Azure Data Lake Storage のデータをTableau Desktop で可視化・ダッシュボードを構築する

こんにちは！ウェブ担当の加藤です。Tableau といえば、直感的に使えるUI と高度なデータ分析・ダッシュボード構築機能を備えた人気のBI ツールですね。このTableau をCData ODBC Driver for ADLS と組み合わせることで、Tableau からリアルタイムでAzure Data Lake Storage データにアクセスできます。本記事では、CData ODBC Driver のインストールからTableau Desktop でのAzure Data Lake Storage データへの連携、ダッシュボードの構築までをステップバイステップでご紹介します。

Azure Data Lake Storage のODBC 接続を構成する

まずは、Azure Data Lake Storage への接続に必要な下準備を行います。CData ODBC Driver for ADLS のインストールがお済みでない方は、記事右側部分から「無償トライアルへ」ボタンをクリックし、製品をインストールしてください。インストール後自動で開かれるMicrosoft ODBC データソースアドミニストレーターを使って、ODBC DSN を作成および設定できます。

Authenticating to a Gen 1 DataLakeStore Account

Gen 1 uses OAuth 2.0 in Azure AD for authentication.

For this, an Active Directory web application is required. You can create one as follows:

1. Sign in to your Azure Account through the .
2. Select "Azure Active Directory".
3. Select "App registrations".
4. Select "New application registration".
5. Provide a name and URL for the application. Select Web app for the type of application you want to create.
6. Select "Required permissions" and change the required permissions for this app. At a minimum, "Azure Data Lake" and "Windows Azure Service Management API" are required.
7. Select "Key" and generate a new key. Add a description, a duration, and take note of the generated key. You won't be able to see it again.

To authenticate against a Gen 1 DataLakeStore account, the following properties are required:

• Schema: Set this to ADLSGen1.
• Account: Set this to the name of the account.
• OAuthClientId: Set this to the application Id of the app you created.
• OAuthClientSecret: Set this to the key generated for the app you created.
• TenantId: Set this to the tenant Id. See the property for more information on how to acquire this.
• Directory: Set this to the path which will be used to store the replicated file. If not specified, the root directory will be used.

Authenticating to a Gen 2 DataLakeStore Account

To authenticate against a Gen 2 DataLakeStore account, the following properties are required:

• Schema: Set this to ADLSGen2.
• Account: Set this to the name of the account.
• FileSystem: Set this to the file system which will be used for this account.
• AccessKey: Set this to the access key which will be used to authenticate the calls to the API. See the property for more information on how to acquire this.
• Directory: Set this to the path which will be used to store the replicated file. If not specified, the root directory will be used.

Tableau Desktop にODBC 接続を追加する

次に、Tableau Dekstop を開いて先ほど設定したAzure Data Lake Storage へのODBC 接続を、データソースとして追加しましょう。まずは、Tableau Desktop を起動します。

1. 起動後最初に表示される画面で、「接続」パネルから、「その他」→「その他データベース（ODBC）」をクリックします。
2. 表示される画面の「DSN」に、先ほど設定したCData Azure Data Lake Storage Source を指定して、「接続」をクリックします。完了したら、「サインイン」ボタンをクリックします。

Azure Data Lake Storage データへの接続はこれだけで完了です！ここからは実際にAzure Data Lake Storage データを取得して、データを使ったダッシュボードを作っていきましょう。

Tableau でAzure Data Lake Storage データを可視化する

可視化・分析に使用するAzure Data Lake Storage データを選択する

まずはAzure Data Lake Storage から可視化 / 分析に使うデータを指定します。

1. 「データ ソース」の画面が表示されたら、「データベース」ドロップダウンで「CData」を選択します。
2. 次に、「スキーマ」ボックスで「🔎」（検索）マークをクリックして、「Azure Data Lake Storage」を選択します。
3. 次に「テーブル」ボックスで、Azure Data Lake Storage 内の可視化したいテーブル名を検索して選択します。または、「🔎」（検索）マークをクリックしてテーブルを一覧を表示してそこから選択したり、「新しいカスタム SQL」ボタンからSQL ベースでデータをクエリすることもできます。
4. テーブルを選択すると右側の画面に選択したテーブルが表示されるので、必要に応じてテーブル間の関連付けを行います。画面下部のペインで選択したテーブルのフィールドやプレビューを参照できます。
5. 右上の「接続」メニューで「ライブ」オプションをクリックすると、Tableau へのデータロードをスキップしてリアルタイムでデータを扱うことができます。

これで、可視化に使用するデータの準備が整いました。あとは、Tableau の強力な可視化機能をフル活用してデータを可視化 / 分析できます。

Azure Data Lake Storage データを可視化する

それでは、実際にAzure Data Lake Storage のデータを可視化してみましょう。ここでは例としてResources テーブルのデータを使います。

1. データソースからシートタブに移動して、「テーブル」以下に表示されているカラムから可視化したいカラムを選択して行と列にドラッグドロップします。Tableau が自動で適切なグラフを選択くれるので、これだけでデータを可視化できました。
2. 複数のワークシートを作成すれば、組み合わせてダッシュボードを構築することもできます。

おわりに

このようにCData ODBC Driver を利用することで、各種クラウドサービスをTableau Desktop の接続先として利用できるようになります。CData ではAzure Data Lake Storage 以外にも270種類以上のデータソース向けにODBC Driver を提供しています。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。