SAP Analytics Cloud でBitbucket 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Bitbucket のOData API を作成し、SAP Analytics Cloud でBitbucket 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、Bitbucket へのリアルタイム接続を作成し、Bitbucket 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Bitbucket 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Bitbucket のデータをリアルタイムで操作するには、Connect AI からBitbucket に接続し、コネクションにユーザーアクセスを提供してBitbucket 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。

Bitbucket 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Bitbucket 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Bitbucket 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「Bitbucket」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、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。
    接続の設定（Salesforce の表示）
  4. Create & Test をクリックします。
  5. Edit 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。 権限を更新

Connect AI にBitbucket OData エンドポイントを追加する

Bitbucket 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. Bitbucket 接続（例：Bitbucket1）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Bitbucket のデータに接続できます。

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

Bitbucket 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Bitbucket 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（Issues 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、Bitbucket 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Bitbucket 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。Bitbucket（および350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Bitbucket のデータの操作をはじめましょう。

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