Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Amazon Appflow で SaaS データ取込みを自動化してQuickSightで可視...
Search
Miyamotok
April 14, 2021
Technology
0
5.7k
Amazon Appflow で SaaS データ取込みを自動化してQuickSightで可視化してみた / appflow-salesforce-quicksight
2021/4/14 JAWS-UG TOHOKU
Miyamotok
April 14, 2021
Tweet
Share
More Decks by Miyamotok
See All by Miyamotok
Amazon Appflow で Salesforce to Snowflake へのデータローディング(EL)をやってみた / appflow-salesforce-snowflake-dataloading
miyamotok
0
590
[ELTツール×BigQuery] どのAPI使ってる?それぞれのAPIについて調べてみた / elttool-bigquery-which-api
miyamotok
0
560
ノーコード×分析基盤で複数データソースからのデータ収集を楽しようの話 / multi-saas-data-extract
miyamotok
0
380
AWS Glue を試してみたら、カスタムコネクタのありがたさを感じたこと / awsglue-custom-connector
miyamotok
0
1.9k
最近使ったETL、ELTサービス(ツール)でデータ収集タスクについて考える / etl-elt-datacollect-task
miyamotok
1
3k
_CDataSync_SaaSデータのバックアップ_.pdf
miyamotok
0
1.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
DatabricksのOLTPデータベース『Lakebase』に詳しくなろう!
inoutk
0
160
データエンジニアがクラシルでやりたいことの現在地
gappy50
3
690
Snowflake のアーキテクチャは本当に筋がよかったのか / Data Engineering Study #30
indigo13love
0
290
経理出身PdMがAIプロダクト開発を_ハンズオンで学んだ話.pdf
shunsukenarita
1
240
Jitera Company Deck / JP
jitera
0
260
AI工学特論: MLOps・継続的評価
asei
10
2k
【CEDEC2025】大規模言語モデルを活用したゲーム内会話パートのスクリプト作成支援への取り組み
cygames
PRO
1
350
モバイルゲームの開発を支える基盤の歩み ~再現性のある開発ラインを量産する秘訣~
qualiarts
0
630
増え続ける脆弱性に立ち向かう: 事前対策と優先度づけによる 持続可能な脆弱性管理 / Confronting the Rise of Vulnerabilities: Sustainable Management Through Proactive Measures and Prioritization
nttcom
1
220
AWS表彰プログラムとキャリアについて
naoki_0531
1
140
Webの技術とガジェットで那須の子ども達にワクワクを! / IoTLT_20250720
you
PRO
0
130
AI エンジニアの立場からみた、AI コーディング時代の開発の品質向上の取り組みと妄想
soh9834
8
590
Featured
See All Featured
Navigating Team Friction
lara
187
15k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
184
22k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
25
1.8k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
1.9k
BBQ
matthewcrist
89
9.8k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
3.1k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
71
11k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
31
8.7k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
2.9k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
53
2.9k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
72
4.9k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
51
3.3k
Transcript
Amazon AppFlow で SaaS データ取込みを自動化して QuickSightで可視化してみた JAWS-UG TOHOKU 2021/04/14 CData
Software Japan 宮本
Amazon AppFlow で SaaS データ取込みを自動化して QuickSightで可視化 Crawler AWS Glue Data
Catalog Amazon S3 Athena QuickSight AWS Glue 連携データ BackUp Amazon AppFlow
Me • CData Software Japan のエンジニア • 宮本 航太(@miyamon44) •
CData Sync (ELTツール) を年中触ってる人 • テクニカルサポート、開発、他社サービスとの検証も • ETL/ELT、データ仮想化というワードをウォッチ中 最近はAWS Glue、Athenaのカスタムコネクタ、S3Lambda あた りが気になってる
ノーコードデータ連携 Glue Studio Azure Data Factory Google Cloud Data Fusion
・ 海外、国内問わず GUI 上で完結できる(ノーコード)データ連携サービス・ツールは多くなってきてる ・ 最近では ELT と呼ばれるデータ転送を主とした方式がフォーカスされている ノーコード=アプリ開発というイメージが強いけど
データ連携:ETLのケース SaaS DB/S3 など データ抽出 変換 ロード DB
データ連携:ELTのケース SaaS データ抽出 変換 DB/S3 など ロード DB DWH:Redshift, BigQuery,
Snowflake, etc… データレイク(クラウドストレージ):S3、GCS, etc… 取得したデータを ほぼそのままロード ロード後に必要で あれば変換
データ連携:ELTのケース SaaS データ抽出 変換 DB/S3 など ロード DB DWH:Redshift, BigQuery,
Snowflake, etc… データレイク(クラウドストレージ):S3、GCS, etc… 取得したデータを ほぼそのままロード ロード後に必要で あれば変換
Amazon AppFlow
Amazon AppFlowでそれが簡単にできる https://aws.amazon.com/jp/appflow/faqs/ 公式サイトにて
いろいろなパターンの連携が可能 データ抽出 変換 ロード ・ 面倒なAPI仕様もあまり気にしなくても使える ・ SaaS → DWH/S3、
SaaS/File → SaaS がすぐできる Amazon Redshift Amazon AppFlow
この連携をやってみた データ抽出 変換 ロード SaaS to DWH、S3への転送に加え、SaaS to SaaS もできる!
Amazon Redshift
AppFlowで連携後の構成 Crawler AWS Glue Data Catalog Amazon S3 Athena QuickSight
AWS Glue テーブル作成するだけな ので初回だけ実行 連携データ BackUp Amazon AppFlow
Salesforce to S3 データソース、送信先の設定は選択形式 Salesforce ではイベントドリブンでジョブを実行できる 例)商談データが変更された、リードデータが変更されたなど
Salesforce to S3 (トリガー) 取込みを自動化したいのでスケジュール実行
Salesforce to S3 (変換) • データソースと同期先のフィールドマッピング • 取込みデータの妥当性 • フィルター条件
• 追加フィールドの取込み • 値のマスキング、文字列の切り捨て設定 ※Salesforceの場合は削除レコードの扱いを設定できた 以上で設定完了。すぐに始められる。 言い換えると、複雑なデータパイプラインは作成できない。
AWS Glue クローラー Glue でS3に格納したファイルをもとに推論でスキーマ情報をデータカタログに作成してくれる
AWS Glue クローラー こっちもGUI 上で選択するだけ。1回の実行でOK
AWS Glue クローラー 実行後、スキーマ情報を編集できる
Athena で連携データにクエリ これでAthena上でクエリできる。 →CTASで複数データソース(Salesforce と Marketoなど)を結合したテーブルを作成できる
スケジュール実行の場合、古いファイルは退避 複数回の連携でファイルの中身が重複してしまうので、既存ファイルはどこかに退避すると良い。 (AWS Batchなどで)
QuickSightで可視化 データソースにAthenaのテーブルを選択するだけ
QuickSightで可視化 データは準備できたので可視化するだけ
マルチデータソースでも同じ構成で可視化できる Crawler AWS Glue Data Catalog Amazon S3 Athena QuickSight
AWS Glue Amazon AppFlow
まとめ 1.SaaS APIのエンドポイントを熟知しなくても簡単にデータを抜き出せる 2.AppFlow + Glue クローラー + Athena +
QuickSight で、 SaaS データを可視化できる 3.データソースが変わっても同じ手法で利用できる α.SaaS への連携もできる!(CSV → Salesforce など)
Thank you!