Klipfolio でLakebase に接続し、ビジュアライゼーションを作成

Klipfolio は、チームやクライアント向けのリアルタイムダッシュボードを構築するための、オンラインダッシュボードプラットフォームです。CData Connect AI と組み合わせると、ビジュアライゼーションやレポート用にLakebase のデータにクラウドベースでアクセスできます。この記事では、Connect AI でLakebase に接続し、Klipfolio でLakebase のデータからビジュアライゼーションを構築する方法を説明します。

Connect AI からLakebase に接続する

1. Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
2. Add Connection パネルから「Lakebase」を選択します。
3. 必要な認証プロパティを入力し、Lakebase に接続します。

   Databricks Lakebase に接続するには、以下のプロパティを設定します。

   • DatabricksInstance: Databricks インスタンスまたはサーバーホスト名を指定します。形式は instance-abcdef12-3456-7890-abcd-abcdef123456.database.cloud.databricks.com です。
   • Server: Lakebase データベースをホストするサーバーのホスト名または IP アドレスを指定します。
   • Port（オプション）: Lakebase データベースをホストするサーバーのポート番号を指定します。デフォルトは 5432 です。
   • Database（オプション）: Lakebase サーバーへの認証後に接続するデータベースを指定します。デフォルトでは認証ユーザーのデフォルトデータベースに接続します。

   OAuth クライアント認証

   OAuth クライアント資格情報を使用して認証するには、サービスプリンシパルで OAuth クライアントを構成します。手順の概要は以下のとおりです。

   1. 新しいサービスプリンシパルを作成・構成する
   2. サービスプリンシパルに権限を割り当てる
   3. サービスプリンシパル用の OAuth シークレットを作成する

   詳細については、ヘルプドキュメントの「Setting Up OAuthClient Authentication」セクションをご参照ください。

   OAuth PKCE 認証

   PKCE（Proof Key for Code Exchange）を使用した OAuth code タイプで認証するには、以下のプロパティを設定します。

   • AuthScheme: OAuthPKCE を指定します。
   • User: 認証ユーザーのユーザー ID を指定します。

   詳細については、ヘルプドキュメントをご参照ください。

   
4. Create & Test をクリックします。
5. Add Lakebase 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。

パーソナルアクセストークンを追加する

OAuth 認証をサポートしないサービス、アプリケーション、プラットフォーム、フレームワークから接続する場合、パーソナルアクセストークン（Personal Access Token, PAT）を認証に使用できます。きめ細かくアクセスを管理するために、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。
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。

コネクションが構成されたら、Klipfolio に接続できるようになります。

Klipfolio からLakebase に接続する

以下のステップでは、Klipfolio からCData Connect AI に接続して新しいLakebase のデータソースを作成する方法の概要を説明します。

1. Klipfolio を開きます。
2. Data Sources で をクリックして新しいデータソースを追加します。
3. MSSQL をService として検索して選択します。
4. 「Create a custom MSSQL data source」をクリックします。
5. MSSQL 接続プロパティを設定してデータソースを構成します。
   • Host：tds.cdata.com
   • Port：14333
   • Database: データベース （例 Lakebase1）
   • Driver:MS SQL
   • Username：Connect AI ユーザー（例：[email protected]）
   • Password：上記のユーザーのPAT
   • SQL Query：データを取得するためのクエリ（例：SELECT * FROM Orders）
   • 「Include column headers」チェックボックスをオンにします。
   • 「Use SSL/TLS」チェックボックスをオンにします。
   
6. データモデルを構築する前に「Get data」をクリックしてLakebase のデータをプレビューします。

データモデルを構築する

データを取得したら、「Model your data」チェックボックスを選択して「Continue」をクリックします。新しいウィンドウでデータモデルを構築します。

1. 使用するすべてのカラムがモデルに含まれていることを確認します。
2. モデルに名前を付けます。
3. （オプション）Description を設定します。
4. 「Header in row」を1に設定します。
5. 「Exclude data before row」のトグルをクリックして値を2 に設定します。
6. 「Save and Exit」をクリックします。

Metric を作成する

データがモデル化されたことで、ダッシュボードやレポートなどのKlipfolio プラットフォームで使用されるデータのMetric（またはビジュアライゼーション）を作成することができるようになりました。

1. 「Create metrics」をクリックします。
2. データソースを選択します。
3. Metric の値とデフォルトの集計を選択します。
4. セグメントを選択します。
5. 日時を選択します。
6. データのシェイプを選択します。
7. 表示設定を構成します。
8. Save をクリックします。
9. Metric に移動し、ビジュアライゼーションをさらに設定します。

クラウドアプリケーションからLakebase のデータへのSQL アクセス

これで、リアルタイムLakebase のデータから作成されたMetric ができました。新しいダッシュボードに追加したり共有したりすることができます。これで、Lakebase を複製することなくより多くのデータソースや新しいビジュアライゼーション、レポートを簡単に作成することができます。

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