BigQuery Salesforce 集成：让您的数据到达所需位置
Source: Dev.to
实际挑战
大多数文章关注如何将 Salesforce 数据导入 BigQuery 进行分析。这是比较容易的方向。更困难——也是你真正需要的——是将数据从 BigQuery 推送到 Salesforce，并跟踪其后续情况。你需要知道数据是否真的到达，Salesforce 是否接受了所有记录，以及对失败的记录该如何处理。
在批量发送海量数据时，总会存在发送的记录数与接收的记录数不匹配的风险。手动检查系统之间的行数并不可行。你需要一种自动化方案来处理传输、验证结果并管理异常。
技术方案
你将使用 Simple Salesforce 库，这是一款为 Python 构建的 REST API 客户端。它负责与 Salesforce 的连接，并提供插入、更新和查询数据的方法。该库维护良好且使用广泛。
验证与错误处理
- 收集你发送的记录 ID。
- 查询 Salesforce，检索这些记录并确认它们已正确创建或更新。
- 将响应数据加载回临时的 BigQuery 表，作为验证层。
通过比较你发送的内容与 Salesforce 确认收到的内容，你可以识别出加载失败的记录。失败原因可能包括验证规则违规、数据类型不匹配或 API 限制。将失败记录列表记录下来、进行纠正并自动重新提交。此闭环过程在无需人工干预的情况下确保数据完整性。
使用 Airflow 实现自动化
Airflow 提供调度、监控和告警功能，让你能够在出现问题时立即获知。它处理重试、记录执行历史，并为你的数据管道提供可视化，这些是手动流程或黑盒集成工具所不具备的。
为什么此方案有效
- 可维护性：技术栈（Python 与 Airflow）是标准且广泛使用的，便于找到能够维护和改进该解决方案的开发者。
- 可扩展性：BigQuery 与 Salesforce API 都能处理大批量数据。Bulk API 能高效处理成千上万条记录，Airflow 则可以在需要时编排多个并行工作流。
实施的现实情况
合作伙伴的优势
有经验的合作伙伴能够比内部团队在学习过程中更快地实现该方案。他们会从一开始就搭建好完善的错误处理、日志记录和监控，而不是在出现问题后再补上，并且会对方案进行文档化，方便你的团队后续维护。
前进的方向
由经验丰富的专业人士进行正确的实施至关重要。不要低估其复杂性，也不要被吓倒。拥有合适的技术合作伙伴，你就能实现自动化、可靠的 BigQuery‑Salesforce 集成，让你的销售团队使用实时、准确的数据开展工作。