Передаем данные SalesForce в Google BigQuery

Сергей Довганич Сергей Довганич 22 ноября 2017

Renta автоматически импортирует данные SalesForce в облачное хранилище. 

На текущий момент поддерживаются следующие базы данных:

  1. Google BigQuery.
  2. Microsoft SQL Server.
  3. Azure SQL database. 

После чего данные будут доступны в таких системах бизнес аналитики, как Power BI или Tableau.

Настройка интеграции на примере BigQuery

После успешной авторизации в Ренте необходимо создать интеграцию. Для этого перейдите по кнопке Add, после чего появится список возможных интеграций. 

 

Выберите SalesForce. 

#2

Далее необходимо авторизоваться под аккаунтом, с которого надо получить данные. Делается это всего в несколько кликов.

#3

Нажмите на кнопку Add, после чего откроется окно авторизации от SalesForce. 

Введите логин и пароль.

После этого аккаунт становится доступен для выбора.

#4 

Третьим шагом следует выбрать, какие объекты необходимо выгрузить в BigQuery. 

Каждый элемент будет выгружен в отдельную таблицу. 

Список всех доступных элементов, а также их содержание доступно в справке SalesForce.

В качестве примера указываем следующие объекты: 

Leads.
Opportunity. 

А в качестве частоты обновления — каждый час. 

Последним шагом указываем, куда сохранить выбранные таблицы.

Для этого необходимо добавить источник. Кликните по кнопке Add и в качестве базы данных выберите BigQuery. 

После чего вас перекинет на авторизацию в Google Cloud. Войдите под тем логином и паролем, в котором создан проект BigQuery. 

После успешной авторизации у вас откроется окно с выбором проектов (в случае, если в рамках добавленного аккаунта существует несколько проектов). 

Последним шагом выберите проект из предоставленного списка. 

С этого момента автоматически запустится интеграция и начнется загрузка данных.

Обновление данных может происходить каждую минуту. 

Также вы можете увеличить интервал обновления вплоть до 6 часов.

Стоит отметить, что API SalesForce позволяет отслеживать конкретные изменения в каждом объекте. Поэтому обновление таблиц происходит по конкретным строкам, что в итоге значительно увеличивает скорость и экономит расходы на обработку данных в Google BigQuery. 

Сергей Довганич
Сергей Довганич,
Руководитель проектов
Другие интересные материалы:

Ваш комментарий:
Ваш ответ:


Привет!
3 бесплатных урока по Google Analytics!
Перестаньте путаться в отчетах и научитесь считать CPL, CPO и ROI.
Понятные руководства с наглядными примерами!
Открыть доступ!
Мне это не нужно!
close-link