SaaS アプリケーションからデータをクエリして抽出するにはどうすればよいですか?

[51CTO.com クイック翻訳] 各 SaaS アプリケーションの背後にあるデータベースには、従業員、サプライヤー、顧客、その他のパートナーに関するビジネス情報が保存されます。 SaaS アプリケーションは、販売およびマーケティング用の CRM、財務用のクラウド ERP、人事用のワークフォース管理、その他のエンタープライズおよび部門サービスなど、多くのワークフローをサポートします。今日、多くの企業が、Salesforce、Slack、Workday、Atlassian などの主流製品から、多数の小規模な SaaS ツールまで、多数の SaaS アプリケーションを使用しています。

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SaaS アプリケーションはサイロ内で実行されることはなく、ほとんどの企業は、プライベート クラウドまたはパブリック クラウドで管理されている他のエンタープライズ アプリケーションと機能を統合する必要があります。

複数のアプリケーションにまたがるワークフローでアプリケーションの統合が必要な場合、開発チームは SaaS プラットフォームの API を活用して、あるプラットフォームから別のプラットフォームにイベントをトリガーできます。多くのアプリケーションとサービスを統合する必要がある場合は、Boomi、SnapLogic、MuleSoft などのエンタープライズ統合プラットフォームを選択できます。 「これならあれ」というパターンに従う軽量な統合が必要な場合は、IFTTT プラットフォームが効果的な統合を提供できます。複数の SaaS およびエンタープライズ ワークフローに接続する新しいアプリケーションを開発している開発チームは、Appian、OutSystems、PowWow などのローコード プラットフォームも検討する必要があります。

SaaSデータを活用してさまざまなビジネスニーズに対応

SaaS プラットフォームのデータを他のデータ ソースと統合する必要がある場合はどうすればよいでしょうか?いくつかの理由により、SaaS ツール間でデータを統合する必要がある場合があります。

• ビジネスアナリストは、このデータを活用してレポートやダッシュボードを開発したいと考えています。
• データ サイエンス チームは機械学習実験のためのデータを必要としています。
• ビジネス チームは、ワークフローやその他の種類のアプリケーションをサポートするためにデータを一元化したいと考えています。たとえば、マーケティング チームは、顧客、製品、その他のビジネス エンティティに関するデータを一元管理するために、顧客データ プラットフォームまたはマスター データ プラットフォームを使用することが多いです。
• IT チームは、バックアップに必要なデータを抽出するか、データを他のプラットフォームに移行する必要があります。
• 法務チームは、基礎となるデータに対して法的証拠開示を実行する必要がある場合があります。
• データ管理者は、多くの場合、基礎となるデータをクリーンアップ、変換、または強化したいと考えています。

もちろん、SaaS プラットフォームの API を利用してデータを抽出することもできますが、API を学習し、SaaS プラットフォームのデータ モデルを理解し、新しいデータ用のデータ ストアを作成し、データをロードするコードを記述し、変換用のロジックを開発するには、かなりの開発作業が必要になる場合があります。さらに、IT チームは、アプリケーションまたはサービスをホストするクラウドまたはデータセンターのインフラストラクチャを定義します。最後に、スケジュールに従って、または必要に応じて実行するように設計されたデータ統合には、継続的なサポートが必要です。統合をゼロから開発することは、他のより重要な優先事項に直面している開発チームや IT 部門にとってコストがかかる可能性があります。

もう 1 つのアプローチは、データ統合、データ ストリーミング、ETL (抽出、変換、ロード)、またはその他のデータ準備プラットフォームを検討することです。頻繁に変更される大量のデータを扱う場合、柔軟な抽出と変換が可能なデータ統合プラットフォームを使用するのが最適なアプローチとなる可能性があります。ただし、エンドユーザーが情報にアクセスして使用できるようになるには、統合メカニズムの開発も必要です。

SaaS データのクエリと管理には、より軽量な手段が必要になる場合があります。このアプローチは、迅速な実験、発見、プロトタイピングに役立つ場合があります。特にデータ量が少なく、クエリのスループットが大きくない場合、このアプローチは運用上または本番環境のニーズに簡単に使用できる場合があります。ここに3つの選択肢があります。

1. SaaSアプリケーションに直接クエリを実行するBIプラットフォーム

主なニーズがレポート作成である場合、多くのセルフサービス BI およびデータ視覚化プラットフォームは、より一般的な SaaS アプリケーションに直接接続できます。

• Tableau は、Intuit Quickbooks、Google Analytics、LinkedIn Sales Navigator、ServiceNow、Eloqua、Marketo、Salesforce などのプラットフォームに接続できます。
• Microsoft Power BI は、Adobe Analytics、Facebook、GitHub、MailChimp、Stripe、Quick Base、Zendesk などのオンライン サービスとも統合されます。
• Domo は 1,000 を超えるコネクタを備えており、HubSpot、Jira、Instagram、Qualtrics、Shopify、SurveyMonkey、Twitter、Workday などのプラットフォームをサポートしていると主張しています。

少なくとも、これらの統合により、基盤となる SaaS データ ソースを簡単にクエリおよび検出できるようになります。最良の場合、すぐに使用できる統合は、エンドユーザーが必要なデータ マッシュアップ、レポート、ダッシュボードを作成するのに十分です。

考慮すべき点がいくつかあります。

• これらのプラットフォームは、列に一致するキーがある場合に結合とデータ ブレンディングをサポートします。データ ソースを他のデータ ソースと統合またはブレンドする前に、大規模なデータ変換が必要な場合は、データ ソースの使用が困難になります。
• SaaS データ統合がリアルタイム クエリを介して実行されるか、データが抽出またはキャッシュされるかを評価します。
• SaaS アプリケーションに大量のデータが含まれていたり、他の多くのデータ ソースとの複雑な接続があったり、ダッシュボードが多くのユーザーによって同時に使用される場合は、パフォーマンスが要因となる可能性があります。

2. ODBC、JDBC、OData、その他のドライバーをエミュレートするプラットフォーム

ビジネスでレポートやダッシュボード以上のものが必要で、軽量な統合アプローチが必要な場合は、SaaS API を ODBC、JDBC、OData などの標準データベース ドライバーに変換できる商用ツールがあります。一般的な SaaS プラットフォーム用のドライバーとしては、Progress DataDirect と CData Driver Technologies の 2 つのオプションがあります。

ドライバー アプローチは、データ サイエンス チームが分析用にデータを抽出する前に、SaaS データベースに対してアドホック クエリを実行する場合に最も役立ちます。また、SaaS アプリケーション データをリアルタイムでクエリする必要があるアプリケーション開発者にとっても適しています。

開発チームとデータ サイエンス チームは、特に大量のクエリ、大規模なデータセット、または低レイテンシが必要な場合、この統合のパフォーマンスを調査する必要があります。さらに、多くの SaaS アプリケーションは API の使用状況に基づいて顧客を制限したり課金したりするため、より多くのクエリ量やデータ量が必要な場合にはこれが要因となる可能性があります。

3. SaaSデータをクラウドデータベースに同期できる軽量ETLプラットフォーム

最後のアプローチは、データ統合を SaaS アプリケーションから企業が構築および管理するクラウド データベースに移行することです。この戦略は、運用上の複雑さとコストを増加させるため、SaaS アプリケーション データをリアルタイムでクエリする必要がある場合には理想的ではない可能性があります。しかし、いくつかの利点もあります。

• これにより、企業はビジネス ユーザー、データ サイエンティスト (シチズン データ サイエンティストを含む)、アプリケーション開発者が使用するデータベース プラットフォームとデータ アーキテクチャをより細かく制御できるようになります。プラットフォームとアーキテクチャは、容量、パフォーマンス、レイテンシの面で要件を満たす必要があります。
• SaaS データベースから独立してデータを保存すると、下流のユーザーやアプリケーションの必要に応じて、データの変換、結合、クレンジング、集約を行う柔軟性が向上します。
• データのクエリに対するデータ セキュリティ、データ プライバシー、またはその他のデータ ガバナンス制御が SaaS アプリケーションのアクセス制御および権限制御と異なる場合は、データを別のデータベースでホストする必要がある場合があります。
• SaaS プラットフォームから独立してデータをホストすると、データ量やクエリ量の要件が高い場合にコスト効率が向上する可能性があります。

この統合をデータ統合または準備プラットフォームと組み合わせることもできますが、多くの SaaS アプリケーションに直接接続するメカニズムを備えた SaaS データ統合プラットフォームもあります。 SaaS アプリケーションからクラウド データベースにデータをストリーミングすることが目的の場合、Talend の Stitch はプラグ アンド プレイ ソリューションです。複製するデータと複製する頻度を選択できますが、データを変換またはフィルタリングするためのツールは提供されていません。 Skyvia も同様の製品を提供しており、どちらも開発チームが統合を試すことができる無料バージョンがあります。 Google Cloud が所有する Alooma は、Google BigQuery、Amazon Redshift、Snowflake などのビッグデータ プラットフォームへのデータ転送に特化しており、いくつかのデータ変換機能を提供しています。

企業が多数の SaaS プラットフォームを使用している場合、万能の戦略は機能しない可能性があります。各統合パスは異なる SaaS 統合をサポートしており、統合のタイプは予想されるビジネス ニーズと一致している必要があります。特にデータ統合のニーズが変化する場合には、ツールを比較し、複数のオプションを検討することをお勧めします。

原題: SaaS アプリケーションからデータをクエリして抽出する方法、著者: Isaac Sacolick

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