Dynamics 365 のデータでDashのWebアプリを作る方法｜CData Connect AI + Python

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpandasを使い、リアルタイムのDynamics 365 のデータをDashのWebアプリで可視化する方法を解説。コーディングなしの接続設定からグラフ表示まで実現します。

CData Connect AI の Python SDK（DB-API 2.0準拠）を使うと、pandas と Dash でリアルタイムのDynamics 365 のデータを可視化する Web アプリを、個別ドライバー不要で構築できます。接続・モジュールインストール・アプリ構築の3ステップで、約10分で完成します。

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、pandas モジュール、そして Dash フレームワークを使えば、Dynamics 365 のデータを扱う Dynamics 365 連携の Web アプリケーションを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Dash を使ってDynamics 365 のデータを可視化するシンプルな Web アプリを構築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はありません。パーソナルアクセストークンで接続して、アプリを構築しましょう。

Python + pandas + Dash でできること

Dynamics 365 データの可視化ダッシュボード作成

SQL クエリで取得した Dynamics 365 のレコードを pandas の DataFrame に読み込み、Dash のグラフコンポーネントに渡すだけで、業種別の傾向などを視覚的に確認できるダッシュボードを構築できます。

リアルタイムデータの自動更新レポート

Connect AI 経由の接続はパーソナルアクセストークンで認証されるため、スケジュール実行するスクリプトに組み込めば、Dynamics 365 の最新データを反映したレポートを定期的に生成できます。

複数データソースとの統合分析

DB-API 2.0 準拠のクライアントなので、同じコードパターンで Dynamics 365 以外のデータソースにも接続でき、pandas 上で結合・集計してから Dash で一元的に可視化できます。

Dynamics 365 データ連携について

CData は、Microsoft Dynamics 365 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：

  • Sales、Customer Service、Finance & Operations、Marketing など、Dynamics 365 エコシステム全体のデータの読み取りと書き込みができます。
  • カスタマイズ可能なキャッシュと、インテリジェントなクエリ集約・分離により、Dynamics CRM のネイティブ機能を拡張できます。
  • Microsoft Entra ID、Azure マネージド サービス ID 認証情報、クライアントシークレットまたは証明書を使用した Azure サービスプリンシパルなど、さまざまな方法で Dynamics 365 に安全に認証できます。
  • SQL ストアドプロシージャを使用して、Dynamics 365 エンティティを管理できます。エンティティ間の関連付けの一覧表示、作成、削除などが可能です。

CData のお客様は、データをデータウェアハウスにレプリケートしたい場合（他のデータソースと併せて）や、Microsoft エコシステム内のお気に入りのデータツール（Power BI、Excel など）または外部ツール（Tableau、Looker など）からライブ Dynamics 365 データを分析したい場合など、さまざまな理由で当社の Dynamics 365 接続ソリューションを使用しています。


はじめに


Connect AI で Dynamics 365 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」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Dynamics 365 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 接続プロパティの取得・設定方法

    Microsoft Dynamics 365 への接続

    Microsoft Dynamics 365 ドライバーは、以下のMicrosoft Dynamics 365 エディションへの接続をサポートしています。

    • CustomerService
    • FieldService
    • FinOpsOnline （デフォルト）
    • FinOpsOnPremise
    • HumanResources
    • Marketing
    • ProjectOperations
    • Sales

    Notes：

    • Supply Chain Management はFinance and Operations と同一です。これらのいずれかに接続するには、Edition をFinOpsOnline またはFinOpsOnPremise のいずれかに設定します。
    • Microsoft Dynamics 365 Business Central については、個別のMicrosoft Dynamics 365 Business Central ドライバーを使用してください。
    サポートされているMicrosoft Dynamics 365 エディションのいずれか接続するには、次のパラメータを設定します。
    • OrganizationURL：お使いのMicrosoft Dynamics 365 組織のURL。例えば、https://orgcb42e1d0.crm.dynamics.com。
    • Edition：上記のエディション一覧に示すとおり。

    Microsoft Dynamics 365 への認証

    Microsoft Dynamics 365 は、Microsoft Entra ID（Azure AD）、Azure サービスプリンシパル、Azure マネージドID（MSI）を経由する認証をサポートします。これらはすべてOAuth 規格に基づきます。 認証方法の詳細は、ヘルプドキュメント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）、Dash、Plotly をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install dash
pip install plotly

Python で Dynamics 365 のデータの Web アプリを構築する

必要なモジュールをインストールしたら、Web アプリを構築する準備は完了です。以下にコードスニペットを紹介しますが、完全なソースコードは記事の末尾に掲載しています。

まず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 に接続して、Dynamics 365 のデータを DataFrame に読み込みます。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：Dynamics3651）になります。

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

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

df = pd.read_sql(
    "SELECT GoalHeadingId, Name "
    "FROM [Dynamics3651].[Dynamics365].[GoalHeadings] "
    "WHERE Name = 'MyAccount'",
    conn,
)

conn.close()

アプリとレイアウトを設定する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、Dynamics 365 のデータから棒グラフを作成し、アプリのレイアウトを設定します。

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['GoalHeadingId'], y=df['Name'], name='GoalHeadingId')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='Dynamics 365 GoalHeadings Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

アプリを実行できるようにする

接続、アプリ、レイアウトの設定が完了したら、アプリを実行する準備は整いました。

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

それでは、Python で Web アプリを実行し、ブラウザでDynamics 365 のデータを確認してみましょう。

python dynamics365-dash.py
ブラウザで動作する Dash の Web アプリ（Salesforce の例）

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を使って、リアルタイムのDynamics 365 のデータでインタラクティブな Dash の Web アプリを構築できるようになりました。Dynamics 365（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 dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

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

df = pd.read_sql(
    "SELECT GoalHeadingId, Name "
    "FROM [Dynamics3651].[Dynamics365].[GoalHeadings] "
    "WHERE Name = 'MyAccount'",
    conn,
)

conn.close()

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['GoalHeadingId'], y=df['Name'], name='GoalHeadingId')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='Dynamics 365 GoalHeadings Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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