SAP Analytics Cloud でAzure Data Lake Storage のデータを分析

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Connect AI を使用してAzure Data Lake Storage のOData API を作成し、SAP Analytics Cloud でAzure Data Lake Storage のデータをリアルタイムでビジュアライズします。

SAP Analytics Cloud は、クラウドベースのビジネスインテリジェンスプラットフォームです。CData Connect AI は、Azure Data Lake Storage へのリアルタイム接続を作成し、Azure Data Lake Storage のOData API（Analytics Cloud でネイティブにサポート）を生成するために使用できます。SAP Analytics Cloud をCData Connect AI と組み合わせることで、すべてのSaaS およびクラウドベースのビッグデータとNoSQL ソースへの、データを移行したり統合したりする必要のないクラウド間接続が可能になります。ほかのOData サービスと同様に、Connect AI に接続するだけで、すべてのデータに瞬時にリアルタイムアクセスできます。

この記事では、SAP Analytics Cloud からCData Connect AI 経由でAzure Data Lake Storage に接続し、モデルと簡単なダッシュボードを作成する手順を説明します。

Connect AI を構成する

SAP Analytics Cloud でAzure Data Lake Storage のデータをリアルタイムで操作するには、Connect AI からAzure Data Lake Storage に接続し、コネクションにユーザーアクセスを提供してAzure Data Lake Storage のデータのOData エンドポイントを作成する必要があります。

Azure Data Lake Storage に接続したら、目的のテーブルのOData エンドポイントを作成します。

（オプション）新しいConnect AI ユーザーの追加

必要であれば、Connect AI 経由でAzure Data Lake Storage に接続するユーザーを作成します。

  1. ユーザーページに移動し、 Invite Users をクリックします。
  2. 新しいユーザーのE メールアドレスを入力して、 Send to invite the user をクリックします。 新しいユーザーを招待
  3. ユーザーページからユーザーを確認および編集できます。 Connect AI users

パーソナルアクセストークンの追加

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。 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。

Connect AI からAzure Data Lake Storage に接続

CData Connect AI では、簡単なクリック操作ベースのインターフェースで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。 Adding a Connection
  2. Add Connection パネルから「Azure Data Lake Storage」を選択します。 データソースを選択
  3. 必要な認証プロパティを入力し、Azure Data Lake Storage に接続します。

    Azure Data Lake Storage 接続プロパティの取得・設定方法

    Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

    それでは、Gen2 Data Lake Storage アカウントに接続していきましょう。接続するには、以下のプロパティを設定します。

    • Account：ストレージアカウントの名前
    • FileSystem：このアカウントに使用されるファイルシステム名。例えば、Azure Blob コンテナの名前
    • Directory（オプション）：レプリケートされたファイルが保存される場所へのパス。パスが指定されない場合、ファイルはルートディレクトリに保存されます

    Azure Data Lake Storage Gen2への認証

    続いて、認証方法を設定しましょう。CData 製品では、5つの認証方法をサポートしています：アクセスキー（AccessKey）の使用、共有アクセス署名（SAS）の使用、Azure Active Directory OAuth（AzureAD）経由、Azure サービスプリンシパル（AzureServicePrincipal またはAzureServicePrincipalCert）経由、およびManaged Service Identity（AzureMSI）経由です。

    アクセスキー

    アクセスキーを使用して接続するには、まずADLS Gen2ストレージアカウントで利用可能なアクセスキーを取得する必要があります。

    Azure ポータルでの手順は以下のとおりです：

    1. ADLS Gen2ストレージアカウントにアクセスします
    2. 設定でアクセスキーを選択します
    3. 利用可能なアクセスキーの1つの値をAccessKey 接続プロパティにコピーします

    接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。

    • AuthScheme：AccessKey
    • AccessKey：先ほどAzure ポータルで取得したアクセスキーの値

    共有アクセス署名（SAS）

    共有アクセス署名を使用して接続するには、まずAzure Storage Explorer ツールを使用して署名を生成する必要があります。

    接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。

    • AuthScheme：SAS
    • SharedAccessSignature：先ほど生成した共有アクセス署名の値

    その他の認証方法については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Azure Data Lake Storage Gen2への認証」セクションをご確認ください。

    接続の設定（Salesforce の表示）
  4. Create & Test をクリックします。
  5. Edit Azure Data Lake Storage 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。 権限を更新

Connect AI にAzure Data Lake Storage OData エンドポイントを追加する

Azure Data Lake Storage に接続したら、目的のテーブルのOData エンドポイントを作成します。

  1. OData ページに移動し、 Add to create new OData endpoints をクリックします。
  2. Azure Data Lake Storage 接続（例：ADLS1）を選択し、Next をクリックします。
  3. 使用するテーブルを選択し、Confirm をクリックします。 テーブルを選択（Salesforce の例）

コネクションとOData エンドポイントを設定したら、SAP Analytics Cloud からAzure Data Lake Storage のデータに接続できます。

SAP Analytics Cloud でAzure Data Lake Storage のデータのモデルを作成する

Azure Data Lake Storage への接続が設定されてOData エンドポイントが作成されると、SAP Analytics Cloud でAzure Data Lake Storage のデータのモデルを作成できるようになります。

  1. Analytics Cloud インスタンスにログインし、メニューから「Create」->「Model」と進みます。
  2. 「Get data from a datasource」から「OData Services」を選択します。
  3. Connect AI OData への既存の接続を選択、または新しい接続を作成します。
    • 「Connection Name」を設定します。
    • 「Data Service URL」をOData API のBase URL（https://cloud.cdata.com/api/odata/service）に設定します。
    • 「Authentication Type」をBasic Authentication に設定します。
    • User Name をCData Connect AI のユーザー名（例：[email protected]）に設定します。
    • Password を上記のユーザーのPAT に設定します。
    Creating a new OData Services Connection
  4. 「Create a new query」を選択して「Next」をクリックします。
  5. Execute に名前を付け、OData エンドポイント（Resources など）を選択して「Next」をクリックします。 Choosing a Connect AI OData endpoint to query
  6. 使用したいカラムを「Selected Data」ワークスペースにドラッグし、「Create」をクリックします。 Selecting fields (columns) from the OData endpoint
  7. この時点でドラフトのデータソースが作成されるため、ドラフトをクリックしてモデルを完成させます。
  8. 計算ディメンション、場所ディメンションの作成、データソースの結合などの変換を実行し、「Create Model」をクリックします。 Finalizing the model
  9. モデルに名前を付け、「OK」をクリックします。

SAP Analytics Cloud にダッシュボードを構築する

モデルが作成されたら、Azure Data Lake Storage のデータを使用してSAP Analytics Cloud でダッシュボードを作成できるようになります。

  1. メニューから「Create」->「Story」とクリックします。
  2. SAP Analytics Template をクリックします。（この記事では、「Dashboard」テンプレートを使用します。）
  3. レイアウトを選択して「Apply」をクリックします。
  4. 「More」メニューから挿入するビジュアライゼーション（チャート）を選択します。 Inserting a visualization
  5. ビジュアライズするモデルを選択します。
  6. 構造と必要なメジャー、ディメンションを選択します。
  7. ストアを保存します。 Saving the Story

詳細と無料トライアル

これで、リアルタイムのAzure Data Lake Storage のデータから簡単で強力なダッシュボードが作成できました。Azure Data Lake Storage（および100を超えるほかのデータソース）からのOData フィードの作成方法の詳細については、Connect AI ページにアクセスしてください。無償トライアルにサインアップして、SAP Analytics Cloud でリアルタイムAzure Data Lake Storage のデータの操作をはじめましょう。

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