Google BigQueryへのデータ連携ならReckoner（レコナー）
kintoneのデータをGoogle BigQueryに自動連携する方法
課題・現状
kintoneは様々なプラグインを用いて、SFA、CRM、MAとしての機能をkintoneで賄っているため、分析に必要なデータがkintoneに集約されている状態。kintone上の膨大なデータを用いて、売上分析やROAS可視化をおこないたい。プラグイン管理が大変かつデータ量が多いため、分析にはプラグインではなく、BigQueryを使用予定。kintoneからBigQueryへのデータ連携は工数をかけずにおこないたい。
Reckoner（レコナー）導入の効果
-
リアルタイムに分析可能。
kintoneのデータを最短15分、日次、週次、月次でGoogle BigQueryに自動連携できるため、常に最新のデータで分析ができる。
-
分析業務に集中できる。
自動的にデータ連携ができたので分析の下準備作業工数を削減できる。
-
マウス操作でカンタンデータ加工。
名寄せや表記ゆれの解消、カラム名の変更などのデータクレンジング作業が1つの操作画面でノーコードでおこなえる。
kintoneのデータをGoogle BigQueryに自動連携する方法
-
STEP1
接続設定
-
Reckoner（レコナー）が、データソースとなるkintone、データ転送先となるGoogle BigQuery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。
-
-
STEP2
データ加工・変換
-
SQLを記述することなく、Reckoner（レコナー）画面上のマウス操作で、以下加工・整形をおこなう。
・timestamp 型の日付データを任意のフォーマットに変換する「タイムスタンプ変換」タスクを用いて、BigQueryに入るデータ型に変換する。
・既存フィールドのフィールド名変更や型変更ができる「フィールド変換」タスクを用いて、BigQuery上でわかりやすいカラム名に命名する。
-
-
STEP3
ワークフロー作成・データ連携
-
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、kintoneとGoogle BigQueryを繋いでデータの流れを作成する。
-
Reckonerでの解決ポイント
-
ノーコードでデータクレンジングが可能。
SQLを記述することなく、カラム名を簡単に変更できる。
