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SaaS应用程序查询和提取数据怎样实现

每个SaaS利用法度榜样背后的数据库存储有关员工、供应商、客户及其他相助伙伴的营业信息。SaaS利用法度榜样支持诸多事情流程,比如面向贩卖和营销的CRM、面向财务的云ERP、面向人力资本的劳动力治理以及其他企业和部门办事。如今,许多公司应用浩繁SaaS利用法度榜样:从Salesforce、Slack、Workday和Atlassian之类的主流产品,到许多小型的SaaS对象,所在多有。

SaaS利用法度榜样不会在孤岛中运行,大年夜多半企业必要将它们的功能与私有云或公共云中治理的其他企业利用法度榜样集成起来。

假如跨多个利用法度榜样的事情流程必要集成利用法度榜样,开拓团队可以使用SaaS平台的API来触发从一个平台到另一个平台的事故。许多利用法度榜样和办事必要集成时,可以选择Boomi、SnapLogic或MuleSoft之类的企业集成平台。假如必要遵照“假如这样,必要那样”模式的轻量级集成,IFTTT平台可以供给有效的集成。假如开拓团队在开拓连接到多个SaaS和企业事情流程的新利用法度榜样,还应商量Appian、OutSystems和PowWow之类的低代码平台。

使用SaaS数据以满意不合的营业需求

假如你必要将来自SaaS平台的数据与其他数据源集成起来怎么办?可能必要跨SaaS对象集成数据,出于这几个缘故原由:

营业阐发员想应用该数据来开拓申报和仪表板。

数据科学团队想要用于机械进修实验的数据。

营业团队想要集中数据以支持事情流程及其他类型的利用法度榜样。比如说,营销团队经常应用客户数据平台或主数据平台来集中有关客户、产品和其他营业实体的数据。

IT团队应提取备份所需的数据,或将数据迁移到其他平台。

法务团队无意偶尔必要对根基数据履行司法发明。

数据治理员经常想要清理、转换或富厚根基数据。

当然,你可以使用SaaS平台的API来提取数据,但这可能必要大年夜量的开拓事情来进修API、懂得SaaS平台的数据模型、为任何新数据创建数据存储区、编写代码以加载数据,并为任何转换开拓逻辑。此外,IT团队要定义托管该利用法度榜样或办事的云或数据中间根基架构。着末,任何旨在按计划或按必要运行的数据集成都必要日常的支持。对付面临其他更紧张的优先事变的开拓团队和IT部门而言,从头开始开拓集成可能资源高昂。

另一种措施是斟酌数据集成、数据流、ETL(提取转换和加载)或其他数据筹备平台。处置惩罚频繁变更的大年夜量数据时,应用数据集成平台可能是最佳措施,由于这种平台可实现机动的提取和转换。然而,在终极用户造访和应用信息之前,它们也必要事先开拓集成机制。

可能必要查询和治理SaaS数据的更轻量级的手段。无意偶尔,这种措施对付快速实验、发明和构建原型很有用。无意偶尔,这种措施可以轻松用于运营或临盆需求,尤其在数据量很少且查询吞吐量不大年夜的环境下。以下是三种选择。

1. 直接查询SaaS利用法度榜样的BI平台

假如你的主要需求是申报,那么许多自助式BI和数据可视化平台可以直接连接到更盛行的SaaS利用法度榜样。

Tableau可以连接到Intuit Quickbook、Google Analytics、LinkedIn Sales Navigator、ServiceNow、Eloqua、Marketo和Salesforce等平台。

Microsoft Power BI还与Adobe AnalyTIcs、Facebook、GitHub、MailChimp、Stripe、Quick Base和Zendesk等在线办事集成。

Domo声称有1000多个连接件,支持的平台包括HubSpot、Jira、Instagram、Qualtrics、Shopify、SurveyMonkey、Twitter和Workday等。

至少,这些集成供给了一种查询和发明根基SaaS数据源的简略单纯措施。往好里说,现成的集成足以使终极用户创建所需的数据混杂、申报和仪表板。

有几个方面要斟酌。

当列有匹配的键时,这些平台可支持连接和数据混杂。假如在集成数据源或将其与其他数据源混杂之前必要大年夜量的数据转换,它们就变得较难应用。

评估是否经由过程实时查询履行SaaS数据集成,或者数据是提取照样缓存。

假如SaaS利用法度榜样含有大年夜量数据、与许多其他数据源存在繁杂的连接,或者仪表板将被许多用户同时应用,机能可能是一个身分。

2. 模拟ODBC、JDBC、OData或其他驱动法度榜样的平台

假如营业必要的不仅仅是申报和仪表板,仍必要轻量级的集成措施,那么一些商业对象可将SaaS API转换成标准数据库驱动法度榜样,比如ODBC、JDBC或OData。对付常用SaaS平台的驱动法度榜样而言,两个选择是Progress DataDirect和CData Driver Technologies。

假如数据科学团队想要在提取数据以供阐发之前对SaaS数据库履行临时查询,驱动法度榜样措施可能最有用。对付必要实时查询SaaS利用法度榜样数据的利用开拓职员来说,这也是不错的选择。

开拓和数据科学团队应查询造访该集成的机能,尤其是在必要大年夜量查询、庞大年夜数据集或低延迟的环境下。此外,许多SaaS利用法度榜样根据API应用环境来限定客户或向客户收费,是以假如必要更高的查询量或数据量,这可能是个身分。

3. 可将SaaS数据同步到云数据库的轻量级ETL平台

着末一个措施是将数据集成从SaaS利用法度榜样搬到贵企业建立和治理的云数据库中。该策略增加了一些操作繁杂性和资源,假如必要实时查询SaaS利用法度榜样数据,可能不是抱负的选择。但它确凿有几个优点:

它让企业可以更大年夜程度地节制营业用户、数据科学家(包括平民数据科学家)和利用开拓职员应用的数据库平台和数据架构。平台和架构应满意容量、机能和延迟等方面的要求。

自力于SaaS数据库存储数据可供给更大年夜的机动性,可根据下流用户和利用法度榜样的要求,机动地转换、连接、清理或聚合数据。

假如面向查询该数据的数据安然、数据隐私或其他数据管理节制步伐有别于SaaS利用法度榜样中的造访和权利节制步伐,那么可能必要将数据托管在零丁的数据库中。

自力于SaaS平台托管数据对付更高的数据量和查询量需求而言可能更具资源效益。

虽然你可以将该集成与数据集成或筹备平台结合起来,然则仍有一些SaaS数据集成平台拥有可直接连接到许多SaaS利用法度榜样的机制。假如你的目标是将数据从SaaS利用法度榜样流式传输到云数据库,Talend旗下的STItch是一款即插即用的办理规划。你可以选摘要复制的数据和复制频次,然则它不供给用于转换或过滤数据的任何对象。Skyvia供给了一款类似的产品,两者都有闪开拓团队可以试一试集成的免费版本。谷歌云旗下的Alooma致力于将数据转移至Google BigQuery、Amazon Redshift和Snowflake之类的大年夜数据平台,并供给一些数据转换功能。

假如贵公司在应用许多SaaS平台,那么一刀切的策略可能行不通。每条集成路径都支持不合的SaaS集成,集成的类型必须与预期的营业需求雷同等。对照对象并斟酌多种选择是一条优选实践,数据集成需求变更时尤为如斯。

责任编辑:Ct

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