Dynamics 365 のデータをPythonのpetlでETL処理する方法｜CData Connect AI
CData Connect AI の Python SDK と petl フレームワークを使うと、Dynamics 365 のデータをローカルにドライバーをインストールすることなく、Pythonで直接抽出・変換・ロードするETLパイプラインを構築できます。パーソナルアクセストークンで接続し、数行のコードで設定完了です。
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 petl フレームワークを使えば、Dynamics 365 のデータを抽出・変換して CSV などに出力する Dynamics 365 連携のアプリケーションやパイプラインを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、petl を使ってDynamics 365 のデータを抽出・変換し、CSV ファイルに書き出す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、petl は etl.fromdb を使って SDK の接続から直接読み取れます。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、パイプラインを構築しましょう。
Python + petl でできること
Dynamics 365 データの定期抽出パイプライン構築
SQL クエリで取得した Dynamics 365 のレコードを petl の etl.fromdb で抽出し、etl.sort などの変換処理をはさんでから CSV に書き出す、軽量な ETL パイプラインを構築できます。
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、petl 上で結合・整形してから任意の出力先にロードできます。
Dynamics 365 への書き戻し処理の自動化
書き込みに対応した権限を持つ PAT で接続していれば、cursor.executemany を使ったバッチ INSERT により、変換済みデータを Dynamics 365 に自動で書き戻す処理を組み込めます。
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。
- 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
- 「Add Connection」パネルから「Dynamics 365」を選択します
-
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。
- 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。
- 「Save & Test」をクリックします
- 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。
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。
- 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。
- 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。
- PAT に名前を付けて Create をクリックします。
- 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方法は？
pip ユーティリティを使って、SDK と petl フレームワークをインストールします。
pip install cdata-connect-ai pip install petl
Python で Dynamics 365 のデータの ETL アプリを構築する方法は？
必要なモジュールをインストールしたら、ETL 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 に接続します。
import petl as etl
import cdata_connect_ai
conn = cdata_connect_ai.connect(
username="[email protected]",
password="<your_pat>",
)
Dynamics 365 をクエリする SQL ステートメントを作成する方法は？
SQL を使って、Dynamics 365 をクエリするステートメントを作成します。この記事では、GoalHeadings エンティティからデータを読み取ります。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。
sql = (
"SELECT GoalHeadingId, Name "
"FROM [Dynamics3651].[Dynamics365].[GoalHeadings] "
"WHERE Name = 'MyAccount'"
)
Dynamics 365 のデータの抽出・変換・ロードを実装する方法は？
接続とクエリが準備できたら、petl を使ってDynamics 365 のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、Dynamics 365 のデータを抽出し、Name カラムでデータを並べ替えて、CSV ファイルにロードします。
table1 = etl.fromdb(conn, sql) table2 = etl.sort(table1, 'Name') etl.tocsv(table2, 'goalheadings_data.csv')
新しい行を Dynamics 365 に書き戻す方法は？
Dynamics 365 が書き込みに対応している場合は、バッチ INSERT で行を書き戻せます。SDK の executemany は、@name のプレースホルダーと、1行につき1つのパラメータ辞書のリストを受け取ります。
cur = conn.cursor()
cur.executemany(
"INSERT INTO [Dynamics3651].[Dynamics365].[GoalHeadings] (GoalHeadingId, Name) "
"VALUES (@val1, @val2)",
[
{"@val1": "New value 1", "@val2": "New value 1"},
{"@val1": "New value 2", "@val2": "New value 2"},
],
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")
conn.close()
注意：書き込み可能なソースであっても、読み取り専用の PAT や接続権限では書き込み操作は拒否されます。
CData Connect AI Python SDK を使えば、petl のような ETL パッケージでのデータへの直接アクセスも含め、通常のデータベースと同じようにDynamics 365 のデータを扱えます。
関連情報と無料トライアル
これで、CData Connect AI Python SDK を使って、petl でリアルタイムのDynamics 365 のデータをパイプライン処理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。
CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください：
完全なソースコード
import petl as etl
import cdata_connect_ai
conn = cdata_connect_ai.connect(
username="[email protected]",
password="<your_pat>",
)
sql = (
"SELECT GoalHeadingId, Name "
"FROM [Dynamics3651].[Dynamics365].[GoalHeadings] "
"WHERE Name = 'MyAccount'"
)
table1 = etl.fromdb(conn, sql)
table2 = etl.sort(table1, 'Name')
etl.tocsv(table2, 'goalheadings_data.csv')
cur = conn.cursor()
cur.executemany(
"INSERT INTO [Dynamics3651].[Dynamics365].[GoalHeadings] (GoalHeadingId, Name) "
"VALUES (@val1, @val2)",
[
{"@val1": "New value 1", "@val2": "New value 1"},
{"@val1": "New value 2", "@val2": "New value 2"},
],
)
print(f"Rows inserted: {cur.rowcount}")
conn.close()