Azure Data Factory を使用してTwitter Ads のデータをインポート
Azure Data Factory(ADF)は、フルマネージドのサーバーレスデータ統合サービスです。 CData Connect AI と組み合わせると、ADF はデータフローでTwitter Ads のデータにクラウドベースで即座にアクセスできます。 この記事では、Connect AI を使用してTwitter Ads に接続し、ADF でTwitter Ads のデータにアクセスする方法を紹介します。
Connect AI からTwitter Ads への接続
CData Connect AI では、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できます。
- Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
- Add Connection パネルで「Twitter Ads」を選択します。
-
必要な認証プロパティを入力し、Twitter Ads に接続します。
すべてのテーブルには認証が必要です。OAuth を使用してTwitter 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Twitter 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。
- Create & Test をクリックします。
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Add Twitter Ads 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の取得
OAuth 認証をサポートしていないサービス、アプリケーション、プラットフォーム、またはフレームワークから接続する場合は、認証に使用するパーソナルアクセストークン(PAT)を作成できます。 きめ細かなアクセス管理を行うために、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。
接続設定が完了すると、Azure Data Factory からTwitter Ads のデータへ接続できるようになります。
Azure Data Factory からリアルタイムTwitter Ads のデータにアクセス
Azure Data Factory からCData Connect AI の仮想SQL Server API への接続を確立するには、以下の手順を実行します。
- Azure Data Factory にログインします。
- まだData Factory を作成していない場合は、「New -> Dataset」をクリックします。
- 検索バーにSQL Server と入力し、表示されたら選択します。次の画面で、サーバーの名前を入力します。 Linked service フィールドで「New」を選択します。
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接続設定を入力します。
- Name - 任意の名前を入力。
- Server name - 仮想SQL Server のエンドポイントとポートをカンマで区切って入力。例:tds.cdata.com,14333
- Database name - 接続したいCData Connect AI データソースのConnection Name を入力。例:TwitterAds1
- User Name - CData Connect AI のユーザー名を入力。ユーザー名はCData Connect AI のインターフェースの右上に表示されています。 例:test@cdata.com
- Password - Password(Azure Key Vault ではありません)を選択してSettings ページで生成したPAT を入力。
- 「Create」をクリックします。
- Set properties で、Name を設定し、続けて先ほど作成したLinked service、利用可能なTable name、Import schema のfrom connection/store を選択します。 「OK」をクリックします。
- リンクされたサービスを作成すると、以下の画面が表示されます。
- Preview data をクリックすると、インポートされたTwitter Ads テーブルが表示されます。
Azure Data Factory でデータフローを作成する際、このデータセットを使用できるようになりました。
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