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# 製品データを Twenty に取り込む
> データウェアハウスの製品カタログデータをスケジュールに基づいてCRMに同期します。
このパターンを使用して、データウェアハウス（例: Snowflake、BigQuery、PostgreSQL）の製品データとTwentyの同期を維持します。
## ワークフローの構成
1. **トリガー**: スケジュール実行
2. **Code**: データウェアハウスをクエリする
3. **Code**（任意）：データを配列として整形
4. **Iterator**: 各製品をループ処理する
5. **Upsert Record**: Twentyで作成または更新
## ステップ 1: トリガーをスケジュールする
データの鮮度要件に合わせた頻度でワークフローを実行するよう設定します:
* ほぼリアルタイム同期用に5分ごと
* 重要度の低いデータには1時間ごと
* バッチ更新には毎日
## ステップ 2: データウェアハウスをクエリする
直近のデータを取得するために「**Code**」アクションを追加します:
```javascript theme={null}
export const main = async () => {
const intervalMinutes = 10; // Match your schedule frequency
const cutoffTime = new Date(Date.now() - intervalMinutes * 60 * 1000).toISOString();
// Replace with your actual data warehouse connection
const response = await fetch("https://your-warehouse-api.com/query", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
query: `
SELECT id, name, sku, price, stock_quantity, updated_at
FROM products
WHERE updated_at >= '${cutoffTime}'
`
})
});
const data = await response.json();
return { products: data.results };
};
```
`updated_at >= last X minutes` でフィルタリングして、最近変更されたレコードのみを取得します。 これにより同期が効率的になります。
## ステップ 3: データを整形（任意）
ウェアハウスが変換を要する形式でデータを返す場合は、別の「**Code**」アクションを追加します。 一般的な変換には、型変換、フィールド名の変更、データのクリーンアップなどがあります。
### 例: 真偽値およびステータスフィールドを含むユーザーデータ
```javascript theme={null}
export const main = async (params: {
users: any;
}): Promise