Contentservのデータ連携方法

リードエンジニアブログ Contenserv入門編
第2話 Contentservの機能紹介

リードエンジニアブログ Contentserv入門編 第1話Contentservの機能紹介でPIM導入時の最も大切な作業「データモデル定義」の具体的な設定イメージについてご紹介いたしました。第2話では、PIM上に用意したデータモデルという箱にデータを投入していく時に使う「データ連携方法」について、弊社PIMソリューション「Contentserv」の機能を紹介しながらお話しさせていただきます。

商品情報はどこにありますか？

PIMに格納していくデータは、「マーケティングや営業活動のための製品・商品の情報」になりますが、それらの情報は社内のどこにあるでしょうか？

「ひとつにすべてまとめられています！」という会社であればPIMを導入する必要はないかも知れません。PIMの導入を検討されている企業であれば、「仕様情報はAシステム、商品画像はBサーバ、マニュアルは共有フォルダCにあります！」というケースが多いのではないでしょうか。「販促画像は個人のPCで管理しています！」であったり、「外部業者さんしか持っていません・・・」ということもあるかも知れません。

PIM導入時の大変な作業の1つに「データの所在の把握・収集」があります。デジタル的に正規化されたデータをいかに収集できるかが、その後の作業負荷に大きく影響するため、しっかりと時間をかけて整理するだけの価値はあるでしょう。追い打ちをかけるようですが、所在の把握・収集の後には、各データを項目単位でPIM上のデータモデルとマッピングするという面倒な作業もあります。データモデル定義と合わせ、PIM導入において大変時間と労力のかかる作業となりますので、情報整理にどの程度時間が割けるのかを見極めてプロジェクトのスケジュールを検討する必要があります。

いよいよデータを投入！

データの所在やデータモデル項目とのマッピングが把握・整理できたら、実際にPIMにデータを投入していくこととなります。

Contentservでは、以下のような様々な情報元から設定のみでデータを取得することが可能です。

• データベース
• エクセル
• CSV
• 固定長ファイル
• RSSフィード
• XML

指定した情報元の項目に対し(下図：左側の項目)、PIM情報の項目(下図：右側の項目)のマッピングを指定することで、あとはジョブを実行すれば商品情報をPIM上に投入することが可能です。データベースやエクセルから情報を投入するためにツール等を開発しなくて良いということは、導入期間を短縮するという意味でも魅力的ではないでしょうか。

その形式では入りません・・・

前述の設定で基本的にはデータをPIMに投入することができます。しかし、それですべてのデータを移行できるほど、データ移行は甘くありません。

移行する項目の中には、加工しないとPIM上に上手く格納できない項目も多いでしょう。

例えば、PIM上で選択肢として「黒、白、赤」で定義されている項目値が、既存データは 「Black、White、Red」のようなパターンで記載されているケースがあります。その場合は、一旦データを一次加工してから読み込ませたり、ETLツールを間に挟んだりすることで対応する案が考えられますが、Contentservの場合には、次のようなデータ加工設定も指定することが可能です。

• 文字列置換

• 大文字/小文字の変換

• 一部文字列の抜き出し

• トリム

• JSON selector

• XPATH selector

• 文字列分割

• 加算/減算 などなど

上述の選択肢の表現が異なる項目についても、「バリューレンジマッピング」という機能を利用して対応する選択肢のマッピングを指定することが可能です。

今回ご紹介した機能の他にも様々な加工機能が用意されたContentservですが、（AI以外のほとんどのシステムと同様に）整理されていないデータの前では無力です。残念ながら整理されたデータが存在しない場合には、人手でデータを1件ずつ入力していくという茨の道を進んでいくことになります。

その場合は、すべての商品を一度に準備しようとせず、「古い製品は管理しない」、「まずは売れ筋商品のみを管理する」等の割り切りも必要です。

今回は、「データ移行」について、Contentservの機能を紹介しながらお話させていただきました。かゆいとろころに手が届くContentservの魅力が伝わりましたでしょうか。次回はデータ品質管理など運用面でのContentserv機能をご紹介していく予定です。