Mode で BigQuery のデータに基づくデータビジュアライゼーションを作成

Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist

CData Connect AI を使用して Mode から BigQuery のデータに接続し、リアルタイムのBigQuery のデータを使用してビジュアライゼーションを構築できます。

Mode は、SQL、R、Python、そしてビジュアルアナリティクスを一つのプラットフォームに統合した協調型データプラットフォームです。CData Connect AI と組み合わせることで、クラウド間で即座にBigQuery のデータにアクセスしてデータビジュアライゼーションに活用できます。この記事では、Connect AI で BigQuery に接続し、Mode でBigQuery のデータに接続してシンプルなビジュアライゼーションを作成する方法を説明します。

CData Connect AI は BigQuery 専用のクラウド間インターフェースを提供し、ネイティブでサポートされているデータベースにデータをレプリケートすることなく、Mode でリアルタイムのBigQuery のデータからデータビジュアライゼーションを構築できます。ビジュアライゼーションを作成するために、ユーザーはSQL クエリを記述してデータを収集します。最適化されたデータ処理を標準で使用し、CData Connect AI はサポートされているすべてのSQL 操作（フィルター、JOIN など）を BigQuery に直接プッシュし、サーバーサイド処理を活用して必要なBigQuery のデータを迅速に返します。

BigQuery データ連携について

CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなど、すぐに使える幅広い認証スキームのサポートにより、BigQuery へのアクセスを簡素化します。
BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
SQL ストアドプロシージャを通じて、ジョブの開始・取得・キャンセル、テーブルの削除、ジョブロードの挿入など、主要な BigQuery アクションを実行できます。

多くの CData のお客様は、Google BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData ソリューションを使用して、別々のソースからビジネスデータを BigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、BigQuery データの分析やレポート作成に当社の接続機能を使用するお客様も多く、両方のソリューションを使用しているお客様も多数います。

CData が Google BigQuery 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください：https://jp.cdata.com/blog/what-is-bigquery

はじめに

Mode 用に BigQuery への接続を設定

Mode から BigQuery への接続は、CData Connect AI によって実現されます。Mode からBigQuery のデータを操作するには、まず BigQuery 接続を作成し設定します。

Connect AI にログインして「Sources」をクリックし、 Add Connection をクリックします

Add Connection パネルから「BigQuery」を選択します

BigQuery への接続に必要な認証プロパティを入力します。
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。
Save & Test をクリックします
Add BigQuery Connection ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

Personal Access Token の追加

REST API、OData API、またはVirtual SQL Server 経由でConnect AI に接続する場合、Personal Access Token（PAT）を使用してConnect AI への接続を認証します。アクセス管理の粒度を維持するために、サービスごとに個別のPAT を作成することをお勧めします。

Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして設定ページを開きます。
Settings ページで「Access Tokens」セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

接続の設定とPAT の生成が完了したら、Mode からBigQuery のデータに接続する準備が整いました。

Mode で BigQuery に接続

以下の手順では、Mode からCData Connect AI に接続して新しい BigQuery データソースを作成する方法を説明します。

Mode にログインします
画面の左上隅で、名前の横にある下向き矢印をクリックし、「Connect a Database...」を選択します
次の画面で「Microsoft SQL Server」を選択します。
Microsoft SQL Server の資格情報を入力します：
- Display Name: 接続の名前
- Host/Port: Host フィールドに tds.cdata.com と入力し、Port フィールドに 14333 と入力します。
- Database name: 接続したいCData Connect AI データソースの接続名を入力します（例：GoogleBigQuery1）。
- Username: CData Connect AI のユーザー名を入力します。これはCData Connect AI インターフェースの右上隅に表示されています。例：[email protected]
- Password: Settings ページで生成したPAT を入力します
変更が必要な場合を除き、残りの接続設定はデフォルト値のままにしておきます。
ページ下部で「Connect」をクリックして、CData Connect AI に接続できることを確認します。
成功すると、以下の画面が表示されます。

これで、Mode で接続を使用できるようになりました。CData Connect AI アカウントから追加のデータソースに接続するには、上記のセットアップ手順を繰り返し、各データソースに対してDatabase の値を変更します。

Mode ビジュアライゼーションの作成

Mode でビジュアライゼーションを作成するには、以下の手順に従います：

現在の画面で「New Report」をクリックします。SQL クエリのテキストエディターが表示されます。以下のクエリを入力します：
```
			SELECT * FROM [GoogleBigQuery].[Orders];
		
```
「Run」をクリックします。アプリにクエリ結果が表示されます：
クエリを実行すると「New Chart」タブがアクティブになります。このタブをクリックし、「Pie Chart」を選択します。
次に、Color セクションにディメンションをドロップし、Angle セクションにメジャーをドロップします。
CData Connect AI を使用して、Mode でBigQuery のデータのビジュアライゼーションを作成できました！