Klipfolio でBigQuery に接続し、ビジュアライゼーションを作成
Klipfolio は、チームやクライアント向けのリアルタイムダッシュボードを構築するための、オンラインダッシュボードプラットフォームです。CData Connect AI と組み合わせると、ビジュアライゼーションやレポート用にBigQuery のデータにクラウドベースでアクセスできます。この記事では、Connect AI でBigQuery に接続し、Klipfolio でBigQuery のデータからビジュアライゼーションを構築する方法を説明します。
BigQuery データ連携について
CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています:
- OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなど、すぐに使える幅広い認証スキームのサポートにより、BigQuery へのアクセスを簡素化します。
- BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
- SQL ストアドプロシージャを通じて、ジョブの開始・取得・キャンセル、テーブルの削除、ジョブロードの挿入など、主要な BigQuery アクションを実行できます。
多くの CData のお客様は、Google BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData ソリューションを使用して、別々のソースからビジネスデータを BigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、BigQuery データの分析やレポート作成に当社の接続機能を使用するお客様も多く、両方のソリューションを使用しているお客様も多数います。
CData が Google BigQuery 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください:https://jp.cdata.com/blog/what-is-bigquery
はじめに
Connect AI からBigQuery に接続する
CData Connect AI は直感的なクリック操作ベースのインターフェースを使ってデータソースに接続します。- Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
- Add Connection パネルから「BigQuery」を選択します。
-
必要な認証プロパティを入力し、BigQuery に接続します。
BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法
Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。
OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。
OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
- Create & Test をクリックします。
- Add BigQuery Connection ページのPermissions タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を更新します。
パーソナルアクセストークンを追加する
OAuth 認証をサポートしないサービス、アプリケーション、プラットフォーム、フレームワークから接続する場合、パーソナルアクセストークン(Personal Access Token, PAT)を認証に使用できます。きめ細かくアクセスを管理するために、サービスごとに個別のPAT を作成するのがベストプラクティスです。
- Connect AI アプリの右上にあるユーザー名をクリックし、User Profile をクリックします。
- User Profile ページでPersonal Access Token セクションにスクロールし、 Create PAT をクリックします。
- PAT の名前を入力して Create をクリックします。
- パーソナルアクセストークンは作成時にしか表示されないため、必ずコピーして安全に保存してください。
コネクションが構成されたら、Klipfolio に接続できるようになります。
Klipfolio からBigQuery に接続する
以下のステップでは、Klipfolio からCData Connect AI に接続して新しいBigQuery のデータソースを作成する方法の概要を説明します。
- Klipfolio を開きます。
- Data Sources で をクリックして新しいデータソースを追加します。
- MSSQL をService として検索して選択します。
- 「Create a custom MSSQL data source」をクリックします。
- MSSQL 接続プロパティを設定してデータソースを構成します。
- Host:tds.cdata.com
- Port:14333
- Database: データベース (例 GoogleBigQuery1)
- Driver:MS SQL
- Username:Connect AI ユーザー(例:user@mydomain.com)
- Password:上記のユーザーのPAT
- SQL Query:データを取得するためのクエリ(例:SELECT * FROM Orders)
- 「Include column headers」チェックボックスをオンにします。
- 「Use SSL/TLS」チェックボックスをオンにします。
- データモデルを構築する前に「Get data」をクリックしてBigQuery のデータをプレビューします。
データモデルを構築する
データを取得したら、「Model your data」チェックボックスを選択して「Continue」をクリックします。新しいウィンドウでデータモデルを構築します。
- 使用するすべてのカラムがモデルに含まれていることを確認します。
- モデルに名前を付けます。
- (オプション)Description を設定します。
- 「Header in row」を1に設定します。
- 「Exclude data before row」のトグルをクリックして値を2 に設定します。
- 「Save and Exit」をクリックします。
Metric を作成する
データがモデル化されたことで、ダッシュボードやレポートなどのKlipfolio プラットフォームで使用されるデータのMetric(またはビジュアライゼーション)を作成することができるようになりました。
- 「Create metrics」をクリックします。
- データソースを選択します。
- Metric の値とデフォルトの集計を選択します。
- セグメントを選択します。
- 日時を選択します。
- データのシェイプを選択します。
- 表示設定を構成します。
- Save をクリックします。
- Metric に移動し、ビジュアライゼーションをさらに設定します。
クラウドアプリケーションからBigQuery のデータへのSQL アクセス
これで、リアルタイムBigQuery のデータから作成されたMetric ができました。新しいダッシュボードに追加したり共有したりすることができます。これで、BigQuery を複製することなくより多くのデータソースや新しいビジュアライゼーション、レポートを簡単に作成することができます。
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