Python でSalesforce Einstein データをETL

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Einstein Python Connector

Salesforce Einstein へのデータ連携用のPython Connecotr ライブラリ。 pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにSalesforce Einstein をシームレスに統合。



CData Python Connector for Salesforce Einstein を使って、Python petl でSalesforce Einstein data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

Pythonエコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for Salesforce Einstein とpetl フレームワークを使って、Salesforce Einstein に連携するPython アプリや、Salesforce Einstein データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

CData Python Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムSalesforce Einstein data データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。Salesforce Einstein に複雑なクエリを投げる際に、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合、SQL 処理を直接Salesforce Einstein 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(特にJOIN やSQL 関数など)。

Salesforce Einstein Data への接続

Salesforce Einstein data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

Salesforce Einstein Analytics はOAuth 2 認証標準を利用しています。Salesforce Einstein Analytics にアプリケーションを登録し、OAuthClientId およびOAuthClientSecret を取得する必要があります。

詳しくは、ヘルプドキュメントの「Salesforce Einstein Analytics への接続」を参照してください。

CData Salesforce Einstein Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでSalesforce Einstein にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:

pip install petl
pip install pandas

Python でSalesforce Einstein データをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。

CData Connector を含むモジュールをインポートします:

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.sfeinsteinanalytics as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Salesforce Einstein Connector からSalesforce Einstein への接続を行います

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyConsumerKey;OAuthClientSecret=MyConsumerSecret;CallbackURL=http://localhost:portNumber;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Salesforce Einstein をクエリするSQL 文の作成

Salesforce Einstein にはSQL でデータアクセスが可能です。Dataset_Opportunity エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Name, CloseDate FROM Dataset_Opportunity WHERE StageName = 'Closed Won'"

Salesforce Einstein Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、Salesforce Einstein data を取得して、CloseDate カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'CloseDate')

etl.tocsv(table2,'dataset_opportunity_data.csv')

CData Python Connector for Salesforce Einstein を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Salesforce Einstein data を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

製品の無償トライアル情報

Salesforce Einstein Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Salesforce Einstein data への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。



フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.sfeinsteinanalytics as mod

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyConsumerKey;OAuthClientSecret=MyConsumerSecret;CallbackURL=http://localhost:portNumber;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT Name, CloseDate FROM Dataset_Opportunity WHERE StageName = 'Closed Won'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'CloseDate')

etl.tocsv(table2,'dataset_opportunity_data.csv')