ、DataPrepの便利な機能です。
Bigin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、データモデルの不一致によるエラーでエクスポートが失敗するのを防ぐ、DataPrepの便利な機能です。データ構造の照合を使用すると、必要なBiginのタブを基準データとして設定し、元データのデータ列を基準データ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Bigin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、データがエクスポート先に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. エクスポート時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、右上の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、既存の元データの上部に表示されます。対応する列が見つかった場合、元データの列は基準データ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、さまざまなアイコンや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適用できます。エラーを修正しやすくするため、Biginの対象タブ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、不一致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、クリックすると各エラーを解決できます。
メモ：標準では、グリッド表示にすべての列が表示されます。ただし、［すべての列］リンクをクリックすると、必要な設定のみを表示できます。
2. ［概要を表示する］リンクをクリックして、データ構造の照合エラーの概要を表示します。概要には、各種データモデルの照合エラーと、それぞれのエラーに関連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てから［適用］をクリックすると、特定の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
- ［データ構造の照合エラー］セクションには、エラーと、それぞれのエラーに関連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、パネル内の各カテゴリーに関連するエラーを絞り込めます。
- 標準の表示では、すべての列が表示されます。ただし、エラーのカテゴリーをクリックして該当する列の詳細を確認したり、［エラーのみ表示する］チェックボックスを選択してエラーが発生した列のみを表示したりできます。
- 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。
-
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。
- Bigin以外から元データをインポートした場合、元データにある追加の列は、標準ではエクスポート対象に含まれません。追加の列を含める場合は、列の名前を変更して照合できます。
- Biginから元データをインポートした場合、基準データにない元データの列を照合または削除してから、エクスポートを続ける必要があります。ただし、システムによって生成された追加の列はエクスポート時に無視されます。
［不整合がある列］を使用する際、［必須の列のみ表示する］を切り替えると、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、エクスポート対象に含めることができます。必須列のみを修正して、エクスポートに進むこともできます。
- 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：必須列をエクスポート先にエクスポートするには、列を照合して必須に設定する必要があります。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する処理にある［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：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予約を設定できます。実行の種類については、こちらをご参照ください
4. エクスポートが一部失敗した場合、［処理を今すぐ取り消す］機能を使用して、Biginに加えられた変更を元に戻したり、キャンセルしたりできます。正常に完了したエクスポートも、必要に応じて取り消せます。処理の取り消しについては、次のセクションで詳しく説明します。
エクスポート処理の取り消し
エクスポートが一部失敗した場合、［処理を取り消す］機能を使用して、Biginのタブに加えられた変更を元に戻したり、キャンセルしたりできます。処理を取り消すと、挿入されたデータの削除、更新されたデータに対する変更の取り消し、Biginのタブで削除されたデータの復元を行えます。
処理を取り消すには
エクスポートが一部失敗した場合、［処理を今すぐ取り消す］機能を使用して、Biginに加えられた変更を元に戻したり、キャンセルしたりできます。正常に完了したエクスポートも、必要に応じて取り消せます。
1. エクスポート処理をすぐに取り消すには、［出力内容］タブの［処理を今すぐ取り消す］リンクをクリックします。
2. 処理の取り消しに関する詳細を確認し、確認ダイアログで［処理を取り消す］をクリックします。
3. 処理の取り消し状況が表示されます。処理の取り消しが進行中の間は、他の操作を行わないでください。開始した取り消し処理を元に戻すことはできません。
重要事項
1. 取り消すことができるのは、最新のエクスポート処理のみです。つまり、［データの同期の取り消し］リンクは、処理済みデータを使用して行った最新のエクスポートにのみ表示されます。
2. 開始した取り消し処理を元に戻すことはできません。処理の取り消しが進行中の間は、他の操作を行わないでください。
制限事項
1. エクスポート時のデータ照合では、［照合基準の項目］に重複禁止の列と必須列のみを使用できます。
2. 1回にエクスポートできるデータは、最大600,000件（600K件）です。
3. Zoho DataPrepは、Biginのワークフロートリガーには対応していません。
よくある質問
1. Biginへのエクスポート時にデータ構造の照合に失敗した場合は、どうすればよいですか？
データ構造の照合エラーが原因でパイプラインの実行に失敗した場合、次の手順で修正してください。
- ［処理の概要］ページの右上にある［パイプラインを編集する］をクリックします。［パイプラインの作成画面］ページに移動します。
メモ：画像では説明用にZoho CRMが表示されています。同じ手順がすべての連携サービスに適用されます。
b. 最後のステージ（Biginをエクスポート先として追加したステージ）を右クリックし、［データを準備する］を選択します。［DataPrep Studio］ページが開きます。
c. データのグリッド表示のすぐ上、右上にあるデータ構造の照合アイコン
をクリックします。
d. ［基準データを表示］を選択します。Biginのタブが基準データとして表示され、元データの列を基準データに合わせて調整できます。エラーと警告は、それぞれ赤色と黄色のアイコンで強調表示されます。
e. ［すべての列］のドロップダウンをクリックし、［エラーが発生した列］を選択します。次に、赤色または黄色のアイコンをクリックして、ステージの列をBiginのタブの項目と照合します。
これにより、必要なデータの種類と制約がステージの列に追加され、Biginの基準データの列と一致するようになります。
メモ：Biginの基準データの列には、API名に基づく名前が付けられています。そのため、ステージの列にも同じ名前を付けてください。これは、システムがAPIの仕様に従って列を検出し、Biginの項目に正しくマッピングするために必要です。
基準データのマッピングが正常に完了し、エラーが発生した列がなくなったら、パイプラインを実行できます。
2. データ構造の照合時に表示される各アイコンは何を示していますか？
データ構造の照合時に表示されるアイコンは、列のマッピングと検証のステータスを示します。
-
灰色のアイコン→元データにある追加の列は、エクスポート対象に含まれません。
-
黄色のアイコン（元データと基準データの列が一致）→基準データのサイズ上限を超える値を列に格納できます。クリックすると制約を更新できます。
-
黄色のアイコン（基準データには列があるが、元データにはない）→この列は基準データの必須列ではありません。対応する元データの列がある場合は照合し、ない場合はこの警告を無視できます。
-
赤色のアイコン→基準データでは必須列ですが、照合できる列が元データに残っていません。データ内に対応する列が必要です。
-
緑色のアイコン→基準データとの照合が完了しています。
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