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Dataloader.io를 사용하여 데이터 내보내기

Trail Together와 함께 알아보기

이 단계를 강사와 함께 진행하고 싶으신가요? Trailhead Live에서 Trail Together 시리즈의 일부인 이 비디오를 시청하세요.

(이 영상은 11분 50초부터 시작합니다. 단계 시작 부분으로 되돌려 다시 시청하려는 경우 참고하세요.)

개요

여러분의 컬렉션에 추가해야 할 다음 도구는 Dataloader.io(Mulesoft 제공)입니다. 이 도구를 사용하면 몇 가지 간단한 단계를 통해 대량의 데이터를 가져오거나 내보낼 수 있습니다. 이 도구는 가져오기 마법사보다 더 강력한 엔진을 갖추고 있어, 표준 개체와 사용자 정의 개체 모두에 대해 Salesforce 레코드를 삽입, 업데이트, 삭제, 내보내기, 업서트하는 데 사용할 수 있습니다.

Dataloader.io의 무료 버전은 한 달에 최대 10,000개의 레코드와 10MB의 파일 크기 제한을 허용하므로 이 프로젝트를 수행하는 데 충분합니다. Professional 및 Enterprise 에디션에 대한 자세한 내용은 https://dataloader.io/pricing에서 확인하세요.

Trailhead Playground 사용자 이름 및 암호 확인하기

  1. App Launcher(앱 시작 관리자) 앱 시작 관리자 아이콘를 클릭합니다.
  2. Playground Starter를 검색해서 엽니다.
  3. Get Your Login Credentials(로그인 자격 증명 가져오기) 탭을 클릭하고 사용자 이름을 기록합니다.
  4. Reset My Password(내 비밀번호 재설정)를 클릭합니다. 그러면 사용자 이름에 연결된 주소로 이메일이 전송됩니다.
  5. 이메일의 링크를 클릭합니다.
  6. 새 비밀번호를 입력하고 확인한 후 Change Password(비밀번호 변경)를 클릭합니다.

Dataloader.io를 사용하여 데이터 추출

이제 Dataloader.io를 사용하여 계정에서 데이터를 추출한 후 나중에 업데이트해보겠습니다.

  1. Setup(설정)에서 Quick Find(빠른 찾기) 상자에 Dataloader.io를 입력하고 Dataloader.io를 선택합니다.
  2. Launch dataloader.io(dataloader.io 실행)를 클릭합니다.
  3. Confirm(확인) 버튼을 클릭합니다.
  4. Login with Salesforce(Salesforce를 사용하여 로그인)를 클릭합니다.
  5. Login with Salesforce(Salesforce를 사용하여 로그인) 창에서 다음이 선택되어 있는지 확인합니다.

    I have a custom Salesforce domain(사용자 정의 Salesforce 도메인이 있습니다)

    선택되어 있지 않음

    Environment(환경)

    Production(프로덕션)

    I agree to the Terms and Conditions(조항 및 조건에 동의합니다)

    선택됨

  6. Login(로그인)을 클릭합니다.
  7. Salesforce 로그인 페이지가 표시되는 경우 Trailhead Playground에 대한 사용자 이름(방금 수신한 비밀번호 재설정 이메일에 있음)을 입력하고 직접 생성한 새 비밀번호를 입력합니다.
  8. Log In(로그인)을 클릭합니다.
  9. Allow(허용)를 클릭합니다.

다음 단계는 계정 개체를 선택하고, 추출할 파일의 이름을 변경한 후 데스크톱에 저장하는 것입니다.

  1. NEW TASK(새 작업)를 클릭하고 EXPORT(내보내기)를 선택합니다.
    dataloader.io 새 작업 메뉴
  2. 연결 선택은 그대로 유지하고 개체 목록에서 Account(계정)를 선택합니다.
  3. Next(다음)를 클릭합니다.
  4. Fields(필드) 메뉴의 Account(계정) 옵션에서 Account ID(계정 ID), Account Name(계정 이름), Account Site(계정 사이트)를 선택합니다.
    선택된 계정 필드
  5. SOQL Query(SOQL 쿼리)를 클릭하여 메뉴를 확장합니다.
  6. 쿼리에 대한 where 절을 완성하려면 WHERE Type LIKE '%Customer%'를 복사하여 텍스트 상자에 붙여넣습니다. 그러면 쿼리는 다음과 같은 모습이 됩니다. Select Id, Name, Site FROM Account WHERE Type LIKE '%Customer%'
    참고: Account와 WHERE 사이에 한 칸의 공백이 필요합니다.
    완성된 계정 쿼리

참고: Oops!(죄송합니다!) 팝업이 열리면 Close(닫기)를 클릭하세요.

  1. Next(다음)를 클릭합니다.
  2. Save & Run(저장 후 실행)을 클릭합니다.
    참고: Love your Dataloader?(데이터로더가 마음에 드나요?) 팝업 창이 표시되면 Not now, let me load more data(지금은 아닙니다. 더 많은 데이터를 불러오겠습니다)를 클릭하세요.

그런 다음, 추출된 레코드를 CSV 파일로 내보내고 Excel 또는 Numbers에서 확인합니다.

  1. 작업 실행 번호 옆에 있는 11 successes(11개 성공)를 클릭합니다. 이제 CSV 파일이 다운로드됩니다.
  2. Excel 또는 Numbers에서 CSV 파일을 엽니다.
  3. Dataloader.io 브라우저 탭을 열어둔 채로 파일을 확인합니다.
  4. 계정 이름 열을 A~Z로 정렬하고 파일을 저장합니다(아래 Windows 및 Mac 지침 참조).

Windows 사용자:

  • Excel에서 B를 클릭하여 이름 열을 선택합니다.
  • Data(데이터) 탭을 클릭합니다.
  • Sort(정렬) 버튼을 클릭합니다.
  • Sort Warning(정렬 경고) 팝업에 Expand the selection(선택 영역 확장) 옵션이 선택되어 있는지 확인합니다.
  • Sort(정렬)를 클릭합니다.
  • My data has headers(내 데이터에 헤더가 있음) 옆에 체크 표시를 추가하여 열 머리글이 정렬에 포함되지 않도록 합니다.
  • 열 정렬 기준이 이름으로 자동 입력되는지 확인합니다.
  • OK(확인)를 클릭합니다.
  • 이제 스프레드시트가 Account Name(계정 이름)별로 정렬됩니다.
    참고: 각 Account Name(계정 이름)의 ID 번호는 아래 예시와 다릅니다.
    계정 이름별로 정렬된 스프레드시트
  • File(파일)을 클릭하고 Save As(다른 이름으로 저장)를 선택합니다.
  • 파일 유형을 CSV(쉼표로 분리된 파일)(*.csv)로 유지하세요.
    참고: 국제 컴퓨터를 사용하고 있다면 Excel로 생성된 CSV 파일은 대부분 쉼표로 구분되지 않습니다. CSV 파일 구분 기호를 컴퓨터의 메모장 앱(또는 그에 상응하는 앱)으로 열어서 쉼표인지 확인할 수 있습니다. 또한 파일을 탭 구분 txt 파일로 저장할 수도 있습니다.
  • 파일 이름을 Accounts Export(계정 내보내기)로 변경합니다.
  • Save(저장)를 클릭하여 파일을 데스크톱에 저장합니다. 필요한 경우 팝업 창에서 Yes(예)를 클릭합니다.
  • 파일은 다음 단계에서 사용되므로 그대로 열어둡니다.

Mac 사용자:

  • 방금 만든 CSV 파일을 찾아서 두 번 클릭하여 엽니다.
  • Numbers에서 B를 클릭하여 이름 열을 선택합니다.
  • B 열 레이블 위에 커서를 올려 놓고, 아래쪽 화살표를 클릭하고, Sort Ascending(오름차순 정렬)을 선택합니다.
  • 이제 스프레드시트가 Account Name(계정 이름)별로 정렬됩니다.
    참고: 각 Account Name(계정 이름)의 ID 번호는 아래 예시와 다릅니다.
    계정 이름별로 정렬된 스프레드시트
  • 이 스프레드시트를 CSV로 저장: File(파일) > Export To(내보내기) > CSV...
  • Next...(다음...)를 클릭합니다.
  • 다른 이름으로 저장: Accounts Export(계정 내보내기)
  • 저장 위치: 데스크톱
  • Export(내보내기)를 클릭합니다.
  • 파일은 다음 단계에서 사용되므로 그대로 열어둡니다.

가져오기 및 내보내기에 대해 간략히 살펴보았습니다. 하지만 아직 살펴볼 내용이 더 남아 있습니다. 다음 단계에서는 Dataloader.io를 사용하여 추출한 데이터를 업데이트해보겠습니다.

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