CData Connect AI 経由でMicroStrategy からBigQuery のデータにリアルタイム連携

MicroStrategy は、データドリブンイノベーションを可能にする分析およびモバイルプラットフォームです。MicroStrategy とCData Connect AI を組み合わせると、MicroStrategy からデータベースと同じ感覚でリアルタイムBigQuery のデータにアクセスできるようになり、レポート機能と分析機能が拡張されます。この記事では、Connect AI でBigQuery に接続し、MicroStrategy でConnect AI に接続してBigQuery のデータの簡単なビジュアライゼーションを作成する方法について説明します。

クラウドベースの統合プラットフォームであるConnect AI は、クラウドベースのBI ツールや分析ツールの使用に理想的です。構成するサーバーやセットアップするデータプロキシがないため、Web ベースのUI を使用してBigQuery へのリアルタイム接続を作成し、MicroStrategy から接続してBigQuery のデータに基づくリアルタイムでの分析を開始できます。

Connect AI からBigQuery に接続する

1. Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
2. Add Connection パネルから「BigQuery」を選択します。
3. 必要な認証情報を入力し、BigQuery に接続します。

   BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法

   Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

   OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

   OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

   
4. Create & Test をクリックします。
5. Add BigQuery 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。

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 Tokens セクションまでスクロールし、Create PAT をクリックします。
3. PAT に名前を付け、Create をクリックします。
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。

接続が構成されたら、MicroStrategy からBigQuery のデータに接続できるようになります。

MicroStrategy を使用してBigQuery のデータに接続し、ビジュアライズする

ネイティブSQL Server 機能を使ってデータソースを追加することにより、MicroStrategy からBigQuery に接続できます。データソースを作成したら、MicroStrategy でBigQuery のデータの動的なビジュアライゼーションを構築できます。

1. MicroStrategy を開き、アカウントを選択します。
2. ［Add External Data］をクリックし、［Databases］を選択して［Import Option］として［Select Tables］を使用します。
3. Import from Tables ウィザードでクリックして新しいデータソースを追加します。
4. Database メニューで「SQL Server」を選択し、Version メニューで「SQL Server 2017」を選択します。
5. 接続プロパティを以下のように設定します。
   • Server Name：tds.cdata.com
   • Port Number：14333
   • Database Name：BigQuery コネクションの名前（例： GoogleBigQuery1）
   • User：Connect AI ユーザー
   • Password：Connect AI ユーザーのPAT
   • Data Source Name：「CData Cloud BigQuery」のような新しい外部データソースの名前
6. 新しいデータソースのメニューを展開し、「Edit Catalog Options」を選択します。
7. 「SQL statement retreive columns ...」クエリを編集してWHERE 句にTABLE_SCHEMA = '#?Schema_Name?#' を含め、Apply -> OK の順にクリックします。（以下は完全なクエリです）
   
   

   SELECT DISTINCT
     TABLE_SCHEMA NAME_SPACE,
     TABLE_NAME TAB_NAME,
     COLUMN_NAME COL_NAME,
     (CASE
       WHEN
         (DATA_TYPE LIKE '%char' AND (CHARACTER_SET_NAME='utf8' OR CHARACTER_SET_NAME='usc2'))
       THEN
         CONCAT('a',DATA_TYPE)
       ELSE
         DATA_TYPE
     END) DATA_TYPE,
     CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH DATA_LEN,
     NUMERIC_PRECISION DATA_PREC,
     NUMERIC_SCALE DATA_SCALE
   FROM
     INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
   WHERE
     TABLE_NAME
   IN
     (#TABLE_LIST#) AND TABLE_SCHEMA='#?Schema_Name?#'
   ORDER BY
     1,2,3
   

8. 新しいデータソースを選択し、仮想BigQuery のデータベースに対応するNamespace を選択します。（GoogleBigQuery1 など）
9. テーブルをペインにドラッグして追加します。 Note：リアルタイム接続を作成するため、テーブル全体を追加し、MicroStrategy 製品に固有のフィルタリングおよび集計機能を利用してデータセットをカスタマイズできます。
10. ［Finish］をクリックして、リアルタイム接続するオプションを選択してクエリを保存し、新しいドシエを作成するオプションを選択します。CData Connect AI の高性能データ処理によってリアルタイム接続が効果的に実現できます。
11. ビジュアライゼーションを選択して表示するフィールドを選択し、フィルタを適用してBigQuery のデータの新しいビジュアライゼーションを作成します。データ型は、動的なメタデータ検出によって自動的に検出されます。可能であれば、フィルタと集計によって生成された複雑なクエリはBigQuery にプッシュダウンされ、サポートされていない操作（SQL 関数とJOIN 操作を含む）は、Connect AI に組み込まれたCData SQL エンジンによって管理されます。
12. ドシエの設定が完了したら、File -> Save とクリックします。

MicroStrategy とともにCData Connect AI を使用することで、BigQuery のデータで強固なビジュアライゼーションとレポートを簡単に作成できます。BigQuery（および100を超えるほかのデータソース）に接続する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、MicroStrategy でリアルタイムBigQuery のデータの操作をはじめましょう。