Klipfolio でSnowflake 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Snowflake 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Snowflake に接続し、Klipfolio でSnowflake 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。
Snowflake データ連携について
CData は、Snowflake 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:
- Snowflake データを迅速かつ効率的に読み書きできます。
- 指定された Warehouse、Database、Schema のメタデータを動的に取得できます。
- OAuth、OKTA、Azure AD、Azure マネージド サービス ID、PingFederate、秘密鍵など、さまざまな方法で認証できます。
多くの CData ユーザーは、CData ソリューションを使用して、お気に入りのツールやアプリケーションから Snowflake にアクセスし、さまざまなシステムからデータを Snowflake にレプリケートして、包括的なウェアハウジングと分析を行っています。
CData ソリューションとの Snowflake 統合についての詳細は、ブログをご覧ください:https://jp.cdata.com/blog/snowflake-integrations
はじめに
Connect AI からSnowflake に接続する
Snowflake Partner Connect を使って、Connect AI への接続を簡単に設定
Snowflake にログインした状態で「Snowflake Partner Connect」からCData Connect AI に直接サインアップして使用開始できます。
Snowflake のUI から「Data Products」 -> 「Partner Connect」の画面に移動し、「CData Software」をクリックすると、CData Connect AI にサインアップしてSnowflake への接続を自動作成してくれます。
この方法でサインアップした場合、Snowflake への接続設定の必要なくツールからご利用を開始いただけます。
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「Snowflake」を選択します。
-
必要な認証プロパティを入力し、Snowflake に接続します。
それでは、Snowflake データベースに接続していきましょう。認証に加えて、以下の接続プロパティを設定します。
- Url:お使いのSnowflake URL を指定します。例:https://orgname-myaccount.snowflakecomputing.com
- Legacy URL を使用する場合:https://myaccount.region.snowflakecomputing.com
- ご自身のURL は以下のステップで確認できます。
- Snowflake UI の左下にあるユーザー名をクリックします
- Account ID にカーソルを合わせます
- Copy Account URL アイコンをクリックして、アカウントURL をコピーします
- Database(オプション):CData 製品によって公開されるテーブルとビューを、特定のSnowflake データベースのものに制限したい場合に設定します
- Schema(オプション):CData 製品によって公開されるテーブルとビューを、特定のSnowflake データベーススキーマのものに制限したい場合に設定します
Snowflakeへの認証
CData 製品では、Snowflake ユーザー認証、フェデレーション認証、およびSSL クライアント認証をサポートしています。認証するには、User とPassword を設定し、AuthScheme プロパティで認証方法を選択してください。
キーペア認証
ユーザーアカウントに定義されたプライベートキーを使用してセキュアなトークンを作成し、キーペア認証で接続することも可能です。この方法で接続するには、AuthScheme をPRIVATEKEY に設定し、以下の値を設定してください。
- User:認証に使用するユーザーアカウント
- PrivateKey:プライベートキーを含む.pem ファイルへのパスなど、ユーザーに使用されるプライベートキー
- PrivateKeyType:プライベートキーを含むキーストアの種類(PEMKEY_FILE、PFXFILE など)
- PrivateKeyPassword:指定されたプライベートキーのパスワード
その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「Snowflakeへの認証」セクションをご確認ください。
- Url:お使いのSnowflake URL を指定します。例:https://orgname-myaccount.snowflakecomputing.com
- Create & Test をクリックします。
- Add Snowflake 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Snowflake 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Snowflake 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 Snowflake1)
- 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 Products)
- 「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Snowflake 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Snowflake のデータへのSQL アクセス
これで、リアルタイムSnowflake 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、Snowflake 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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