【ノーコード】SAP Analytics Cloud でBitbucket 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Bitbucket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、Bitbucket の仮想データベースを作成し、Bitbucket 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Bitbucket 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。

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Bitbucket OData サービスを作成していきましょう。

Bitbucket への接続

SAP Analytics Cloud からBitbucket のデータを操作するには、まずBitbucket 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「Bitbucket」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、Bitbucket への接続設定を行っていきましょう！ 接続設定

  5. 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。
  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。

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。

API Server のユーザー設定

次に、API Server 経由でBitbucket 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。

Bitbucket 用のAPI エンドポイントの作成

ユーザーを作成したら、Bitbucket 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Bitbucket への接続を設定してユーザーを作成し、API Server でBitbucket データのAPI を追加しました。これで、OData 形式のBitbucket 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. 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（bitbucketdb_Issues 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、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240 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Bitbucket 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：

CData API Server

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