Paylocity のデータを IBM SPSS Modeler にシームレスにインポート

IBM SPSS Modeler は、組織がデータから価値あるインサイトを抽出できる強力なデータマイニング・予測分析プラットフォームです。CData ODBC Driver for Paylocity を介してPaylocity のデータを SPSS Modeler に接続することで、高度なデータマイニング、予測モデリング、統計分析のためのリアルタイムアクセスを活用できます。

このガイドでは、IBM SPSS Modeler をPaylocity のデータに接続し、シームレスなデータのインポート、準備、分析を行う手順を説明します。CData ODBC Driver for Paylocity を使用して、IBM SPSS Modeler でPaylocity のデータの可能性を最大限に引き出し、実用的なインサイトを得ましょう。

概要

手順の概要は以下のとおりです：

1. ODBC ドライバーの設定：CData ODBC Driver for Paylocity で必要な接続プロパティを入力し、Paylocity のデータ への接続を設定します。
2. SPSS Modeler での ODBC 接続のセットアップ：IBM SPSS Modeler で、設定済みの DSN を選択して ODBC 接続を確立します。
3. データのインポートと処理：Paylocity のデータ を SPSS Modeler にインポートし、データの確認、フィルタリング、変換、準備を行って、予測分析や統計モデリングに活用します。

CData ODBC Driver を使用した Paylocity DSN の設定

まず、CData ODBC Driver を使用してシステムにPaylocity のデータ用の DSN（データソース名）を設定します。こちらから全機能を備えた 30 日間の無料トライアルをダウンロードしてインストールしてください。

インストールが完了したら、ODBC データソースアドミニストレーターを起動します：

• Windows の場合：スタートメニューで ODBC データソースアドミニストレーター を検索してアプリケーションを開きます。
• Mac の場合：アプリケーションからユーティリティを開き、ODBC Manager を選択します。
• Linux の場合：コマンドラインから ODBC Data Source Administrator を起動するか、インストールされている場合は unixODBC を使用します。

起動したら、CDataPaylocity のデータSource をダブルクリックし、接続に必要な値を入力します：

Paylocity への接続を確立するには以下を設定します。

• RSAPublicKey：Paylocity アカウントでRSA 暗号化が有効になっている場合は、Paylocity に関連付けられたRSA キーを設定。

  このプロパティは、Insert およびUpdate ステートメントを実行するために必須です。この機能が無効になっている場合は必須ではありません。

• UseSandbox：サンドボックスアカウントを使用する場合はTrue に設定。
• CustomFieldsCategory：Customfields カテゴリに設定。これは、IncludeCustomFields がtrue に設定されている場合は必須です。デフォルト値はPayrollAndHR です。
• Key：Paylocity の公開鍵で暗号化されたAES 共通鍵（base 64 エンコード）。これはコンテンツを暗号化するためのキーです。

  Paylocity は、RSA 復号化を使用してAES 鍵を復号化します。
  これはオプションのプロパティで、IV の値が指定されていない場合、ドライバーは内部でキーを生成します。

• IV：コンテンツを暗号化するときに使用するAES IV（base 64 エンコード）。これはオプションのプロパティで、Key の値が指定されていない場合、ドライバーは内部でIV を生成します。

OAuth

OAuth を使用してPaylocity で認証する必要があります。OAuth では認証するユーザーにブラウザでPaylocity との通信を要求します。詳しくは、ヘルプドキュメントのOAuth セクションを参照してください。

Pay Entry API

Pay Entry API はPaylocity API の他の部分と完全に分離されています。個別のクライアントID とシークレットを使用し、アカウントへのアクセスを許可するにはPaylocity から明示的にリクエストする必要があります。 Pay Entry API を使用すると、個々の従業員の給与情報を自動的に送信できます。 Pay Entry API によって提供されるものの性質が非常に限られているため、CData では個別のスキーマを提供しないことを選択しましたが、UsePayEntryAPI 接続プロパティを介して有効にできます。

UsePayEntryAPI をtrue に設定する場合は、CreatePayEntryImportBatch、MergePayEntryImportBatch、Input_TimeEntry、およびOAuth ストアドプロシージャのみ利用できることに注意してください。 製品のその他の機能を使用しようとするとエラーが発生します。また、OAuthAccessToken を個別に保存する必要があります。これは、この接続プロパティを使用するときに異なるOAuthSettingsLocation を設定することを意味します。

IBM SPSS Modeler での ODBC 接続のセットアップ

DSN の設定が完了したら、IBM SPSS Modeler で接続を行います：

• IBM SPSS Modeler を起動し、ログインして新しいストリームを作成します。

• Sources パレットから Database ノードを見つけ、キャンバスにドラッグします。

• Database ノードをダブルクリックして設定ダイアログを開きます。 を選択し、設定済みの DSN を参照して選択し、OK をクリックします。
• Database ダイアログで、インポートしたいテーブルを参照して選択し、データをプレビューして、OK をクリックして確定します。

これで IBM SPSS Modeler でPaylocity のデータを処理・分析する準備が整いました。

データ処理：フィルタ、カテゴリ、モデル

テーブルをインポートしたら、SPSS Modeler でPaylocity のデータの絞り込み、フィルタリング、カテゴリ分け、モデリングを行えます：

• フィルタリング：Database 接続をダブルクリックし、Filter セクションでフィールドを選択/解除して、関連するデータに絞り込みます。これにより処理速度とモデル精度が向上します。

• データ型とロールの設定：Types セクションでフィールドをカテゴリ分けし、各データ型にロールを割り当てます。

• 基本的な分析の実行：Analysis ノードを Database ノードの隣にドラッグアンドドロップして接続し、Play ボタンをクリックしてストリームを実行しデータを分析します。

これで簡単な分析が完了し、SPSS Modeler がデータベースからのインサイトを処理・表示できるようになりました。

CData で Paylocity データの可能性を引き出す

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