Snowflakeへのデータ連携ならReckoner(レコナー)

固定長ファイルのデータ連携を自動的に行い業務効率を改善!

AWS S3のデータをSnowflakeに連携する際の課題・現状

AWS S3にある固定長ファイルを、都度エンジニアがSQLを書いて必要な文字列を切り出し、Snowflakeに書き込みをしている。
SQLを記述でき、データウェアハウスを操作できる人材が不足しているため、エンジニアへの負荷が大きい。

Reckoner(レコナー)導入の効果

  • ツール間の連携が自動化でき作業工数を削減できた

  • 固定長ファイルの加工を自動化でき作業ミスがなくなった

  • エンジニアでなくとも操作を行えるのでリソース不足が解消された

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AWS S3とSnowflakeの簡単な自動連携方法

  1. STEP1

    接続設定

    1. Reckoner(レコナー)が、データソースとなるAWS S3と、データ転送先となるSnowflakeにアクセスできるようにするため、ログイン情報入力やOauth設定をおこなう。

  2. STEP2

    データ加工・変換

    1. SQLを記述することなく、Reckoner(レコナー)の画面上のマウス操作のみで、AWS S3の固定長ファイルの文字列を切り出す。

  3. STEP3

    ワークフロー作成・データ連携

    1. 検証環境を用意することなく、Reckoner(レコナー)の画面上で処理結果のプレビューをぱっと確認。バッチ制作不要で、AWS S3とSnowflakeを繋いでデータの流れを作成する。

Reckonerでの解決ポイント

  • SQL不要で文字列の切り出しが可能!

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