SAP Ariba Procurement のデータでDashのWebアプリを作る方法｜CData Connect AI + Python

Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism

CData Connect AI Python SDKとpandasを使い、リアルタイムのSAP Ariba Procurement 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SAP Ariba Procurement 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、SAP Ariba Procurement のデータを扱う SAP Ariba Procurement 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SAP Ariba Procurement 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

SAP Ariba Procurement 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 SAP Ariba Procurement 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、SAP Ariba Procurement 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 SAP Ariba Procurement 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 SAP Ariba Procurement 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。

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

「Add Connection」パネルから「SAP Ariba Procurement」を選択します

SAP Ariba Procurement 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、SAP Ariba Procurement に接続していきましょう。接続するには、以下のプロパティを設定します。
- ANID：Ariba Network ID
- API：CData 製品にSAP Ariba データを取得させたいAPI を指定してください。ビジネスロールに基づき、Buyer またはSupplier API を選択します（可能な値は、PurchaseOrdersBuyerAPIV1、または PurchaseOrdersSupplierAPIV1 です）
- Environment：接続先がテスト環境か本番環境かを指定してください（可能な値は、TEST またはPRODUCTION です）
OAuth 認証

続いて、接続プロパティを設定した後、認証のためにOAuth 接続を設定する必要があります。
- AuthScheme をOAuthClient に設定します
- サービスにアプリケーションを登録し、APIKey、OAuthClientId、およびOAuthClientSecret を取得する必要があります
OAuth アプリケーションの作成について、詳しくはヘルプドキュメントをご確認ください。

OAuth の自動リフレッシュ

以下のプロパティを設定して、接続してみましょう。
- APIKey：アプリケーション設定のApplication key
- OAuthClientId：アプリケーション設定のOAuth Client Id
- OAuthClientSecret：アプリケーション設定のOAuth Secret
接続すると、CData 製品が自動でOAuth プロセスを完了します。
1. CData 製品がSAP Ariba からアクセストークンを取得し、それを使ってデータをリクエストします
2. CData 製品がアクセストークンの期限が切れると自動的にリフレッシュします
3. OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に基づいてメモリに保存されます
「Save & Test」をクリックします
「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（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。

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。
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。
PAT に名前を付けて Create をクリックします。
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 SAP Ariba Procurement 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、SAP Ariba Procurement 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：SAPAribaProcurement1）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 DocumentNumber, Revision "
    "FROM [SAPAribaProcurement1].[SAPAribaProcurement].[Orders] "
    "WHERE OrderStatus = 'CHANGED'",
    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、SAP Ariba Procurement 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['DocumentNumber'], y=df['Revision'], name='DocumentNumber')

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='SAP Ariba Procurement Orders 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SAP Ariba Procurement のデータを確認してみましょう。

python saparibaprocurement-dash.py

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SAP Ariba Procurement 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。SAP Ariba Procurement（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 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 DocumentNumber, Revision "
    "FROM [SAPAribaProcurement1].[SAPAribaProcurement].[Orders] "
    "WHERE OrderStatus = 'CHANGED'",
    conn,
)

conn.close()

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

trace = go.Bar(x=df['DocumentNumber'], y=df['Revision'], name='DocumentNumber')

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='SAP Ariba Procurement Orders Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

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

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