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💼aidp-siebel

プラグイン: oracle-ai-data-platform-workbench-spark-connectors
ソース: GitHub で見る ↗

説明

AIDP の `aidataplatform` Spark フォーマットハンドラーを使用して、AIDP ノートブック内で Oracle Siebel CRM から Spark DataFrame にデータを読み込みます。次のような場合に使用: ユーザーが Siebel、Siebel CRM、S_CONTACT、S_ORG_EXT について言及している場合、または Siebel のホスト／ポート情報を持っている場合。認証情報はホスト／ポート、データベース名、ユーザー名／パスワードの組み合わせで行います。読み取り専用です。

原文を表示

Read from Oracle Siebel CRM into a Spark DataFrame in an AIDP notebook via the AIDP `aidataplatform` Spark format handler. Use when the user mentions Siebel, Siebel CRM, S_CONTACT, S_ORG_EXT, or has a Siebel host/port. Auth is host/port + database name + user/password. Read-only.

ユースケース

✓Siebel CRMからデータを読み込むとき
✓AIDP ノートブック内でSparkを使うとき
✓Oracle Siebel のデータを分析するとき

本文（日本語訳）

`aidp-siebel` — AIDP `aidataplatform` 経由の Oracle Siebel CRM

使用する場合

AIDPノートブックから Siebel CRM のデータ（連絡先、取引先、商談、サービスリクエスト）を Spark DataFrame に取り込みたい場合。
ユーザーが「Siebel」「Siebel CRM」「S_CONTACT」「S_ORG_EXT」「S_OPTY」、Siebelベーステーブルについて言及している場合。

使用しない場合

Oracle Autonomous DB ファミリー（ALH / ADW / ATP）の場合 → aidp-alh
Oracle PeopleSoft の場合 → aidp-peoplesoft
汎用 Oracle DB の場合 → aidp-oracle-db

AIDPノートブックの前提条件

sys.path にヘルパーが追加されていること（先に aidp-connectors-bootstrap を実行すること）。
環境変数 / OCI Vault シークレット:
- SIEBEL_HOST、SIEBEL_PORT（通常は 1521）
- SIEBEL_DATABASE_NAME（Oracle SID / サービス名）
- SIEBEL_USER、SIEBEL_PASSWORD
- SIEBEL_SCHEMA（通常は SIEBEL）
- SIEBEL_TABLE（Siebelベーステーブル名。例: S_CONTACT、S_ORG_EXT）

読み取り

import os
from oracle_ai_data_platform_connectors.aidataplatform import (
    AIDP_FORMAT, aidataplatform_options,
)

opts = aidataplatform_options(
    type="ORACLE_SIEBEL",
    host=os.environ["SIEBEL_HOST"],
    port=int(os.environ["SIEBEL_PORT"]),
    database_name=os.environ["SIEBEL_DATABASE_NAME"],
    user=os.environ["SIEBEL_USER"],
    password=os.environ["SIEBEL_PASSWORD"],
    schema=os.environ.get("SIEBEL_SCHEMA", "SIEBEL"),
    table=os.environ["SIEBEL_TABLE"],
)
df = spark.read.format(AIDP_FORMAT).options(**opts).load()
df.show(10)

プッシュダウン SQL

pushdown.sql を使用すると、完全なソースクエリを実行できます。ベーステーブル全体を Spark に取り込む代わりに、JOIN・フィルタ・集計処理を Siebel DB 側にプッシュダウンします。

opts = aidataplatform_options(
    type="ORACLE_SIEBEL",
    host=os.environ["SIEBEL_HOST"],
    port=int(os.environ["SIEBEL_PORT"]),
    database_name=os.environ["SIEBEL_DATABASE_NAME"],
    user=os.environ["SIEBEL_USER"],
    password=os.environ["SIEBEL_PASSWORD"],
    extra={
        "pushdown.sql": (
            "SELECT C.ROW_ID, C.LAST_NAME, C.FST_NAME, O.NAME AS ACCOUNT "
            "FROM SIEBEL.S_CONTACT C "
            "JOIN SIEBEL.S_ORG_EXT O ON C.PR_HELD_POSTN_ID = O.ROW_ID "
            "WHERE C.STATUS_CD = 'Active'"
        ),
    },
)
df = spark.read.format(AIDP_FORMAT).options(**opts).load()
df.show(10)

注意事項

コネクターは読み取り専用です。 Siebelデータの書き戻しは Siebel の EAI / REST チャネルを通じて行うべきであり、Spark は使用しません。このコネクターは意図的に一方向のみの設計となっています。
基盤は Oracle DB です。 Siebel は Oracle DB 上で動作するため、aidp-oracle-db のネットワーク到達性ルールが適用されます。
SIEBEL スキーマオーナー。 標準的な Siebel インストールでは、すべてのベーステーブル（S_*）が SIEBEL スキーマ配下に所属します。コネクター用ユーザーには SELECT 権限が必要です。
ソフトデリートカラム。 Siebel はキーとして ROW_ID を、増分取り込みには LAST_UPD を使用します。差分ロードには pushdown.sql で WHERE LAST_UPD > :since のようにフィルタしてください。
監査カラム。 CREATED、CREATED_BY、LAST_UPD、LAST_UPD_BY は全行のトリガーによって設定されます。変更追跡に役立てることができます。

参考資料

ヘルパー: scripts/oracle_ai_data_platform_connectors/aidataplatform.py
公式サンプル: oracle-samples/oracle-aidp-samples → data-engineering/ingestion/Read_Only_Ingestion_Connectors/Oracle_Siebel.ipynb

原文（English）を表示

`aidp-siebel` — Oracle Siebel CRM via AIDP `aidataplatform`

When to use

User wants to ingest Siebel CRM data (contacts, accounts, opportunities, service requests) into a Spark DataFrame from an AIDP notebook.
User mentions: "Siebel", "Siebel CRM", "S_CONTACT", "S_ORG_EXT", "S_OPTY", Siebel base tables.

When NOT to use

For Oracle Autonomous DB family (ALH/ADW/ATP) → aidp-alh.
For Oracle PeopleSoft → aidp-peoplesoft.
For generic Oracle DB → aidp-oracle-db.

Prerequisites in the AIDP notebook

Helpers on sys.path (run aidp-connectors-bootstrap first).
Env vars / OCI Vault secrets:
- SIEBEL_HOST, SIEBEL_PORT (typically 1521)
- SIEBEL_DATABASE_NAME (Oracle SID / service)
- SIEBEL_USER, SIEBEL_PASSWORD
- SIEBEL_SCHEMA (typically SIEBEL)
- SIEBEL_TABLE (a Siebel base table, e.g. S_CONTACT, S_ORG_EXT)

Read

import os
from oracle_ai_data_platform_connectors.aidataplatform import (
    AIDP_FORMAT, aidataplatform_options,
)

opts = aidataplatform_options(
    type="ORACLE_SIEBEL",
    host=os.environ["SIEBEL_HOST"],
    port=int(os.environ["SIEBEL_PORT"]),
    database_name=os.environ["SIEBEL_DATABASE_NAME"],
    user=os.environ["SIEBEL_USER"],
    password=os.environ["SIEBEL_PASSWORD"],
    schema=os.environ.get("SIEBEL_SCHEMA", "SIEBEL"),
    table=os.environ["SIEBEL_TABLE"],
)
df = spark.read.format(AIDP_FORMAT).options(**opts).load()
df.show(10)

Pushdown SQL

Use pushdown.sql to run a complete source query — push joins, filters, and aggregations to the Siebel DB instead of pulling whole base tables into Spark.

opts = aidataplatform_options(
    type="ORACLE_SIEBEL",
    host=os.environ["SIEBEL_HOST"],
    port=int(os.environ["SIEBEL_PORT"]),
    database_name=os.environ["SIEBEL_DATABASE_NAME"],
    user=os.environ["SIEBEL_USER"],
    password=os.environ["SIEBEL_PASSWORD"],
    extra={
        "pushdown.sql": (
            "SELECT C.ROW_ID, C.LAST_NAME, C.FST_NAME, O.NAME AS ACCOUNT "
            "FROM SIEBEL.S_CONTACT C "
            "JOIN SIEBEL.S_ORG_EXT O ON C.PR_HELD_POSTN_ID = O.ROW_ID "
            "WHERE C.STATUS_CD = 'Active'"
        ),
    },
)
df = spark.read.format(AIDP_FORMAT).options(**opts).load()
df.show(10)

Gotchas

Connector is read-only. Siebel data should be written back through Siebel's EAI/REST channels, not Spark. The connector is intentionally one-way.
Underlying Oracle DB. Siebel runs on Oracle DB; network reachability rules from aidp-oracle-db apply.
SIEBEL schema owner. Standard Siebel install owns all base tables (S_*) under the SIEBEL schema. The connector user needs SELECT privs.
Soft-delete columns. Siebel uses ROW_ID keys and LAST_UPD for incremental ingest. Filter with WHERE LAST_UPD > :since via pushdown.sql for delta loads.
Audit columns. CREATED, CREATED_BY, LAST_UPD, LAST_UPD_BY are populated by triggers on every row — useful for change tracking.

References

原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。