「Fivetran と Snowflake で Salesforce データ分析環境をお手軽構築」とテーマでお話をしました #devio2020

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大場裕喜

2020.06.19

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はじめに

本日より、クラスメソッドの年次技術イベント「Developers.IO 2020 CONNECT」を開催しております！期間は2020年6月16日（火）から7月7日（火）、テーマごとに7日間の日程に分けて開催、セッションはなんと合計100本以上！

そして私は、2日のライブセッションの3本目を担当し「Fivetran と Snowflake で Salesforce データ分析環境をお手軽構築」というお話をさせていただきました。

クラウド型のデータパイプラインサービス「Fivetran」とクラウド型のDWH「Snowflake」をつかって Salesforce のデータ分析環境を簡単に作る方法ご紹介します。

登壇資料

動画

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Q&A

Fivetran (パイプライン)を入れない場合、データロストが懸念事項になるのでしょうか？

データロストを減らすために Fivetran を活用する、というわけではございません。Fivetran の役割は、各種データソースからデータを取得・加工して DWH にロードするプロセスを肩代わりして人的リソースをかけないことと、その開発にかかる時間を短縮することです。

SalesForce内のオブジェクト内データはどのようにしてS3にエクスポートされているのでしょうか？リアルタイムでエクスポートされていますか？

S3（Snowflake のステージ）を介さずにエクスポートします。

Fivetran Documentations - Destinations - snowflake

エクスポートする頻度は Fivetran 側で設定できます。

SnowFlakeのアーキティクチャを見るとRedshift の RA3 にとても似ていますが、RA3 と比べた場合のメリット・デメリットを教えて下さい。

おっしゃるとおり両者似ているアーキテクチャと思います。DWH の単体比較ではなく、周辺機能も含めて検討されるのがよいかもしれません。例えば、Redshift であれば ETL やデータカタログで Glue をつかっている場合に Snowflake より親和性が高いと考えます。一方で Snowflake であれば、ゼロクローンやタイムトラベル、データシェアといった Snowflake 特有の機能が使えます。