Amazon SageMaker Canvas から RDS 経由で Pipedrive のリアルタイムデータを活用

Amazon SageMaker Canvas は、コードを書かずに予測の生成、データの準備、モデルの構築ができるノーコード機械学習プラットフォームです。CData Connect AI と組み合わせることで、クラウド間でリアルタイムにPipedrive のデータにアクセスし、カスタム機械学習モデルの構築、顧客離反予測、テキスト生成、チャットボット開発など、さまざまな用途に活用できます。この記事では、RDS コネクタを使用して Amazon SageMaker Canvas から Connect AI に接続し、Pipedrive のデータを ML モデルのデプロイメントに統合する方法をご紹介します。

CData Connect AI は、Pipedrive 向けに純粋な SQL インターフェースをクラウド間で提供します。これにより、データをレプリケーションすることなく、Amazon SageMaker Canvas からPipedrive のデータに簡単に接続できます。Connect AI は Amazon SageMaker Canvas からは SQL Server データベースとまったく同じように見え、フィルタや JOIN などの SQL 操作をPipedriveに直接プッシュする最適化されたデータ処理により、サーバーサイド処理を活用してPipedrive のデータをすばやく取得します。

Pipedrive への接続を設定（Amazon SageMaker Canvas 向け）

Amazon SageMaker Canvas から Pipedrive への接続は、CData Connect AI を介して行います。それでは、Pipedrive のデータを Amazon SageMaker Canvas から利用できるようにするため、Pipedrive への接続を作成していきましょう。

1. Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック

2. 接続を追加パネルから「Pipedrive」を選択

3. Pipedrive に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Pipedrive 接続プロパティの取得・設定方法

   Pipedrive への接続・認証方法には、Basic 認証とOAuth 認証の2種類があります。

   Basic 認証

   Basic 認証を行うには：
   1. API トークンを取得します。
      1. Pipedrive ポータルを開きます。
      2. ページ右上のアカウント名をクリックします。Pipedrive はドロップダウンリストを表示します。
      3. 会社設定 -> Personal Preferences -> API -> Generate Token に移動します。
      4. 生成されたAPI トークンの値を記録します。また、CompanyDomain を控えておきます。これは、PipeDrive ホームページのURL に表示されます。（これは会社の開発者用サンドボックスのURL です。）
   2. 次の接続プロパティを設定します。
      • APIToken：取得したAPI トークンの値。
      • CompanyDomain：開発者サンドボックスURL のCompanyDomain。
      • AuthScheme：Basic。
   3. 承認されたユーザー名とパスワードでログインします。

   API トークンはPipedrive ポータルに保存されます。これを取得するには、会社名をクリックし、ドロップダウンリストを使用して会社設定 -> Personal Preferences -> API に移動します。

   OAuth 認証

   ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合にはOAuth ユーザー同意フローを使用します。認証方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証」セクションを参照してください。

   

4. 「Save & Test」をクリック
5. Pipedrive 接続の追加ページで「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を追加

REST API、OData API、または仮想 SQL Server を通じて Connect AI に接続する場合は、パーソナルアクセストークン（PAT）を使用して認証を行います。アクセス管理を細かく制御するため、サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

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. 設定ページで「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。
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、今後の利用のために安全に保管してください。

接続の設定と PAT の生成が完了したら、Amazon SageMaker Canvas からPipedrive のデータに接続する準備は完了です。

Amazon SageMaker Canvas から CData Connect AI に接続

CData Connect AI での接続設定が完了したら、RDS コネクタを使用してPipedrive のデータを Amazon SageMaker Canvas に統合していきましょう。

1. Amazon SageMaker Canvas でドメインとユーザープロファイルを選択し、「Open Canvas」をクリックします。
2. Canvas アプリケーションが開いたら、左側のパネルに移動して「My models」を選択します。
3. My models 画面で「Create new model」をクリックします。
4. Create new model ウィンドウでモデル名を入力し、Problem type を選択します。「Create」をクリックします。
5. モデルバージョンが作成されたら、Select dataset タブで「Create dataset」をクリックします。
6. Create a tabular dataset ウィンドウで「Dataset name」を入力し、「Create」をクリックします。
7. 「Data Source」ドロップダウンをクリックして RDS コネクタを検索またはナビゲートし、「 Add Connection」をクリックします。
8. Add a new RDS connection ウィンドウで、以下のプロパティを設定します。
   
   
   • Connection Name: 任意の接続名
   • Engine type を sqlserver-web に設定
   • Port を 14333 に設定
   • Address を tds.cdata.com に設定
   • Username を Connect AI ユーザー（例: [email protected]）に設定
   • Password を上記ユーザーの PAT に設定
   • Database name を Pipedrive 接続名（例: Pipedrive1）に設定
9. 「Create connection」をクリックします。

Pipedrive を Amazon SageMaker Canvas に統合

RDS で Connect AI への接続が設定できたら、Pipedrive のデータを Amazon SageMaker Canvas のデータセットに統合していきましょう。

1. Pipedrive のデータで作成した RDS のテーブル形式データセットで、検索バーまたは接続リストから Connect AI で設定した Pipedrive 接続を検索します。
2. Pipedrive から使用したいテーブルを選択し、右側のキャンバスにドラッグ＆ドロップします。
3. 以下のように、Pipedrive 接続から任意の数のテーブルを結合してワークフローを作成できます。「Create dataset」をクリックします。
4. データセットが作成されたら、「Select dataset」をクリックしてモデルを構築します。
5. 分析を実行し、予測を生成してモデルをデプロイします。

これで、Amazon SageMaker からPipedrive のデータにリアルタイムでアクセスできるようになりました。カスタム ML モデルを構築し、ビジネスの予測インサイトを生成して、組織の成長に活用してください。

クラウドアプリケーションから Pipedrive への SQL アクセス

Amazon SageMaker Canvas からPipedrive のデータへのダイレクト接続が完成しました。データをレプリケーションすることなく、接続やデータセット、予測モデルをさらに追加してビジネスを推進できます。

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