直接接続を使用したデータの読み込み

注:

[直接接続を使用してデータをアップロード] オプションは、ServiceNow のソース システムまたは Salesforce のソース システムを使用するプロセス固有のアプリ テンプレートで使用できます。ServiceNow または Salesforce への直接接続を設定する場合は、汎用アプリ テンプレートの[イベント ログ] と[カスタム プロセス] でも [ 直接接続を使用してデータをアップロード] オプションを利用できます。

注:

[直接接続を使用してデータをアップロード] オプションは、直接接続が利用できるソース システムを使用するアプリ テンプレートでは既定のオプションです。

前提条件

[直接接続を使用してデータをアップロード] では、Integration Service のコネクションを使用します。つまり、以下が必要です。

• Integration Service のライセンス

• Integration Service がテナントで有効化されている

• Orchestrator および Orchestrator のフォルダーへのアクセス権

Integration Service のコネクションはフォルダーによって制限されます。特定のフォルダーからのコネクションを使用する場合、そのフォルダーを Process Mining に表示するには、Orchestrator でそのフォルダーへのアクセス権を持っている必要があります。Process Mining から新しいコネクションを作成した場合、そのコネクションは Orchestrator の個人用ワークスペース内に作成されます。

Integration Service のライセンスおよび Integration Service のコネクションについて詳しくは、『Integration Service ガイド』をご覧ください。

直接接続を設定する

CData Sync を使用して接続を設定する代わりに、「 データ ソースを選択する 」の手順で、ソース システムへの直接接続を使用してセットアップできます。

[直接接続を使用してデータをアップロード] オプションを使用すると、ソース システムからプロセス アプリにデータが直接読み込まれます。

ソース システムへの直接接続を設定するには、次の手順を実行します。

1. [直接接続を使用してデータをアップロード] オプションを選択します。

   アプリ テンプレートで使用されているソース システムが表示されます。

2. [接続] を選択します。

   新しいブラウザー タブが開き、コネクションの認証の詳細を入力できます。

注意:

プロセス固有のアプリ テンプレートを使用している場合は、ユーザー資格情報が、アプリ テンプレートで指定されているテーブルとフィールドの既定のリストにアクセスできることを確認してください。詳しくは、「 アプリ テンプレート 」をご覧ください。

入力テーブルをマッピングする

1. 抽出された各表の [ ソース テーブル ] セクションに表が追加され、[ ターゲット テーブル ] セクション内の関連する入力表に自動的にマップされます。

2. 各テーブルが正しいターゲット テーブルにマップされていることを確認します。必要に応じて、[ ターゲット テーブル ] リストから別のテーブルを選択してマッピングを修正します。

3. [次へ] を選択します。

必須テーブルとしてリストされていないテーブルをアップロードすると、アップロードされた各ファイルの [ソース テーブル ] セクションに新しいテーブルが自動的に追加され、対応する入力テーブルが [ターゲット テーブル ] セクションに作成されます。既定では、アップロードされたファイルのファイル名がテーブルの名前として使用されます。

メモ: テーブルのデータをアップロードする前にテーブルの設定が必要であることを示す警告メッセージが表示されます。 新しいテーブルをアップロードすると、データ変換で使用できるようになります。ただし、このデータをダッシュボードに表示するには、さらに手順が必要です。まず、SQL クエリを使用してテーブルデータを読み込む必要があります。次に、このテーブルをプロセス アプリのデータ モデルに組み込む必要があります。データ モデルにテーブルを追加する方法について詳しくは、「 データ モデル 」をご覧ください。

入力テーブルを構成する

対象の入力テーブルの設定が自動的に検出されるので、あとは確認するだけです。

入力テーブルの設定を編集するには、以下の手順に従います。

1. 設定するテーブルを見つけて [テーブルを編集] アイコンを選択し、選択したテーブルの [テーブルを編集 ] パネルを開きます。

2. 必要に応じて設定を編集し、[ 保存] を選択します。

次の表では、テーブルの設定について説明します。

設定	説明
テーブル名	データ変換の入力テーブルの名前。
必須です。	テーブルを必須として定義するオプション。 TRUE場合、後でプロセス アプリをパブリッシュまたはインポートするときにこのテーブルが必要になります。テーブルがアップロードされない場合は、エラーがスローされます。FALSE場合、アプリをパブリッシュまたはインポートする際に、テーブルは任意と見なされます。テーブルがアップロードされない場合は、後続の SQL クエリが失敗しないように、空のテーブルが作成されます。
Autodetect	入力ファイル内のフィールドの種類を識別し、検出されたフィールドの種類をターゲット テーブルの対応するフィールドに自動的に適用できます。
エンコード	ファイルで使用されているエンコード。
区切り文字	各フィールドを区切る区切り文字です。
行の終わり	行の終わりと新しい行の始まりを示すために使用される文字。
引用符文字	フィールドが引用符で囲まれている場合に使用される引用符文字。
読み込みの種類	表のロード・タイプ。 注: 「ロード・タイプ 」として 「増分 」を選択した場合は、表の増分ロードを構成するための追加設定を指定する必要があります。

入力フィールドのマッピング

注:

選択したテーブルについて、そのテーブルに必要な入力フィールドが [ フィールド] ページの [必須フィールド] セクションに表示されます。

入力テーブルで検出されたソース フィールドは、ターゲット テーブルの対応するフィールドに自動的にマッピングされます。

1. 各フィールドが正しいターゲット フィールドにマップされていることを確認してください。必要に応じて、[ ターゲット フィールド ] リストから別のフィールドを選択してマッピングを修正します。

2. [次へ] を選択して続行します。

入力フィールドを設定する

対象入力欄の設定は自動検出されるので、あとは確認するだけです。

入力フィールドの設定を編集するには、以下の手順に従います。

1. 設定するフィールドを見つけて [フィールドを編集] アイコンを選択し、選択したフィールドの [フィールドを編集 ] パネルを開きます。

2. 必要に応じて設定を編集し、[ 保存] を選択します。

次の表では、テーブルの設定について説明します。

設定	説明
名前	フィールドの名前です。 注: [名前] は必須フィールドです。
Autodetect	入力ファイル内のフィールドの種類を識別し、検出されたフィールドの種類をターゲット テーブルのフィールドに自動的に適用できます。
入力	フィールドのデータ型です。 テキスト Integer Decimal Boolean 日付 Datetime 注: フィールドの種類に応じて、解析設定を指定してフィールドを設定する必要があります。
必須です。	フィールドを必須として定義するオプション。 選択すると、プロセス アプリをパブリッシュまたはインポートするときにこのフィールドが必須になります。フィールドがない場合はエラーがスローされます。選択しない場合、このフィールドは任意と見なされます。これがない場合、フィールドは NULL 値で追加され、後続の SQL クエリは失敗しません。
一意	フィールド値を定義するオプション: レコードごとに個別の値または一意の値を設定します。
null ではない	フィールドが各レコードに対して値を持つ必要があることを定義するオプション。フィールドを空のままにしたり、NULL 値を入力したりすることはできません。

フィールド型の解析設定

次の表では、さまざまなフィールドの種類で使用できる解析設定について説明します。

フィールドの種類	解析の設定
Integer	3 桁の区切り文字 None ドット (.) コンマ (,)
Decimal	小数点の区切り文字 ドット (.) コンマ (,) 3 桁の区切り文字 None ドット (.) コンマ (,)
Boolean	真価： TRUE または 1 False 値 FALSE または 0 注: [True value ] と [False ] は必須の設定であり、異なる値にする必要があります。
日付	日付形式 ( 「日付の形式」の「解析設定例」をご覧ください)。
Datetime	日付/時刻形式 日付形式 ( 「日時形式の解析設定の例」をご覧ください。)

DateTime 形式の解析設定の例

形式	例
yyyy-mm-dd hh:mm:ss[.nnn]	2025-04-05 14:30:45.123 2025-4-5 14:30:45.123
yyyy/mm/dd hh:mm:ss[.nnn]	2025/04/05 14:30:45.123 2025/4/5 14:30:45.123
mm/dd/yyyy hh:mm:ss[.nnn]	04/05/2025 14:30:45.123 4/5/2025 14:30:45.123 04/05/2025 14:30:45 4/5/2025 14:30:45
yyyy-mm-ddThh:mm:ss[.nnn]	2025-04-05T14:30:45.123 2025-4-5T14:30:45.123
mm-dd-yyyy hh:mm:ss[.nnn]	04-05-2025 14:30:45.123 4-5-2025 14:30:45.123 04-05-2025 14:30:45 4-5-2025 14:30:45
dd-mm-yyyy hh:mm:ss[.nnn]	05-04-2025 14:30:45.123 5-4-2025 14:30:45.123 05-04-2025 14:30:45 5-4-2025 14:30:45
yyyy-mm-ddThh:mm:ss[.nnn]+00:00*	2025-04-05T14:30:45.123+02:00 2025-04-05T14:30:45-03:00 2025-04-05T14:30:45 2025-4-5T14:30:45.123+02:00 2025-4-5T14:30:45-03:00 2025-4-5T14:30:45Z
yyyy-mm-ddThh:mm:ss[.nnn]+0000*	2025-04-05T09:30:00+0000 2025-04-05T09:30:00.123+0000
yyyy-mm-dd hh:mm:ss[.nnn]+00:00*	2025-04-05 09:30:00+00:00 2025-04-05 09:30:00.123+00:00
yyyy-mm-dd hh:mm:ss[.nnn]+0000*	2025-04-05 09:30:00+0000 2025-04-05 09:30:00.123+0000
dd/mm/yyyy hh:mm:ss[.nnn]	05/04/2025 14:30:45.123 5/4/2025 14:30:45.123
mm/dd/yy hh:mm:ss[.nnn] AM/PM	04/05/25 02:30:45 PM 4/5/25 02:30:45 PM

*) タイム ゾーン情報を含むタイムスタンプは、データの取り込み時に自動的に UTC に変換されます。