Dynamics 365 Business Central のデータをPythonのpandasで可視化する方法｜CData Connect AI

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpandas、Matplotlibを組み合わせ、リアルタイムのDynamics 365 Business Central のデータを分析・可視化する方法を解説。pandas.read_sqlでSDK接続をそのまま渡せます。

CData Connect AI Python SDKをpandasとMatplotlibに接続すると、パーソナルアクセストークンで認証するだけでリアルタイムのDynamics 365 Business Central のデータをDataFrameに読み込み、そのままグラフとして可視化できます。SQLAlchemyエンジンの設定やソースごとのドライバーインストールは不要です。

Python は豊富なモジュールのエコシステムを備えているため、素早く作業に取りかかり、システムをより効果的に連携できます。CData Connect AI Python SDK と pandas、Matplotlib のモジュールを使えば、Dynamics 365 Business Central のデータを可視化する Dynamics 365 Business Central 連携の Python アプリケーションやスクリプトを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Matplotlib の組み込み関数を使ってDynamics 365 Business Central のデータをクエリし、その結果を可視化する方法をご紹介します。

Connect AI Python SDK（cdata-connect-ai）は DB-API 2.0（PEP 249）に準拠したクライアントなので、pandas は SDK の接続オブジェクトから直接クエリ結果を読み取れます。ソースごとにドライバーをインストールする必要も、SQLAlchemy のエンジンを設定する必要もありません。パーソナルアクセストークンで接続して、その接続をそのまま pandas.read_sql に渡すだけです。

Connect AI で Dynamics 365 Business Central に接続する方法は？

CData Connect AI では、直感的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、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
    2. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Dynamics 365 Business Central」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Dynamics 365 Business Central に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Dynamics 365 Business Central 接続プロパティの取得・設定方法

    Dynamics 365 Business Central への認証には、User およびAccessKey プロパティが必要です。

    データに接続するには、OrganizationUrl を指定します。OrganizationUrl は、 http：//businesscentral.dynamics.com/abc123/ などのBusiness Central アカウントへのエンドポインであるか、Web サービスのルートを参照する必要があります。OrganizationUrl を指定する方法 および利用可能なエンドポイントについての詳細は、Business Central エンドポイント を参照してください。組織内に複数の会社がある場合は、どの会社に接続するかを特定するためにCompany を指定する必要があります。 会社が1つだけの場合は、Company を指定する必要はありません。

    Dynamics 365 Business Central に認証するには、User およびAccessKey 接続プロパティを指定します。Microsoft では、これらをテストおよび開発目的で推奨します。ただし、運用環境での使用は推奨していません。User およびAccessKey の値を取得するには、Dynamics 365 Business Central の「ユーザー」ページに移動して「編集」をクリックします。User Name および Web Service Access Key の値は、User およびPassword 接続文字列プロパティとして入力する値です。User Name はE メールアドレス ではありません。短縮されたユーザー名です。

    Microsoft では、OAuth 認証を使用する本番ユースケースを推奨します。詳細については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックします
  5. 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

Python SDK は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. 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。
  2. 設定ページの Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして安全な場所に保管してください。

必要なモジュールをインストールする

pip ユーティリティを使って、SDK（pandas エクストラ付き）と Matplotlib をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install matplotlib

Python で Dynamics 365 Business Central のデータを可視化する

モジュールをインポートし、アカウントのメールアドレスと PAT で Connect AI に接続します。識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名（例：D365BusinessCentral1）になります。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

pandas で Dynamics 365 Business Central をクエリする

pandas の read_sql 関数を使って SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。エンジンは不要で、SDK の接続をそのまま渡すだけです。

df = pandas.read_sql(
    "SELECT accountid, Name "
    "FROM [D365BusinessCentral1].[D365BusinessCentral].[Accounts] "
    "WHERE Name = 'MyAccount'",
    conn,
)

注意：pandas が、公式にサポートしているのは SQLAlchemy の接続のみであるという UserWarning を出力する場合があります。これは DB-API 接続を直接渡したときに想定される動作です。クエリは正しく実行されるため、この警告は無視して問題ありません。

Dynamics 365 Business Central のデータを可視化する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、plot 関数を使ってチャートを作成します。show メソッドを使うと、チャートが新しいウィンドウに表示されます。

df.plot(kind="bar", x="accountid", y="Name")
plt.show()

conn.close()
クエリ結果を表示した Matplotlib のチャート（Salesforce の例）

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を通じて、リアルタイムのDynamics 365 Business Central のデータを pandas に読み込めるようになりました。Dynamics 365 Business Central（および数百種類のその他のデータソース）への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。

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完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pandas.read_sql(
    "SELECT accountid, Name "
    "FROM [D365BusinessCentral1].[D365BusinessCentral].[Accounts] "
    "WHERE Name = 'MyAccount'",
    conn,
)

df.plot(kind="bar", x="accountid", y="Name")
plt.show()

conn.close()

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