BigQuery Salesforce 통합: 데이터를 필요한 위치로 이동하기
Source: Dev.to
실제 과제
대부분의 글은 Salesforce에서 BigQuery로 데이터를 가져와 분석하는 방법에 초점을 맞춥니다. 이는 쉬운 방향이죠. 더 어려운 부분이자 실제로 필요한 것은 BigQuery에서 Salesforce로 데이터를 푸시하고, 그 이후에 무슨 일이 일어났는지를 추적하는 것입니다. 데이터가 실제로 전달되었는지, Salesforce가 모든 레코드를 수락했는지, 실패한 레코드에 대해 어떻게 할지를 알아야 합니다.
대량의 데이터를 배치로 전송할 때는 전송된 레코드 수와 수신된 레코드 수가 일치하지 않을 위험이 항상 존재합니다. 시스템 간 행 수를 수동으로 확인하는 것은 현실적이지 않습니다. 전송을 자동화하고 결과를 검증하며 예외를 관리할 수 있는 자동화가 필요합니다.
기술적 접근 방식
Python용으로 제작된 REST API 클라이언트인 Simple Salesforce 라이브러리를 사용합니다. 이 라이브러리는 Salesforce와의 연결을 처리하고 레코드 삽입, 업데이트, 조회 메서드를 제공합니다. 라이브러리는 잘 유지 관리되고 널리 사용됩니다.
검증 및 오류 처리
- 전송한 레코드의 ID를 수집합니다.
- Salesforce에 쿼리하여 해당 레코드를 조회하고 올바르게 생성·업데이트 되었는지 확인합니다.
- 응답 데이터를 임시 BigQuery 테이블에 로드하여 검증 레이어로 활용합니다.
전송한 데이터와 Salesforce가 실제로 수신했다고 확인한 데이터를 비교함으로써 로드에 실패한 레코드를 식별할 수 있습니다. 실패 원인으로는 검증 규칙 위반, 데이터 유형 불일치, API 제한 등이 있을 수 있습니다. 실패한 레코드 목록은 로그에 기록하고, 수정 후 자동으로 재전송할 수 있습니다. 이 폐쇄 루프 프로세스는 수동 개입 없이 데이터 무결성을 보장합니다.
Airflow를 활용한 자동화
Airflow는 스케줄링, 모니터링, 알림 기능을 제공하므로 문제가 발생하면 즉시 알 수 있습니다. 재시도 처리, 실행 이력 로그, 파이프라인 가시성을 제공해 수동 프로세스나 블랙박스형 통합 도구에서는 얻을 수 없는 장점을 제공합니다.
이 접근 방식이 효과적인 이유
- 유지 보수 용이: 기술 스택(Python 및 Airflow)이 표준적이고 널리 사용되므로 솔루션을 유지·보수·확장할 개발자를 찾기 쉽습니다.
- 확장성: BigQuery와 Salesforce API 모두 대용량 처리를 지원합니다. Bulk API는 수천 건의 레코드를 효율적으로 처리하고, 필요에 따라 Airflow가 여러 병렬 워크플로를 오케스트레이션할 수 있습니다.
구현 현실
파트너십의 장점
전문 파트너는 내부 팀이 학습하면서 진행하는 것보다 빠르게 솔루션을 구현할 수 있습니다. 초기부터 적절한 오류 처리, 로깅, 모니터링을 설정하고, 문제가 발생한 뒤에 추가하는 것이 아니라 처음부터 포함시킵니다. 또한 향후 팀이 유지 보수할 수 있도록 문서화도 제공합니다.
앞으로 나아가기
경험이 풍부한 전문가에 의한 올바른 구현이 필수적입니다. 복잡성을 과소평가하지 말고, 동시에 겁먹지 마세요. 적절한 기술 파트너와 함께라면 자동화되고 신뢰할 수 있는 BigQuery‑Salesforce 통합을 구현해 영업팀이 최신·정확한 데이터를 기반으로 업무를 수행하도록 만들 수 있습니다.