Power BI XMLA のデータをPythonのpetlでETL処理する方法｜CData Connect AI

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpetlフレームワークで、リアルタイムのPower BI XMLA のデータを抽出・変換するETLパイプラインの構築方法を解説。

CData Connect AI の Python SDK と petl フレームワークを使うと、Power BI XMLA 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、Power BI XMLA のデータを抽出・変換して CSV などに出力する Power BI XMLA 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Power BI XMLA 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

Power BI XMLA 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 Power BI XMLA 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 Power BI XMLA 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。

Power BI XMLA 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 Power BI XMLA に自動で書き戻す処理を組み込めます。

Connect AI で Power BI XMLA 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「Power BI XMLA」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Power BI XMLA に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Microsoft PowerBIXMLA 接続プロパティの取得・設定方法

    それでは、Microsoft PowerBIXMLA に接続していきましょう。接続するには、Workspace プロパティを有効なPowerBIXMLA ワークスペースに設定します（例：CData）。 Power BI Premium 容量のワークスペースのみがサポートされていることにご注意ください。Premium 容量のないワークスペースとは互換性がありません。

    Microsoft PowerBIXMLA への認証

    続いて、認証方法を設定しましょう。CData 製品では、様々な接続シナリオに対応するため3つの認証方法をサポートしています。Azure AD 認証、Azure サービスプリンシパルのクライアントシークレット認証、Azure サービスプリンシパルの証明書認証です。 各認証方法の詳細については、ヘルプドキュメントをご確認ください。

    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 Power BI XMLA 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>",
)

Power BI XMLA 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、Power BI XMLA 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、Customer 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：PowerBIXMLA1）になります。

sql = (
    "SELECT Country, Education "
    "FROM [PowerBIXMLA1].[PowerBIXMLA].[Customer] "
    "WHERE Country = 'Australia'"
)

Power BI XMLA 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Power BI XMLA のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、Power BI XMLA のデータを抽出し、Education 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, 'Education')

etl.tocsv(table2, 'customer_data.csv')

Power BI XMLA は Connect AI では読み取り専用のソースのため、このパイプラインではPower BI XMLA のデータの抽出と変換はできますが、行の書き戻しはできません。抽出が完了したら接続を閉じましょう。

conn.close()

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Power BI XMLA 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Power BI XMLA のデータをパイプライン処理できるようになりました。Power BI XMLA（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：

無料トライアル お問い合わせ


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 Country, Education "
    "FROM [PowerBIXMLA1].[PowerBIXMLA].[Customer] "
    "WHERE Country = 'Australia'"
)

table1 = etl.fromdb(conn, sql)

table2 = etl.sort(table1, 'Education')

etl.tocsv(table2, 'customer_data.csv')
conn.close()

はじめる準備はできましたか？

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：

無料トライアル

この記事の内容

関連記事