Snowflakeコネクタ

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重要: Gainsight は、Horizon Experience を使用して Connectors 2.0 をアップグレードしています。この記事は、Horizon Experience for Connectors 2.0 にアップグレードされたテナントに適用されます。以前のバージョンでコネクタ 2.0 を使用している場合は、ここでドキュメントを参照できます。

この記事では、管理者がSnowflake接続とタスクを作成する方法について説明します。

メモ: このドキュメントでは、接続の作成とタスクの設定に関する一般的なガイダンスを提供します。各ジョブのビジネスユースケースは異なり、独自の構成が必要です。ジョブの作成について詳しくは、この記事の最後にある「その他のリソース」セクションの「コネクタ構成」を参照してください。

[概要]

Snowflakeは、サービスとしてのソフトウェア (SaaS) として提供される分析データウェアハウスです。これにより、企業ユーザーはクラウドベースのハードウェアとソフトウェアを使用してデータを保存および分析できます。

Gainsightからスノーフレーク接続が確立されると、管理者は次のことができるようになります。

Connectors 2.0 ページでデータフェッチジョブを作成して、選択したSnowflakeのビューとテーブルのデータをGainsightの宛先テーブルに同期します。
Snowflakeは、アドプションエクスプローラーとデータデザイナーのデータソースとして使用できます。
- データセットの作成方法の詳細については、この記事の最後の「その他のリソース」セクションにある「データデザイナーでのデータセットの作成」の記事を参照してください。
- アドプションエクスプローラーの詳細については、この記事の最後の「その他のリソース」セクションにある「アドプションエクスプローラーでのプロジェクトの設定」の記事を参照してください。

ビジネスユースケース: 組織のSnowflakeインスタンスからSnowflake接続を介してGainsightにビジネスデータを同期します。このデータに基づいてレポートを作成し、このデータを他の顧客情報と組み合わせて Data Designer でデータセットを作成できます。

接続を作成

管理者は、さまざまなスキーマ/ウェアハウスへの複数のSnowflake接続を作成できます。

SnowflakeのテーブルまたはビューのデータをGainsightに同期するには、Snowflake接続を作成する必要があります。Snowflake接続は、データデザイナーまたはアドプションエクスプローラーのソースとしても使用できます。

Snowflake接続を作成してデータの一括取得を有効にするには、接続を認証するユーザーに次の権限が必要です。

スノーフレークデータへの読み取りアクセス
デフォルトウェアハウス権限
ステージ作成権限（データの一括取得を行うユーザーにはSnowflakeが必須）

メモ:

SnowflakeインスタンスでIPをホワイトリストに登録する必要がある場合は、サポートリクエストを送信してIPアドレスの最新リストを入手してください。接続を作成する前に、Gainsight IPがホワイトリストに登録されていることを確認してください。
Gainsightは、Snowflakeで定義されているすべてのアクセス制御を遵守し、Snowflakeインスタンスからアクセスできるデータを制限します。

スノーフレーク接続を作成するには:

[管理] > [統合] > [コネクタ 2.0] > [接続] タブに移動します。
「接続を作成」をクリックします。「接続の作成」ページが表示されます。

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コネクタドロップダウンで、「Snowflake」を選択します。

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次のフィールドに詳細を入力し、[保存] をクリックします。

接続の名前
データベースホスト
データセット ID
[データベース名]
倉庫
ユーザー名
[パスワード]

メモ: データベース管理者は、接続名以外の上記の情報をすべて提供できるはずです。

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接続が確立されたら、SnowflakeのビューとテーブルのデータをGainsightに取り込むジョブを作成できます。

コンテキストメニュー

コンテキストメニューには次のオプションがあります。

接続を編集: Snowflake接続の詳細は、このオプションで変更できます。
接続を削除: 関連するジョブチェーンとデータジョブを削除する場合は、Snowflake接続を削除します。

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コネクタジョブの作成

コネクタタスクを作成して、SnowflakeのビューとテーブルからGainsightにデータを抽出できます。

メモ:

管理者は、SnowflakeからGainsightへの1回のジョブ実行で最大5 GBのデータ（ソフトリミット）を引き出すことができます。
コネクター 2.0 は、スノーフレークジョブの時間単位の同期をサポートしています。

ジョブを作成するには:

[管理] > [統合] > [コネクタ 2.0] > [ジョブ] ページに移動します。
[ジョブを作成] をクリックします。[ジョブの作成] ダイアログが表示されます。

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一意のジョブ名を入力します。
[次へ] をクリックします。ジョブの準備ページが表示されます。

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「データソース」ドロップダウンリストで、必要な外部システムを選択すると、選択したデータソースの下にあるすべてのオブジェクトが表示されます。
必要なオブジェクトをオブジェクトリストからキャンバス画面にドラッグアンドドロップします。「データセットの設定」ページが表示されます。

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フィールド

フィールドタブでは、管理者はソースオブジェクトからフィールドを追加できます。

メモ: Snowflakeソースに新しいオブジェクト/ビュー/フィールドが追加されるたびに、管理者はSnowflake接続を再認証して、ジョブの新しいビュー/オブジェクト/フィールドを表示する必要があります。

ソースオブジェクトにフィールドを追加するには:

「主キーのリファレンス」ドロップダウンから、一意のレコードを識別するための主キーの参照タイプを選択します。
「最終更新日の参照」ドロップダウンで、前回の実行以降に変更されたレコードを識別する必要な日付フィールドを選択します。

例 1: Snowflakeは日付フィールドを使用してサードパーティのアプリからデータをインポートします。以下の条件は、ジョブを実行するたびにSnowflakeからGainsightにデータが転送される方法を説明しています。

初期インポート: 最初のインポートは 2021 年 12 月 21 日の午後 1 時に行われました。これらのレコードに記されている日付は同じ日付以下であるため、2 つのレコードはすべて取り出されました。

レコード ID	[名前]	修正日時
1	John	2021/12/21
2	ジェーン	2021/12/21

2 回目のインポート: 2 回目のインポートは、2021 年 12 月 21 日の午後 2 時に行われました。レコードの日付が同期された日付以下だったため、3 つすべてが取り出されました。これには、午後 1:00 から午後 2:00 の間に追加されたレコード ID 3 も含まれます。

レコード ID	[名前]	修正日時
1	John Doe	2021/12/21
2	ジェーン	2021/12/21
3	アーノルド	2021/12/21

3 回目のインポート: 3 回目のインポートは、2022 年 12 月 22 日午後 2 時に実行され、2022 年 12 月 22 日の日付のレコードが 1 つだけ取り出され、残りの 2 つのレコードは拒否されました。レコード ID 3 は変更されたがデータウェアハウスに遅れて到着したにもかかわらずです。

レコード ID	[名前]	修正日時
1	John Doe	2021/12/21
2	ジェーン・ドウ	2021/12/22
3	Arnold S	2021/12/21

例 2: Snowflakeは日時フィールドを使用してサードパーティのアプリからデータをインポートします。以下の条件は、ジョブを実行するたびにSnowflakeからGainsightにデータが転送される方法を説明しています。

初期インポート: 最初のインポートは 2022 年 12 月 21 日の午後 1 時に行われ、レコードに記されている日時がジョブの実行時刻以下であるため、すべてのレコードが取り込まれました。

レコード ID	[名前]	修正日時
1	John	2021/12/21 09:30
2	ジェーン	2021/12/21 10:30

2 回目のインポート: 2 回目のインポートは、2021 年 12 月 21 日の午後 1 時に実行され、2021 年 12 月 21 日午後 1 時から 2021 年 12 月 22 日午後 1 時までのレコードが同期されたため、レコード ID 3 のみが取得されました。レコード ID 1 は、最初のインポート後にデータウェアハウスに入り、実行前に日付と時刻がマークされていたため、無視されました。

レコード ID	[名前]	修正日時
1	John Doe	2021/12/21 12:30
2	アーノルド	2021/12/22 12:30

選択したソースビュー/テーブルのすべてのフィールドが表示されます。検索テキストボックスを使用して、選択したフィールド内の特定のフィールドを検索できます。

(オプション)「表示名」フィールドで、必要に応じてフィールドラベルを変更します。
(オプション) ソースオブジェクトからフィールドを削除するには、X をクリックします。
「保存」をクリックします。

フィルター

ソースオブジェクトでは、選択したフィールドに複数のフィルターを適用して、必要なデータを同期できます。

選択したフィールドにフィルターを適用するには:

「フィルター」タブに移動します。
「フィルターを追加」をクリックします。
フィルターを適用するフィールドを選択します。
演算子を選択し、「値」テキストボックスにデータを入力します。
(オプション) さらにフィルターを追加するには、+ アイコンをクリックします。
(オプション) 特定のフィールドを削除するには、x アイコンをクリックします。
メモ: 「アドバンスロジック」テキストボックスで、(A OR B) AND C などの演算子 (AND または OR) をフィルター間に追加して、フィルターにロジックを適用します。
「保存」をクリックします。

サマリー

「概要」タブには、データセットに追加されたすべてのフィールドとフィルターが表示されます。

マージ

2つ以上のソースオブジェクトまたはデータセットをマージし、出力データセットを作成して、Gainsightにデータを読み込むことができます。たとえば、チケットとユーザーオブジェクトを組み合わせて、チケットを作成したユーザーの詳細と、各ユーザーが作成したチケットの数を抽出します。Merge の詳細については、この記事の最後にある「その他のリソース」の「ジョブリストページ」を参照してください。

[変換]

コネクタジョブの準備段階では、管理者はデータを変換してケースフィールドを追加し、顧客データからより有意義な洞察を得ることができます。

ビジネスユースケース: Transform 関数は、新しいケースフィールドを作成または変更する機能を提供します。新しいケースフィールドを使用して、Gainsightデータモデルの消費要件に基づいて外部フィールドを変更できます。ケースフィールドは、ケース条件ごとに異なる値を入力するように定義できます。たとえば、「新規」、「オープン」、「クローズ」などの外部選択リストの値を、Gainsightの選択リストの値と一致するように「有効」と「非アクティブ」に変更できます。

オブジェクトを変換する方法の詳細については、この記事の最後にある追加リソースのジョブリストページの記事を参照してください。

目的地を追加

最終出力データセットの準備ができたら、出力データセットに宛先を追加します。これにより、ソースからターゲットのGainsightオブジェクトにデータを同期できます。宛先を追加する方法の詳細については、この記事の最後にある「その他のリソース」の「ジョブリストページ」を参照してください。

ダイレクトマッピング

出力データセットのフィールドを、フィールドマッピングのターゲットオブジェクトにマッピングする必要があります。外部システムのソースフィールドからGainsightのターゲットフィールドへのデータ同期は、設定されたフィールドマッピングに基づいて行われます。ダイレクトマッピングの詳細については、この記事の最後にある「その他のリソース」セクションのジョブリストページを参照してください。

派生マッピング

派生マッピングを使用すると、同じオブジェクトまたは別のオブジェクトの別のフィールドを検索してフィールドに値を入力できます。

メモ: 派生マッピングを使用するには、ターゲットオブジェクトに GSID のデータ型のフィールドが少なくとも 1 つ必要です。

この段階では、データ同期ジョブでルックアップマッピングを作成できます。同じオブジェクトまたは別の標準オブジェクトへのルックアップを作成し、最大 6 つの列を照合できます。必要なマッチングが実行されると、Gainsight ID (GSID) がルックアップオブジェクトから GSID データ型フィールドに取り込まれます。派生マッピングの詳細については、この記事の最後にある「その他のリソース」の「タスクリストページ」を参照してください。

ジョブチェーン

ジョブチェーン機能を使用すると、特定の順序で実行する必要がある関連ジョブのグループをスケジュールするプロセスを簡略化できます。このシーケンスは、ジョブチェーンのスケジュールされた時間に基づいています。たとえば、ジョブAとBが順番に並んでいる場合、「ジョブA」が完了するとすぐに「ジョブB」が自動的に開始されるため、ジョブを個別にスケジュールする必要はありません。

メモ: ジョブがジョブチェーンに追加された場合、個々のジョブスケジュールは無視され、ジョブチェーンのスケジュールが考慮され、ジョブはジョブチェーン内のジョブの順序に従って実行されます。

派生マッピングの詳細については、この記事の最後にある「その他のリソース」セクションの「ジョブチェーン」ページを参照してください。

ジョブまたはジョブチェーンの設定

必要に応じて、データジョブまたはジョブチェーンのスケジュールを設定できます。詳細については、この記事の最後にある「その他のリソース」セクションの「ジョブまたはジョブチェーンスケジュールの設定」を参照してください。

複数のジョブをシーケンスに追加してジョブチェーンを作成し、そのジョブチェーンにスケジュールを追加すると、個々のジョブのスケジュールは適用されません。

メモ: Snowflakeジョブは、最低でも時間単位の同期機能でスケジュールできます。

ジョブアクティビティ

アクティビティページには、すべてのデータジョブの実行アクティビティと更新アクティビティが表示されます。このページからタスク実行ログをダウンロードして、構成の問題を解決できます。詳細については、この記事の最後にある「その他のリソース」セクションのイベントページを参照してください。

FAQs

SnowflakeコネクタFAQsの記事を参照してください。

その他のリソース

コネクタの詳細については、次の記事を参照してください。