Raisers Edge NXT 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Raisers Edge NXT 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、Raisers Edge NXT 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、Raisers Edge NXT のデータを抽出・変換して CSV などに出力する Raisers Edge NXT 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Raisers Edge NXT 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

Raisers Edge NXT 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 Raisers Edge NXT 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 Raisers Edge NXT 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。

Raisers Edge NXT 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 Raisers Edge NXT に自動で書き戻す処理を組み込めます。

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

    BlackBaud Raiser's Edge NXT 接続プロパティの取得・設定方法

    接続設定の前に、BlackBaud Raiser's Edge NXT Profile にあるSubscriptionKey を取得しておいてください。

    BlackBaud Raiser's Edge NXT への認証（OAuth）

    BlackBaud Raiser's Edge NXT は、OAuth 認証規格を使用します。すべてのフローにおいて、以下の設定が必要です。

    • AuthScheme をOAuth に設定
    • SubscriptionKey をお使いのSubscription Key に設定
    • 認可アカウントでBlackBaud Raiser's Edge NXT を有効にし、結果を取得

    この設定ののち、続けてOAuth 設定を行います。設定方法は、ヘルプドキュメント の「OAuth」セクションを参照してください。

    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 Raisers Edge NXT 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>",
)

Raisers Edge NXT 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、Raisers Edge NXT 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、Constituents 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：RaiserEdgeNXT1）になります。

sql = (
    "SELECT Id, AddressLines "
    "FROM [RaiserEdgeNXT1].[RaiserEdgeNXT].[Constituents] "
    "WHERE Type = 'Home'"
)

Raisers Edge NXT 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Raisers Edge NXT のデータを抽出・変換・ロードします。この例では、Raisers Edge NXT のデータを抽出し、AddressLines 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, 'AddressLines')

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

Raisers Edge NXT 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Raisers Edge NXT 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Raisers Edge NXT 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Raisers Edge NXT のデータをパイプライン処理できるようになりました。Raisers Edge NXT（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。

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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 Id, AddressLines "
    "FROM [RaiserEdgeNXT1].[RaiserEdgeNXT].[Constituents] "
    "WHERE Type = 'Home'"
)

table1 = etl.fromdb(conn, sql)

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

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

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