データ移行をもっとシンプルに：Salesforce・PostgreSQL・AWS S3をつなぐExcelTLのETLシナリオ

2025年11月5日

現代のデータドリブンなビジネス環境では、企業はPostgreSQL、Salesforce、AWS S3など、複数のプラットフォームを利用して情報を保存・管理・分析しています。しかし、これらのシステム間でデータを常に同期させることは容易ではなく、専任のデータエンジニアがいないチームにとっては、大きなボトルネックになりがちです。

そこで登場するのがExcelTLです。ExcelTLは、ノーコードでETL（Extract／Transform／Load）処理を設計・実行できるツールで、Excel上で強力なデータパイプラインを構築し、複数のプラットフォーム間でデータの接続・整形・転送を簡単に行うことができます。

以下では、ExcelTLを使ってPostgreSQL・Salesforce・S3間のデータ移行や統合を簡単に実現する、8つの実践的なシナリオをご紹介します。

シナリオ1：PostgreSQLからSalesforceへの顧客データ移行

目的： PostgreSQLの顧客データをSalesforceに移行し、顧客IDやメールアドレスといった一意の識別子に基づいて、正しいレコードを新規作成または更新する。

ワークフロー：

Extract： PostgreSQLの顧客テーブルからデータを取得。
Transform： データを整形し、Salesforceのオブジェクト項目にマッピング（例：PostgreSQLのphone_number項目をSalesforceのPhone項目へ）。
Load： SalesforceのAccountまたはContactレコードを新規作成または更新。

シナリオ2：Salesforceの商談データをPostgreSQLへ移行しレポート化

目的： Salesforceから商談データを抽出・加工し、PostgreSQLに保存して高度なレポート分析を行う。

ワークフロー：

Extract： SOQL（Salesforce Object Query Language）でSalesforceのOpportunityオブジェクトを取得。
Transform： 集計や派生項目の算出など、必要なデータ変換を実施。
Load： 変換後のデータをPostgreSQLのopportunitiesテーブルに保存し、レポート用に利用。

シナリオ3：S3データをPostgreSQLにアーカイブ（長期保管）

目的： S3バケット内のファイルをダウンロードし、CSVなどのデータを抽出・処理してPostgreSQLに格納、長期的な分析・保管を実現する。

ワークフロー：

Extract： AWS S3 SDKまたは直接コネクタを使用し、S3からCSVやJSONファイルを取得。
Transform： CSVデータを構造化データに変換し、必要に応じて検証・クリーニングを実施。
Load： 整形済みデータをPostgreSQLに保存し、容易にクエリ・分析できるようにする。

シナリオ4：SalesforceとPostgreSQL間の双方向データ同期

目的： SalesforceとPostgreSQLの両方で、相互の最新データ（顧客情報や受注データなど）を同期する。

ワークフロー：

Extract： SalesforceのAccountデータとPostgreSQLのcustomersテーブルをそれぞれ取得。
Transform： 両システムのデータを比較し、新規・変更レコードを特定。
Load：
- SalesforceからPostgreSQLへ不足データを追加または更新。
- PostgreSQLからSalesforceへ不足データを追加または更新。

シナリオ5：SalesforceデータのS3バックアップ（災害対策）

目的： Salesforceの重要データ（例：Account、Opportunity）を定期的にS3へバックアップし、災害復旧・長期保管に備える。

ワークフロー：

Extract： SOQLでSalesforceからデータを取得。
Transform： データをCSVまたはJSON形式に変換。
Load： 変換したデータをS3バケットにアップロードし、バックアップとして保存。

シナリオ6：Salesforce・PostgreSQL・S3のデータを統合した販売ダッシュボード

目的： Salesforce（商談データ）、PostgreSQL（購入履歴）、S3（商品データ）を組み合わせ、販売パフォーマンスを可視化する。

ワークフロー：

Extract： Salesforceから商談データ、PostgreSQLから顧客購入データ、S3から商品データを取得。
Transform： これらを結合し、売上指標やコンバージョン率、商品別パフォーマンスなどのKPIを算出。
Load： 集計結果をレポート・ダッシュボード用のシステムに保存。

シナリオ7：S3内CSVファイルの自動インポート（PostgreSQL・Salesforce連携）

目的： S3に保存されたCSVファイルを毎日自動でPostgreSQLとSalesforceにインポートする。

ワークフロー：

Extract： S3バケットからCSVファイルを取得。
Transform： CSVを解析し、データを検証・クリーニング。各システムのスキーマに一致するよう整形。
Load：
- PostgreSQLへバックアップ・レポート用に保存。
- Salesforceへ運用データとして登録または更新（例：Account・Leadレコード）。

シナリオ8：PostgreSQLとSalesforce間の商品情報同期

目的： 商品情報をPostgreSQLとSalesforce間で常に正確に同期させ、在庫管理・価格管理を効率化する。

ワークフロー：

Extract： PostgreSQLのproductsテーブルとSalesforceのProduct2オブジェクトからデータを取得。
Transform： 両者の項目（価格、商品名、説明など）をマッピング。
Load： 両システムで不足または変更のある商品データを更新・新規作成。

これらのシナリオは、ExcelTLがどのようにPostgreSQL・Salesforce・S3間のデータ統合、同期、分析をコード不要で実現できるかを示しています。データ移行、ダッシュボード構築、バックアップ運用など、あらゆる場面で複雑なETL処理をシンプルに。ExcelTLが、あなたのチームのデータ業務をよりスマートに変革します。

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