【ノーコード】SAP Analytics Cloud でBigQuery のデータを分析する方法

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
SAP Analytics CloudからBigQueryデータの分析にお困りですか？CData API ServerならOData作成、設定まで5分でデータ可視化を実現。無償トライアルですぐにスタート。



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 API Server は、BigQuery の仮想データベースを作成し、BigQuery のOData API（Analytics Cloud でネイティブに使用可能）を生成するために使用できます。SAP Analytics Cloud をCData API Server とペアリングすることで、すべてのSaaS およびBig Data 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接続が可能になります。ほかのOData サービスと同様に、API Server に接続するだけで、すべてのデータに瞬時にライブアクセスできます。

この記事では、API Server でのBigQuery への接続と、Analytics Cloud からのAPI Server への接続について説明し、モデルと簡単なダッシュボードを作成します。

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


API Server の設定

以下のリンクからAPI Server の無償トライアルをスタートしたら、セキュアなBigQuery OData サービスを作成していきましょう。

BigQuery への接続

SAP Analytics Cloud からBigQuery のデータを操作するには、まずBigQuery への接続を作成・設定します。

  1. API Server にログインして、「Connections」をクリック、さらに「接続を追加」をクリックします。 接続を追加
  2. 「接続を追加」をクリックして、データソースがAPI Server に事前にインストールされている場合は、一覧から「BigQuery」を選択します。
  3. 事前にインストールされていない場合は、コネクタを追加していきます。コネクタ追加の手順は以下の記事にまとめてありますので、ご確認ください。
    CData コネクタの追加方法はこちら >>
  4. それでは、BigQuery への接続設定を行っていきましょう！ 接続設定

  5. 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。

  6. 接続情報の入力が完了したら、「保存およびテスト」をクリックします。

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。

API Server のユーザー設定

次に、API Server 経由でBigQuery にアクセスするユーザーを作成します。「Users」ページでユーザーを追加・設定できます。やってみましょう。

  1. 「Users」ページで ユーザーを追加をクリックすると、「ユーザーを追加」ポップアップが開きます。
  2. 次に、「ロール」、「ユーザー名」、「権限」プロパティを設定し、「ユーザーを追加」をクリックします。
  3. その後、ユーザーの認証トークンが生成されます。各ユーザーの認証トークンとその他の情報は「Users」ページで確認できます。

BigQuery 用のAPI エンドポイントの作成

ユーザーを作成したら、BigQuery のデータ用のAPI エンドポイントを作成していきます。

  1. まず、「API」ページに移動し、 「 テーブルを追加」をクリックします。
  2. アクセスしたい接続を選択し、次へをクリックします。
  3. 接続を選択した状態で、各テーブルを選択して確認をクリックすることでエンドポイントを作成します。

OData のエンドポイントを取得

以上でBigQuery への接続を設定してユーザーを作成し、API Server でBigQuery データのAPI を追加しました。これで、OData 形式のBigQuery データをREST API で利用できます。API Server の「API」ページから、API のエンドポイントを表示およびコピーできます。

（オプション）Cross-Origin Resource Sharing (CORS) を構成する

Ajax などのアプリケーションから複数の異なるドメインにアクセスして接続すると、クロスサイトスクリプティングの制限に違反する恐れがあります。その場合には、［OData］->［Settings］でCORS 設定を構成します。

  • Enable cross-origin resource sharing (CORS):ON
  • Allow all domains without '*':ON
  • Access-Control-Allow-Methods:GET, PUT, POST, OPTIONS
  • Access-Control-Allow-Headers:Authorization

SAP Analytics Cloud でBigQuery のデータのモデルを作成する

BigQuery 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BigQuery 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. API Server 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 に設定します。（通常はCONNECT_SERVER_URL/api.rsc）
    • 「Authentication Type」をBasic Authentication に設定します。
    • 「User Name」を構成済みのAPI Server ユーザーに設定します。
    • 「Password」を上記のユーザーの認証トークンに設定します。
    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. クエリに名前を付け、OData エンドポイント（googlebigquerydb_Orders など）を選択して「Next」をクリックします。 Choosing a API Server 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 でダッシュボードを構築する

モデルが作成されたら、BigQuery 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. ストーリーを保存します。 Saving the Story

おわりに

これで、リアルタイムBigQuery 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。BigQuery（および250 以外のデータソース）のOData フィードを作成する方法の詳細については、API Server ページにアクセスしてください。無料トライアルにサインアップして、SAP Analytics Cloud でリアルタイムBigQuery のデータの操作を開始してください。

はじめる準備はできましたか？

詳細はこちら、または無料トライアルにお申し込みください：

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