MicroStrategyからConnect AI経由でBitbucket に連携

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Bitbucket 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Bitbucket に接続し、MicroStrategy でConnect AI に接続してBitbucket 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Bitbucket へのリアルタイム接続を作成し、MicroStrategy から接続してBitbucket 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Bitbucket 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「Bitbucket」を選択します。
3. 必要な認証情報を入力し、Bitbucket に接続します。

   ほとんどのクエリでは、ワークスペースを設定する必要があります。唯一の例外は、Workspacesテーブルです。このテーブルはこのプロパティの設定を必要とせず、クエリを実行すると、Workspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストが提供されます。このテーブルにクエリを実行するには、スキーマを'Information'に設定し、SELECT * FROM Workspacesクエリを実行する必要があります。

   Schemaを'Information'に設定すると、一般的な情報が表示されます。Bitbucketに接続するには、以下のパラメータを設定してください。

   • Schema: ワークスペースのユーザー、リポジトリ、プロジェクトなどの一般的な情報を表示するには、これを'Information'に設定します。それ以外の場合は、クエリを実行するリポジトリまたはプロジェクトのスキーマに設定します。利用可能なスキーマの完全なセットを取得するには、sys_schemasテーブルにクエリを実行してください。
   • Workspace: Workspacesテーブルにクエリを実行する場合を除き、必須です。Workspacesテーブルへのクエリにはこのプロパティは必要ありません。そのクエリはWorkspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストのみを返すためです。

   Bitbucketでの認証

   BitbucketはOAuth認証のみをサポートしています。すべてのOAuthフローからこの認証を有効にするには、カスタムOAuthアプリケーションを作成し、AuthSchemeをOAuthに設定する必要があります。

   特定の認証ニーズ（デスクトップアプリケーション、Webアプリケーション、ヘッドレスマシン）に必要な接続プロパティについては、ヘルプドキュメントを必ず確認してください。

   カスタムOAuthアプリケーションの作成

   Bitbucketアカウントから、以下のステップを実行します。

   1. 設定（歯車アイコン）に移動し、ワークスペース設定を選択します。
   2. アプリと機能セクションで、OAuthコンシューマーを選択します。
   3. コンシューマーを追加をクリックします。
   4. カスタムアプリケーションの名前と説明を入力します。
   5. コールバックURLを設定します。
      • デスクトップアプリケーションとヘッドレスマシンの場合、http://localhost:33333または任意のポート番号を使用します。ここで設定するURIがCallbackURLプロパティになります。
      • Webアプリケーションの場合、信頼できるリダイレクトURLにコールバックURLを設定します。このURLは、ユーザーがアプリケーションにアクセスが許可されたことを確認するトークンを持って戻るWebの場所です。
   6. クライアント認証情報を使用して認証する予定の場合、これはプライベートコンシューマーですを選択する必要があります。ドライバーでは、AuthSchemeをclientに設定する必要があります。
   7. OAuthアプリケーションに与える権限を選択します。これにより、読み取りおよび書き込みできるデータが決まります。
   8. 新しいカスタムアプリケーションを保存するには、保存をクリックします。
   9. アプリケーションが保存された後、それを選択して設定を表示できます。アプリケーションのKeyとSecretが表示されます。これらを将来の使用のために記録してください。Keyを使用してOAuthClientIdを設定し、Secretを使用してOAuthClientSecretを設定します。
   
4. Create & Test をクリックします。
5. Add Bitbucket 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Bitbucket のデータに接続できるようになります。

MicroStrategy を使用してBitbucket 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Bitbucket に接続できます。データソースを作成したら、MicroStrategy でBitbucket 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：Bitbucket コネクションの名前（例： Bitbucket1）
   • User：Connect AI ユーザー
   • Password：Connect AI ユーザーのPAT
   • Data Source Name：「CData Cloud Bitbucket」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Bitbucket のデータベースに対応するNamespace を選択します。（Bitbucket1 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Bitbucket 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Bitbucket 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、Bitbucket 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。Bitbucket（および350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Bitbucket のデータの操作をはじめましょう。