SparkPostのデータをLooker Studioで可視化する方法

Looker Studio（旧Google データポータル）を使えば、リッチな可視化を追加したダッシュボードやレポートを簡単に作成できます。CData Connect AI と組み合わせることで、SparkPost のデータに簡単に接続してLooker Studio からデータを連携利用できます。この記事では、Looker Studio からCData Connect AI を通してSparkPost に連携し、SparkPost のデータを使用した可視化を作成する方法を説明します。

CData Connect AI は、SparkPost を含む数百のデータソースをSQL Server 互換エンドポイントとして公開するクラウドサービスです。Looker Studio からは通常のSQL Server と同じ手順で接続でき、レプリケーション不要でライブのSparkPost のデータを利用できます。

Connect AI からSparkPost への接続

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を使ってデータソースに接続できます。

1. Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。
2. 「Add Connection」パネルから「SparkPost」を選択します。
3. 必要な認証プロパティを入力し、SparkPost に接続します。

   まず、Profile 接続プロパティをディスク上の SparkPost プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\SparkPost.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティを SparkPost の接続文字列に設定します（以下を参照）。

   SparkPost API プロファイル設定

   SparkPost アカウントで Configuration > API Keys > Create API Key に移動して、API キーを生成します。

   
4. Create & Test をクリックします。
5. 「Add SparkPost Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を更新します。

コネクションの設定が完了したら、Looker Studio からSparkPost のデータへの接続準備ができました。

SparkPost のリアルタイムデータにLooker Studio からアクセス

それでは、Looker Studio からCData Connect AI に接続して新しいSparkPost のデータソースを作成し、データを使った可視化を作成していきましょう。

1. Looker Studio にログインして、「作成」ボタンから新しいデータソースを作成し、CData Connect AI Connector を選択します。

2. 「Authorize」をクリックしてGoogle アカウントへのアクセスを許可します。
3. 「Authorize」をクリックしてご利用のCData Connect AI インスタンスを認証します。
4. Looker Studio のCData Connect AI Connector でドロップダウンからインポートする「Connections」を選択し、「Next」をクリックします。

5. コネクション（例：API1）を選択し、「Next」をクリックします。
6. テーブル（例：ABTests）を選択するかCustom Query を使用して、「CONNECT」をクリックして次に進みます。
7. 必要な場合にはカラムを変更して、「レポートを作成」をクリックしてデータソースをレポートに追加します。

8. 可視化のスタイルを選択してレポートに追加します。
9. ディメンションと指標を選択して可視化を作成します。これで、SparkPost のデータの可視化が作成できました。

クラウドアプリケーションからSparkPost のデータへのリアルタイム連携

これで、可視化の作成は完了です。あとは、SparkPost から自在にデータを取得して、ダッシュボード構築やレポーティングに活用できます。

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