SAP SuccessFactors のデータでDashのWebアプリを作る方法｜CData 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SAP SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors のデータを扱う SAP SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors」を選択します
    3. データソースの選択
  3. SAP SuccessFactors に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    SAP SuccessFactorsへの接続

    それでは、SAP SuccessFactors に接続していきましょう。CData 製品は、デフォルトで有効になっているOData API を介してSAP SuccessFactors と通信します。追加の権限が必要な場合は、SAP サポートサイトをご確認ください。

    認証方法として、Azure AD 認証、SAP IAS 認証、OAuth 認証（推奨）、Basic 認証（非推奨）のいずれかを使用してSAP SuccessFactors に認証できます。

    必要な接続プロパティ

    選択したAuthScheme に関わらず、SAP SuccessFactors 環境を識別するために以下の接続プロパティを設定しましょう。

    • URL：SuccessFactors をホストするサーバーのURL
    • CompanyId：SAP SuccessFactors テナントに割り当てられた一意の識別子。この値はAPI 認証に必要で、組織固有のものです

    OAuth 認証

    SAP SuccessFactors では、OAuth 認証を2種類のグラント種別でサポートしています。

    • SAP SuccessFactors LMS インスタンスのクライアントグラント種別
    • SAML-2 Bearer グラント種別

    OAuth 認証を有効にするには、すべてのOAuth フローでカスタムOAuth アプリケーションを作成し、適切なプロパティを設定する必要があります。

    デスクトップアプリケーションでカスタムOAuth アプリケーションの資格情報を使用して認証するには、OAuth アクセストークンを取得し、更新する必要があります。これらを設定すると、接続の準備が整います。

    OAuth アクセストークンの取得およびリフレッシュ

    以下のプロパティを設定してください。

    • InitiateOAuth：GETANDREFRESH。OAuthAccessToken を自動的に取得およびリフレッシュするために使用します
    • OAuthClientId：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
    • CallbackURL：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に定義されたリダイレクトURI
    • OAuthClientSecret （クライアントグラント種別のみ）：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
    • PrivateKey （SAML-2 Bearer グラント種別のみ）：カスタムOAuth アプリケーションの作成時にダウンロードした秘密鍵証明書のパス、またはその証明書のbase64 でエンコードされた内容

    接続すると、CData 製品がデフォルトブラウザでSAP SuccessFactors 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。

    アプリケーションにアクセス許可を与えると、CData 製品がOAuth プロセスを完了します。

    1. CData 製品がSAP SuccessFactors 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. OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定されたパスに保存されます。これらの値は接続間で永続化されます

    アクセストークンの期限が切れた際は、CData 製品が自動でアクセストークンをリフレッシュします。

    カスタムOAuth アプリケーションの作成やその他の認証方法については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」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 SAP SuccessFactors 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 SuccessFactors 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：SAPSuccessFactors1）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 address1, zipCode "
    "FROM [SAPSuccessFactors1].[SAPSuccessFactors].[ExtAddressInfo] "
    "WHERE city = 'Springfield'",
    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 SuccessFactors 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['address1'], y=df['zipCode'], name='address1')

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 SuccessFactors ExtAddressInfo 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 SuccessFactors のデータを確認してみましょう。

python sapsuccessfactors-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SAP SuccessFactors 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 SuccessFactors（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 address1, zipCode "
    "FROM [SAPSuccessFactors1].[SAPSuccessFactors].[ExtAddressInfo] "
    "WHERE city = 'Springfield'",
    conn,
)

conn.close()

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

trace = go.Bar(x=df['address1'], y=df['zipCode'], name='address1')

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 SuccessFactors ExtAddressInfo Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

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

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