Python でAdobe Analytics のデータを変換・出力するETL 処理を作る方法

Pythonエコシステムには多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。本記事では、CData Python Connector for AdobeAnalytics とpetl フレームワークを使って、Adobe Analytics のデータにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。

CData Python Connector は効率的なデータ処理によりAdobe Analytics のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。Adobe Analytics にデータをクエリする際、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合SQL 処理を直接Adobe Analytics 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います（JOIN やSQL 関数など）。

必要なモジュールのインストール

pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします：

pip install petl
pip install pandas

Python でAdobe Analytics のデータをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。

CData Connector を含むモジュールをインポートします。

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.adobeanalytics as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Adobe Analytics Connector からAdobe Analytics への接続を行います

cnxn = mod.connect("GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId; RSID=myRSID; OAuthClientId=myOauthClientId; OauthClientSecret=myOAuthClientSecret; CallbackURL=myCallbackURL;")

Adobe Analytics への接続

それでは、Adobe Analytics に接続していきましょう。接続するには、GlobalCompanyId およびRSID を識別する必要があります。デフォルトでは、ドライバーが会社とレポートスイートの識別を自動で試みますが、これらの値を明示的に指定することも可能です。詳しい手順については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への接続」セクションをご確認ください。

Adobe Analytics への認証

続いて、認証方法を設定しましょう。Adobe Analytics はOAuth 認証標準を利用しており、OAuth またはサービスアカウントで認証できます。

ユーザーアカウント（OAuth）

ユーザーアカウントでの認証では、すべてのフローでAuthScheme をOAuth に設定する必要があります。詳しい認証手順については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への認証」セクションをご参照ください。

サービスアカウント

サービスアカウントではサイレント認証が利用でき、ブラウザでのユーザー認証が不要です。このフローを使用するには、アプリケーションを作成する必要があります。アプリケーションの作成および認可については、ドキュメントの「カスタムOAuth アプリの作成」をご確認ください。これにより、サービスアカウントにアクセス権があるAdobe Analytics データに接続できるようになります。

サービスアカウントを使用したServer-to-Server OAuth で認証するには、AuthScheme をOAuthClient に設定します。接続には以下のプロパティを設定してください。

• InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定
• OAuthClientId：アプリケーション設定のクライアントId に設定
• OAuthClientSecret：アプリケーション設定のクライアントシークレットに設定

接続すると、CData 製品がサービスアカウントでのOAuth フローを以下の手順で完了します。

1. クライアントクレデンシャルOAuth フローで指定されたOAuthClientId およびOAuthClientSecret を使用して、アクセストークンを取得します
2. OAuthSettingsLocation にOAuth 値を保存し、接続間で永続化されるようにします
3. トークンが期限切れになった際に、新しいアクセストークンを要求します

Adobe Analytics をクエリするSQL 文の作成

Adobe Analytics にはSQL でデータアクセスが可能です。AdsReport エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'"

Adobe Analytics データのETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL（抽出・変換・ロード）パイプラインを組みます。この例では、Adobe Analytics のデータ を取得して、PageViews カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'PageViews')

etl.tocsv(table2,'adsreport_data.csv')

CData Python Connector for AdobeAnalytics を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Adobe Analytics のデータ を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

おわりに

Adobe Analytics Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Adobe Analytics のデータ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。

フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.adobeanalytics as mod

cnxn = mod.connect("GlobalCompanyId=myGlobalCompanyId; RSID=myRSID; OAuthClientId=myOauthClientId; OauthClientSecret=myOAuthClientSecret; CallbackURL=myCallbackURL;")

sql = "SELECT Page, PageViews FROM AdsReport WHERE City = 'Chapel Hill'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'PageViews')

etl.tocsv(table2,'adsreport_data.csv')