SAP Ariba Procurement のデータをPythonのpandasで可視化する方法｜CData Connect AI

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpandas、Matplotlibを組み合わせ、リアルタイムのSAP Ariba Procurement のデータを分析・可視化する方法を解説。pandas.read_sqlでSDK接続をそのまま渡せます。

CData Connect AI Python SDKをpandasとMatplotlibに接続すると、パーソナルアクセストークンで認証するだけでリアルタイムのSAP Ariba Procurement のデータをDataFrameに読み込み、そのままグラフとして可視化できます。SQLAlchemyエンジンの設定やソースごとのドライバーインストールは不要です。

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 pandas、Matplotlib のモジュールを使えば、SAP Ariba Procurement のデータを可視化する SAP Ariba Procurement 連携の Python アプリケーションやスクリプトを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Matplotlib の組み込み関数を使ってSAP Ariba Procurement のデータをクエリし、その結果を可視化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も、SQLAlchemy のエンジンを設定する必要もありません。パーソナルアクセストークンで接続して、その接続をそのまま pandas.read_sql に渡すだけです。

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。

  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「SAP Ariba Procurement」を選択します
    3. データソースの選択
  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
    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）と Matplotlib をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install matplotlib

Python で SAP Ariba Procurement のデータを可視化する

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。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 pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import cdata_connect_ai

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

pandas で SAP Ariba Procurement をクエリする

pandas の read_sql 関数を使って SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。エンジンは不要で、SDK の接続をそのまま渡すだけです。

df = pandas.read_sql(
    "SELECT DocumentNumber, Revision "
    "FROM [SAPAribaProcurement1].[SAPAribaProcurement].[Orders] "
    "WHERE OrderStatus = 'CHANGED'",
    conn,
)

注意：pandas が、公式にサポートしているのは SQLAlchemy の接続のみであるという UserWarning を出力する場合があります。これは DB-API 接続を直接渡したときに想定される動作です。クエリは正しく実行されるため、この警告は無視して問題ありません。

SAP Ariba Procurement のデータを可視化する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、plot 関数を使ってチャートを作成します。show メソッドを使うと、チャートが新しいウィンドウに表示されます。

df.plot(kind="bar", x="DocumentNumber", y="Revision")
plt.show()

conn.close()
クエリ結果を表示した Matplotlib のチャート（Salesforce の例）

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を通じて、リアルタイムのSAP Ariba Procurement のデータを pandas に読み込め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 pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import cdata_connect_ai

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

df = pandas.read_sql(
    "SELECT DocumentNumber, Revision "
    "FROM [SAPAribaProcurement1].[SAPAribaProcurement].[Orders] "
    "WHERE OrderStatus = 'CHANGED'",
    conn,
)

df.plot(kind="bar", x="DocumentNumber", y="Revision")
plt.show()

conn.close()

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