Salesforceへの書き戻し機能搭載！CData Sync v23.4でReverseETLが実現

2024年05月07日 10時00分更新

CData

　本記事はCDataが提供する「CData Software Blog」に掲載された「Salesforce への書き戻し機能搭載！CData Sync v23.4でReverseETLが実現」を再編集したものです。

　こんにちは、プロダクトチームの宮本です！

　先日リリースされたCData Sync v23.4にて、とうとうSalesforceへの書き込みが可能になりました！！これまでのCData Syncで同期先で選択できるコネクタはDB/Cloud DWH or クラウドストレージ、ファイルにしか対応していませんでしたが、Salesforceへの同期もサポートしたことで「ReverseETL」構成も組めるようになり、CData SyncだけでSaaSデータの集約～書き戻しまでが実現できるようになりました。

　それではCData Syncで行うSalesforceへの「ReverseETL」をみていきましょう。

　本記事の3行サマリー✅

・Salesforceへの書き込みをサポート

・初回リリースではSnowflakeとSQL Serverのデータソースが選択可

・更新方法は「Insert」、「Upsert」、「Update」の3種類から選択可

ReverseETLとは

　名前の通りでETLの逆、いわゆるデータウェアハウスからSaaSへデータを更新することを指しています。アプリケーション間連携のようなEAIとはまた別で、ETLのようにバッチ処理での連携を行います。例えばSalesforceのデータをデータウェアハウスで計算してから書き戻したい場合、①Salesforce → データウェアハウスで連携、②データウェアハウスで変換されたデータをSalesforce に書き戻し、と2つのポイントがありますが、後者の構成がReverseETLに当たります。

　データドリブン経営を行うために、①の構成で散らばった業務データを集め、BIツールでの可視化や分析、さらにはリアルタイムで可視化できるように整備されてきました。ただ、例えばもっと顧客接点が多いメンバーへ効果的にデータを提供することを検討した場合、②の構成のように普段使っているサービスに変換や計算したデータが取り込まれることで、自分たちが日々使っているアプリケーションで最新の顧客情報を確認することができるようになります。

シナリオ

　Salesforceのリード情報に対してスコアリングし、その結果をSalesforceに書き戻すことをやってみます。

　ReverseETLのデータソースとなるDBはSnowflakeを使い、全体のデータの流れはSalesforce（Lead）→Snowflake（スコアリング）→Salesforce（Lead）となります。なお、SalesforceのLeadオブジェクトには、スコアリング結果を格納するカスタム項目を事前に作成しておきます。

必要なもの

　下記だけです。CData Syncはセルフホスティング式なのでとりあえず手元のローカルPCでもOK。

・Salesforce

・DB：SQLServer or Snowflake

・CData Sync

　それではさっそくやっていきましょう！

Sync側の設定～Snowflakeへの同期

　CData Syncのセットアップは割愛しますが、基本的にはインストーラーを実行するだけでOKです！

　接続設定の方法やSalesforce → Snowflakeのジョブ作成も特に難しい部分はないですが、下記ハンズオン記事などをあらかじめ参照していただくと理解しやすいです。

　では、Salesforce → Snowflakeのジョブを作成していきます。そのままタスク追加でLeadを選択しただけの状態でも構いませんし、下記のように同期先テーブル名を"Lead_reverse"などのように変更してもOKです。

　実行し、Snowflakeへのレプリケーションが完了したことを確認します。

　Snowflakeにレプリケーションされたテーブルを見てみると、スコアリング結果を格納するLeadScore_c（カスタム項目）にはまだ何もデータが入っていないことが確認できました。

リードスコアリング

　スコアリングするために必要なデータ（Webサイト上のアクティビティやメール開封率、ダウンロード履歴など）については、CData Syncで用意されてあるコネクタもしくはカスタムコネクタを用いることでSnowflakeに連携することが可能であるケースが多いです。それらでスコアリングすることで製品やサービスなどを購入する可能性を数値化します。

　それではSnowflakeのLead_reverseテーブルのLeadScore_cにを参照してみましょう。

　本記事ではリードスコアリングの方法は省きますが、既に結果が下記のように入った状態となっています。