Sage X3 CloudのデータをLooker Studioで可視化する方法
Looker Studio（旧Google データポータル）を使えば、リッチな可視化を追加したダッシュボードやレポートを簡単に作成できます。CData Connect AI と組み合わせることで、Sage X3 Cloud のデータに簡単に接続してLooker Studio からデータを連携利用できます。この記事では、Looker Studio からCData Connect AI を通してSage X3 Cloud に連携し、Sage X3 Cloud のデータを使用した可視化を作成する方法を説明します。
CData Connect AI は、Sage X3 Cloud を含む数百のデータソースをSQL Server 互換エンドポイントとして公開するクラウドサービスです。Looker Studio からは通常のSQL Server と同じ手順で接続でき、レプリケーション不要でライブのSage X3 Cloud のデータを利用できます。
Connect AI からSage X3 Cloud 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「Sage X3 Cloud」を選択します。
-
必要な認証プロパティを入力し、Sage X3 Cloud に接続します。
Sage X3 Cloud では OAuth 2.0 の Client Credentials フローを使用し、API へのアクセスには X-API-Key も必要です。AuthScheme を OAuth に設定し、以下の接続プロパティを指定します。
- URL：Sage X3 Cloud インスタンスのベース URL。
- OAuthAccessTokenUrl：OAuth トークンエンドポイント（例：https://your-auth-domain/oauth/token）。
- OAuthClientId：OAuth アプリケーションのクライアント ID。
- OAuthClientSecret：OAuth アプリケーションのクライアントシークレット。
- Audience：トークンリクエストで使用する API の Audience 値。
- XAPIKey：Sage X3 Cloud の管理者から提供された X-API-Key。
- Folder：Sage X3 のフォルダ名（例：SEED）。このフォルダがデフォルトのスキーマとして使用されます。
- Folders（オプション）：Sage X3 フォルダのカンマ区切りリスト（例：SEED,PERF）。各フォルダが個別のスキーマとして公開されるため、Schema.Table 構文でフォルダをまたいだクエリを実行できます。
ドライバーは Client Credentials フローでアクセストークンを取得し、すべての API リクエストで X-API-Key とあわせて送信します。InitiateOAuth を GETANDREFRESH（デフォルト）に設定しておけば、トークンの取得と更新は自動で行われます。
- Create & Test をクリックします。
- 「Add Sage X3 Cloud 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、Looker Studio からSage X3 Cloud のデータへの接続準備ができました。
Sage X3 Cloud のリアルタイムデータにLooker Studio からアクセス
それでは、Looker Studio からCData Connect AI に接続して新しいSage X3 Cloud のデータソースを作成し、データを使った可視化を作成していきましょう。
- Looker Studio にログインして、「作成」ボタンから新しいデータソースを作成し、CData Connect AI Connector を選択します。
- 「Authorize」をクリックしてGoogle アカウントへのアクセスを許可します。
- 「Authorize」をクリックしてご利用のCData Connect AI インスタンスを認証します。
- Looker Studio のCData Connect AI Connector でドロップダウンからインポートする「Connections」を選択し、「Next」をクリックします。
- コネクション（例：SageX3Cloud1）を選択し、「Next」をクリックします。
- テーブル（例：BPCUSTOMER）を選択するかCustom Query を使用して、「CONNECT」をクリックして次に進みます。
- 必要な場合にはカラムを変更して、「レポートを作成」をクリックしてデータソースをレポートに追加します。
- 可視化のスタイルを選択してレポートに追加します。
- ディメンションと指標を選択して可視化を作成します。これで、Sage X3 Cloud のデータの可視化が作成できました。
クラウドアプリケーションからSage X3 Cloud のデータへのリアルタイム連携
これで、可視化の作成は完了です。あとは、Sage X3 Cloud から自在にデータを取得して、ダッシュボード構築やレポーティングに活用できます。
クラウドアプリケーションから150を超えるSaaS、ビッグデータ、NoSQL データソースへのリアルタイムデータ連携の実現には、CData Connect AI の14日間無償トライアルをぜひお試しください。