CData Connect AI を使用して Databricks でリアルタイムの SAP Ariba Procurement データに接続・クエリ

Mohsin Turki
Mohsin Turki
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI を使用して、リアルタイムのSAP Ariba Procurement のデータを Databricks に統合し、レプリケーションなしで直接クエリと分析を実現します。

Databricks は、データエンジニアリング、機械学習、アナリティクスを大規模に統合する AI クラウドネイティブプラットフォームです。 データウェアハウスのパフォーマンスとデータレイクの柔軟性を兼ね備えた強力なデータレイクハウスアーキテクチャを提供しています。 Databricks を CData Connect AI と統合すると、 複雑な ETL パイプラインやデータの複製を必要とせず、SAP Ariba Procurement のデータ にリアルタイムでアクセスでき、 運用の効率化とインサイトまでの時間短縮を実現できます。

この記事では、CData Connect AI を使用して Databricks から SAP Ariba Procurement へのセキュアなライブ接続を設定する方法を説明します。 設定が完了すると、標準 SQL を使用して Databricks ノートブックから直接SAP Ariba Procurement のデータにアクセスでき、 データエコシステム全体でリアルタイム分析を統合できます。

概要

シンプルなステップの概要は以下のとおりです：

  1. ステップ 1 - 接続と設定： CData Connect AI で SAP Ariba Procurement ソースへの接続を作成し、ユーザー権限を設定して、 Personal Access Token（PAT）を生成します。
  2. ステップ 2 - Databricks からクエリ： Databricks に CData JDBC ドライバーをインストールし、ノートブックに接続情報を設定して、 SQL クエリでリアルタイムのSAP Ariba Procurement のデータにアクセスします。

前提条件

始める前に、以下を準備してください：

  1. アクティブな SAP Ariba Procurement アカウント
  2. CData Connect AI アカウント。ログインまたは 無料トライアルにサインアップできます。
  3. Databricks アカウント。こちらからサインアップまたはログインできます。

ステップ 1：CData Connect AI で SAP Ariba Procurement 接続を設定

1.1 SAP Ariba Procurement への接続を追加

CData Connect AI は、利用可能なデータソースに接続するためのシンプルなポイント＆クリックインターフェースを提供しています。

  1. Connect AI にログインし、左側の Sources をクリックして、 右上の Add Connection をクリック
  2. Add Connection パネルから 「SAP Ariba Procurement」 を選択
  3. 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
  4. 右上の Save & Test をクリック
  5. SAP Ariba Procurement Connection ページで Permissions タブに移動し、 お好みに応じてユーザーベースの権限を更新します。

1.2 Personal Access Token（PAT）を生成

REST API、OData API、または仮想 SQL Server 経由で Connect AI に接続する場合、 Personal Access Token（PAT）が Connect AI への接続認証に使用されます。PAT は、セキュアなトークンベースの認証として ログイン認証情報の代わりに機能します。アクセスの粒度を維持するため、 サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

  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 Settings ページを開く
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
  3. PAT に名前を付けて Create をクリック
  4. 注意：Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

ステップ 2：Databricks で SAP Ariba Procurement データに接続・クエリ

以下の手順に従って、Databricks から SAP Ariba Procurement への接続を確立します。 CData JDBC Driver for Connect AI をインストールし、JAR ファイルをクラスターに追加して、ノートブックを設定し、 SQL クエリでリアルタイムのSAP Ariba Procurement のデータにアクセスします。

2.1 CData JDBC Driver for Connect AI をインストール

  1. CData Connect AI で、左側の Integrations ページをクリック。 JDBC または Databricks を検索し、Download をクリックして、 お使いの OS 用のインストーラーを選択します。
  2. ダウンロード後、インストーラーを実行して指示に従います：
    • Windows の場合：セットアップファイルを実行し、インストールウィザードに従います。
    • Mac/Linux の場合：アーカイブを解凍し、フォルダを /opt または /Applications に移動します。実行権限があることを確認してください。
  3. インストール後、インストールディレクトリで JAR ファイルを見つけます：
    • Windows： 
      C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for Connect AI\lib\cdata.jdbc.connect.jar
    • Mac/Linux： 
      /Applications/CData/CData JDBC Driver for Connect AI/lib/cdata.jdbc.connect.jar

2.2 Databricks に JAR ファイルをインストール

  1. Databricks にログイン。左側のナビゲーションペインで Compute をクリック。コンピュートクラスターを開始または作成します。
  2. 実行中のクラスターをクリックし、Libraries タブに移動して、右上の Install New をクリック。
  3. Install Library ダイアログで DBFS を選択し、 cdata.jdbc.connect.jar ファイルをドラッグ＆ドロップ。Install をクリック。

2.3 Databricks ノートブックで SAP Ariba Procurement データをクエリ

ノートブックスクリプト 1 - JDBC 接続を定義：

  1. 以下のスクリプトをノートブックセルに貼り付けます：
driver = "cdata.jdbc.connect.ConnectDriver"
url = "jdbc:connect:AuthScheme=Basic;User=your_username;Password=your_pat;URL=https://cloud.cdata.com/api/;DefaultCatalog=Your_Connection_Name;"
  1. 以下を置き換えます：
    • your_username - CData Connect AI のユーザー名
    • your_pat - CData Connect AI の Personal Access Token（PAT）
    • Your_Connection_Name - Sources ページの Connect AI データソース名
  2. スクリプトを実行します。

ノートブックスクリプト 2 -SAP Ariba Procurement のデータから DataFrame を読み込み：

  1. 2 番目のスクリプト用に新しいセルを追加します。ノートブック右側のメニューから Add cell below をクリック。
  2. 以下のスクリプトを新しいセルに貼り付けます：
remote_table = spark.read.format("jdbc") \
  .option("driver", "cdata.jdbc.connect.ConnectDriver") \
  .option("url", "jdbc:connect:AuthScheme=Basic;User=your_username;Password=your_pat;URL=https://cloud.cdata.com/api/;DefaultCatalog=Your_Connection_Name;") \
  .option("dbtable", "YOUR_SCHEMA.YOUR_TABLE") \
  .load()
  1. 以下を置き換えます：
    • your_username - CData Connect AI のユーザー名
    • your_pat - CData Connect AI の Personal Access Token（PAT）
    • Your_Connection_Name - Sources ページの Connect AI データソース名
    • YOUR_SCHEMA.YOUR_TABLE - スキーマとテーブル名（例：SAPAribaProcurement.Orders）
  2. スクリプトを実行します。

ノートブックスクリプト 3 - カラムをプレビュー：

  1. 同様に、3 番目のスクリプト用に新しいセルを追加します。
  2. 以下のスクリプトを新しいセルに貼り付けます：
display(remote_table.select("ColumnName1", "ColumnName2"))
  1. ColumnName1 と ColumnName2 を SAP Ariba Procurement 構造の実際のカラム名に置き換えます（例：DocumentNumber、Revision など）。
  2. スクリプトを実行します。

これで、バックエンド API の複雑さを意識することなく、またSAP Ariba Procurement のデータをレプリケーションすることなく、 Databricks ノートブック内で直接リアルタイムの SAP Ariba Procurement のデータ を探索、結合、分析できるようになりました。

CData Connect AI を 14 日間無料でお試しください

SAP Ariba Procurement のデータへのリアルタイムアクセスを簡素化する準備はできましたか？ CData Connect AI の 14 日間無料トライアルを今すぐ開始して、 Databricks から SAP Ariba Procurement へのシームレスなライブ接続を体験してください。

ローコード、インフラ不要、レプリケーション不要 - 重要なデータとインサイトへの シームレスでセキュアなアクセスを実現します。

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 お問い合わせ

この記事の内容

関連記事