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。

  • サービスやデータに関するご質問・ご相談など
    お気軽にお問い合わせください

    kintoneのデータをGoogle BigQueryに自動連携する方法

    1. STEP1

      接続設定

      1. 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。

    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)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。

    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、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。

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