Salesforce Data 360 のデータでDash Webアプリを作る方法（Connect AI + Python）

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpandasを使い、リアルタイムのSalesforce Data 360 のデータをDashのWebアプリで可視化する方法を解説。コーディングなしの接続設定からグラフ表示まで実現します。

CData Connect AI の Python SDK（DB-API 2.0準拠）を使うと、pandas と Dash でリアルタイムのSalesforce Data 360 のデータを可視化する Web アプリを、個別ドライバー不要で構築できます。接続・モジュールインストール・アプリ構築の3ステップで、約10分で完成します。

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、pandas モジュール、そして Dash フレームワークを使えば、Salesforce Data 360 のデータを扱う Salesforce Data 360 連携の Web アプリケーションを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Dash を使ってSalesforce Data 360 のデータを可視化するシンプルな Web アプリを構築する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、pandas は SDK の接続オブジェクトから直接クエリ結果を読み取れます。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、アプリを構築しましょう。

Python + pandas + Dash でできること

Salesforce Data 360 データの可視化ダッシュボード作成

SQL クエリで取得した Salesforce Data 360 のレコードを pandas の DataFrame に読み込み、Dash のグラフコンポーネントに渡すだけで、業種別の傾向などを視覚的に確認できるダッシュボードを構築できます。

リアルタイムデータの自動更新レポート

Connect AI 経由の接続はパーソナルアクセストークンで認証されるため、スケジュール実行するスクリプトに組み込めば、Salesforce Data 360 の最新データを反映したレポートを定期的に生成できます。

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 Salesforce Data 360 以外のデータソースにも接続でき、pandas 上で結合・集計してから Dash で一元的に可視化できます。

Connect AI で Salesforce Data 360 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「Salesforce Data 360」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Salesforce Data 360 に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    それでは、Salesforce Data 360 への認証方法を設定していきましょう。Salesforce Data 360 では、OAuth 標準による認証をサポートしています。

    OAuth 認証

    AuthScheme をOAuth に設定してください。

    デスクトップアプリケーション

    CData 製品では、デスクトップでの認証を簡略化する埋め込みOAuth アプリケーションを提供しています。

    また、Salesforce Data 360 コンソールで設定および登録するカスタムOAuth アプリケーションを使ってデスクトップから認証することもできます。詳しくは、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリの作成をご確認ください。

    接続する前に、以下のプロパティを設定してください。

    • InitiateOAuth：GETANDREFRESH。InitiateOAuth を使用すれば、繰り返しOAuth の交換を行ったり、手動でOAuthAccessToken を設定する必要がなくなります
    • OAuthClientId（カスタムアプリケーションのみ）：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントID
    • OAuthClientSecret（カスタムアプリケーションのみ）：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントシークレット

    接続すると、CData 製品がデフォルトブラウザでSalesforce Data 360 のOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えてください。

    以下のようにドライバーがOAuth プロセスを完了します。

    • コールバックURL からアクセストークンを取得します
    • 古いトークンの期限が切れた際は、新しいアクセストークンを取得します
    • OAuthSettingsLocation にOAuth 値を保存し、接続間で永続化します

    Web アプリケーションやヘッドレスマシンを含むその他のOAuth 認証方法については、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

pip ユーティリティを使って、SDK（pandas エクストラ付き）、Dash、Plotly をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install dash
pip install plotly

Python で Salesforce Data 360 のデータの Web アプリを構築する

必要なモジュールをインストールしたら、Web 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 に接続して、Salesforce Data 360 のデータを DataFrame に読み込みます。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：SalesforceDataCloud1）になります。

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT [Account ID], [Account Name] "
    "FROM [SalesforceDataCloud1].[SalesforceDataCloud].[Account] "
    "WHERE EmployeeCount = '250'",
    conn,
)

conn.close()

アプリとレイアウトを設定する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、Salesforce Data 360 のデータから棒グラフを作成し、アプリのレイアウトを設定します。

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['[Account ID]'], y=df['[Account Name]'], name='[Account ID]')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='Salesforce Data 360 Account Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

アプリを実行できるようにする

接続、アプリ、レイアウトの設定が完了したら、アプリを実行する準備は整いました。

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

それでは、Python で Web アプリを実行し、ブラウザでSalesforce Data 360 のデータを確認してみましょう。

python salesforcedatacloud-dash.py
ブラウザで動作する Dash の Web アプリ（Salesforce の例）

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を使って、リアルタイムのSalesforce Data 360 のデータでインタラクティブな Dash の Web アプリを構築できるようになりました。Salesforce Data 360（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 dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT [Account ID], [Account Name] "
    "FROM [SalesforceDataCloud1].[SalesforceDataCloud].[Account] "
    "WHERE EmployeeCount = '250'",
    conn,
)

conn.close()

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['[Account ID]'], y=df['[Account Name]'], name='[Account ID]')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='Salesforce Data 360 Account Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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