【徹底解説】Dash を使ってPython からVeeva のデータに連携するアプリを簡単に開発

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
Veeva × Python連携を簡単に。pandas・DashとCData Python ConnectorでPythonのデータ連携を簡単に実現、データ可視化アプリが短時間で完成。

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。CData Python Connector for VaultCRM を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでVeeva にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、Veeva に連携して、Veeva のデータ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

  1. Veeva をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
  2. Dash をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにVeeva のデータを連携
  3. ノーコードでの手軽な接続設定

必要なモジュールのインストール

まずは、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 pandas
pip install dash
pip install dash-daq

Python でVeeva のデータを可視化

必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。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掲載しているので、参考にしてください。

まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします:

import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.vaultcrm as mod
import plotly.graph_objs as go

接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData Veeva Connector からVeeva のデータ との接続を確立します。

cnxn = mod.connect("User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=mydatabase;")

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。AuthSchemeBasic に設定し、UserPassword 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。

Veeva にクエリを実行

read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。

df = pd.read_sql("""SELECT ProductId, ProductName FROM NorthwindProducts WHERE CategoryId = '5'""", cnxn)

ウェブアプリケーションの設定

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。

app_name = 'dash-vaultcrmedataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'

Layout 設定

次に、Veeva のデータ をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。

trace = go.Bar(x=df.ProductId, y=df.ProductName, name='ProductId')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Veeva NorthwindProducts Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

アプリをセットアップして実行

接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。以下のコードで実行できます。

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでVeeva のデータ を見てみましょう。

python vaultcrm-dash.py
Dash のウェブアプリでVeeva のデータ を表示

ちゃんとデータが表示できてますね!

おわりに

Veeva Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Veeva 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てみてください。



import os
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import cdata.vaultcrm as mod
import plotly.graph_objs as go

cnxn = mod.connect("User=myuser;Password=mypassword;Server=localhost;Database=mydatabase;")

df = pd.read_sql("SELECT ProductId, ProductName FROM NorthwindProducts WHERE CategoryId = '5'", cnxn)
app_name = 'dash-vaultcrmdataplot'

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.title = 'CData + Dash'
trace = go.Bar(x=df.ProductId, y=df.ProductName, name='ProductId')

app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
	dcc.Graph(
		id='example-graph',
		figure={
			'data': [trace],
			'layout':
			go.Layout(alt='Veeva NorthwindProducts Data', barmode='stack')
		})
], className="container")

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

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