【.com快言】每个SaaS应用程序背后的数据库都存储着员工、供应商、客户和其他合作伙伴的商业信息。SaaS应用程序支持工作流程，例如用于销售和营销的CRM、用于财务的云ERP、用于人力资源的劳动力管理以及其他公司和部门服务。如今，许多公司使用大量SaaS应用程序：从Salesforce、Slack、Workday和Atlassian等主流产品到许多较小的SaaS工具。SaaS应用程序不会在孤岛中运行，大多数企业需要将其功能与在私有云或公共云中管理的其他企业应用程序集成。如果跨多个应用程序的工作流需要应用程序集成，开发团队可以利用SaaS平台的API来触发从一个平台到另一个平台的事件。当需要集成许多应用程序和服务时，可以选择Boomi、SnapLogic或MuleSoft等企业集成平台。如果您需要遵循“如果这个，您需要那个”模式的轻量级集成，IFTTT平台可以提供有效的集成。如果开发团队正在开发连接到多个SaaS和企业工作流程的新应用程序，他们还应该探索Appian、OutSystems和PowWow等低代码平台。利用SaaS数据满足不同的业务需求如果您需要将来自SaaS平台的数据与其他数据源集成怎么办？出于多种原因，可能需要跨SaaS工具集成数据：业务分析师希望使用数据来开发报告和仪表板。数据科学团队需要用于机器学习实验的数据。业务团队希望集中数据以支持工作流和其他类型的应用程序。例如，营销团队经常使用客户数据平台或主数据平台来集中有关客户、产品和其他业务实体的数据。IT团队应提取备份所需的数据，或将数据迁移到其他平台。法律团队有时需要对基础数据进行法律发现。数据管理员通常希望清理、转换或丰富底层数据。当然，您可以利用SaaS平台的API来提取数据，但这可能需要大量的开发工作来学习API、了解SaaS平台的数据模型、为任何新数据创建数据存储、编写代码来加载数据，并为任何新数据创建数据。转变发展逻辑。此外，IT团队定义托管应用程序或服务的云或数据中心基础设施。最后，任何旨在按计划或按需运行的数据集成都需要日常支持。对于面临其他更重要的优先事项的开发团队和IT部门而言，从头开始开发集成可能代价高昂。另一种方法是考虑数据集成、数据流、ETL（提取转换和加载）或其他数据准备平台。在处理大量变化频繁的数据时，使用数据集成平台可能是最好的方法，因为它可以实现灵活的提取和转换。但是，它们还需要在最终用户可以访问和使用信息之前开发集成机制。可能需要更轻量级的方式来查询和管理SaaS数据。有时，这种方法对于快速实验、发现和原型制作很有用。有时，这种方法可以很容易地用于运营或生产需求，尤其是在数据量较小且查询吞吐量不高的情况下。以下是三个选项。1.直接查询SaaS应用程序的BI平台如果您的主要需求是报告，许多自助式BI和数据可视化平台可以直接连接到更流行的SaaS应用程序。Tableau可以连接到IntuitQuickbook、GoogleAnalytics、LinkedInSalesNavigator、ServiceNow、Eloqua、Marketo和Salesforce等平台。MicrosoftPowerBI还与Adob??eAnalytics、Facebook、GitHub、MailChimp、Stripe、QuickBase和Zendesk等在线服务集成。Domo声称有超过1,000个连接器，支持的平台包括HubSpot、Jira、Instagram、Qualtrics、Shopify、SurveyMonkey、Twitter和Workday等。至少，这些集成提供了一种查询和发现底层SaaS数据源的简便方法。充其量，开箱即用的集成足以让最终用户创建他们需要的数据混合、报告和仪表板。有几个方面需要考虑。当列具有匹配键时，这些平台支持连接和数据混合。如果在数据源可以与其他数据源集成或混合之前需要进行大量数据转换，它们将变得更加难以使用。评估是否通过实时查询执行SaaS数据集成，或者数据是否被摄取或缓存。如果SaaS应用程序包含大量数据，与许多其他数据源具有复杂的连接，或者如果仪表板将被许多用户同时使用，则性能可能是一个因素。2.模拟ODBC、JDBC、OData或其他驱动程序的平台如果业务需要的不仅仅是报表和仪表板，还需要一种轻量级的集成方法，可以使用将SaaSAPI转换为标准数据库驱动程序的商业工具，例如ODBC、JDBC或OData。对于常见SaaS平台的驱动程序，两种选择是ProgressDataDirect和CDataDriverTechnologies。如果数据科学团队希望在提取数据进行分析之前对SaaS数据库执行临时查询，则驱动程序方法可能最有用。对于需要实时查询SaaS应用数据的应用开发者来说也是一个不错的选择。开发和数据科学团队应该研究这种集成的性能，尤其是在需要大量查询、大型数据集或低延迟的情况下。此外，许多SaaS应用程序会根据API使用情况限制或向客户收费，因此如果需要更高的查询量或数据量，这可能是一个因素。3.可以将SaaS数据同步到云数据库的轻量级ETL平台最后一种方法是将数据集成从SaaS应用程序转移到企业构建和管理的云数据库。这种策略增加了一些操作复杂性和成本，如果需要实时查询SaaS应用程序数据，则可能并不理想。但它确实有几个优点：它使企业能够更好地控制业务用户、数据科学家（包括公民数据科学家）和应用程序开发人员使用的数据库平台和数据架构。平台和架构应满足容量、性能和延迟要求。独立于SaaS数据库存储数据提供了更大的灵活性，可以根据下游用户和应用程序的需要转换、连接、清理或聚合数据。如果用于查询数据的数据安全、数据隐私或其他数据治理控制与SaaS应用程序中的访问和权限控制不同，则可能需要在单独的数据库中托管数据。对于更高的数据量和查询量需求，独立于SaaS平台托管数据可能更具成本效益。虽然您可以将此集成与数据集成或准备平台相结合，但仍有一些SaaS数据集成平台具有直接连接到许多SaaS应用程序的机制。如果您的目标是将数据从SaaS应用程序流式传输到云数据库，Talend的Stitch是一种即插即用的解决方案。您可以选择要复制的数据以及复制的频率，但它不提供任何用于转换或过滤数据的工具。Skyvia提供类似的产品，两者都有免费版本，允许开发团队尝试集成。Alooma是GoogleCloud的子公司，致力于将数据传输到GoogleBigQuery、AmazonRedshift、Snowflake等大数据平台，并提供部分数据转换功能。如果您的公司使用多个SaaS平台，则一刀切的策略可能行不通。每个集成路径都支持不同的SaaS集成，并且集成类型必须符合预期的业务需求。比较工具并考虑多种选择是一种很好的做法，尤其是在数据集成需求发生变化时。原标题：HowtoqueryandextractdatafromSaaSapplications，作者：IsaacSacolick
