ThoughtSpot からLakebase に接続して、データを可視化する方法
ThoughtSpot は、日本語にも対応しているGoogle のような直感的な検索機能と、AI による支援でSQL 無しでデータ分析ができるBI プラットフォームです。
ThoughtSpot ではSaaS などのデータが保存されたデータウェアハウスやデータベースに対して接続を行う構成が一般的ですが、CData Connect AI の連携により、データウェアハウスを介さずにSaaS との直接連携が可能になるため、ETLなどのパイプラインやデータ基盤を持たない企業でも素早くデータ活用が始められます。
Connect AI からLakebase への接続
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を使ってデータソースに接続できます。
- Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
- 「Add Connection」パネルから「Lakebase」を選択します。
-
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。
- 新しいサービスプリンシパルを作成・構成する
- サービスプリンシパルに権限を割り当てる
- 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。
- Create & Tast をクリックします。
- 「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。
コネクションの設定が完了したら、ThoughtSpot からLakebase のデータへの接続準備は完了です。
Lakebase のデータにリアルタイムでThoughtSpot からアクセス
それでは、前のステップで追加した接続設定を使ってThoughtSpot からLakebase への接続を作っていきます。設定内容の詳細については以下のリンクでも紹介していますので、つまづいた場合はぜひご利用ください。
Connect AI からThoughtSpot への接続方法以下の項目を設定します。
- ホスト：tds.cdata.com
- ポート：14333
- ユーザー：CData Connect のユーザー名を入力します。ユーザー名は、Connect AI の画面の右上に表示されています。例：[email protected]
- パスワード：Settings のAccess Tokens ページで生成したPAT を入力します。
- データベース：先ほど作成対したConnect AI データソースのコネクション名を入力します。例：Lakebase1
接続設定が完了したら、分析したいテーブルを選択しましょう。テーブルを選択後、「接続を作成」をクリックします。
これで、ThoughtSpot からLakebase への接続を作成できました。完了すると、「接続」ページに作成した接続が表示されます。
接続が追加できたら、右上の「Search Data」から自然言語で質問するだけで、AI がいい感じに可視化を作成してくれます。
任意：メタデータの取得に時間がかかるときの対処法
ThoughtSpot に登録した接続情報が多く、ThoughtSpot から CData Connect AI への接続時にメタデータの取得で時間がかかるときがあります。その場合、以下のようにCData Connect AI のVirtual Databases 機能を使って作成したテーブルをThoughtSpot からの接続時に指定することでパフォーマンスを改善できます。
Virtual Databases への接続情報は以下のスクリーンショット内のView Endpoints から確認できます。
ThoughtSpot からLakebase のデータにリアルタイム連携
これで、可視化の作成は完了です。あとは、Lakebase から自在にデータを取得して、ThoughtSpot での可視化・分析・ダッシュボード構築に活用できます。
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