Azure Data Factory を使用してVeeva のデータをインポート

古川えりか
古川えりか
コンテンツスペシャリスト
CData Connect AI を使用してAzure Data Factory からVeeva に接続し、リアルタイムVeeva のデータをインポートします。

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Veeva 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Veeva に接続し、ADF でVeeva のデータにアクセスする方法を紹介します。

Connect AI からVeeva 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。

  1. Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
    2. Adding a Connection
  2. Add Connection パネルで「Veeva」を選択します。
    3. Selecting a data source
  3. 必要な認証プロパティを入力し、Veeva に接続します。

    それでは、Veeva Vault アカウントに接続していきましょう。まずはUrl 接続プロパティにホスト名を設定します。ホスト名は、アカウントにログインした後にアドレスバーから確認できます。

    例：https://myvault.veevavault.com

    Veeva Vaultへの認証

    続いて、認証方法を設定しましょう。CData 製品では、以下の認証方法をサポートしています。

    • Veeva Vault ユーザー資格情報
    • Azure AD 認証プロバイダーのOpenID Connect
    • Okta SSO

    ユーザー資格情報

    最も基本的な認証方法です。AuthScheme をBasic に設定し、User とPassword にユーザーログイン資格情報を設定してください。

    その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「接続の確立」をご確認ください。

    Configuring a connection (Salesforce is shown)
  4. Create & Test をクリックします。
  5. Add Veeva 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。 Updating permissions

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. PAT の名前を入力して Create をクリックします。
    4. Creating a new PAT
  4. 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Veeva 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Veeva 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。

  1. Azure Data Factory にログインします。
    2. Logging in to ADF
  2. 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。
    3. Creating new data factory
  3. 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。
    4. Selecting SQL Server
  4. 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：VaultCRM1
    • 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。
    5. Configuring new linked service
  5. 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。
    6. Setting the properties
  6. 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。
    7. Displaying the new screen
  7. Preview data をクリックすると、インポートされたVeeva テーブルが表示されます。
    8. Previewing the imported table 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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