Azure Analysis Services を使ってBigQuery のデータをモデル化する方法

CData Connect Cloud を使ってAzure Analysis Services からBigQuery に接続し、リアルタイムBigQuery のデータをインポートします。

古川えりか
コンテンツスペシャリスト
最終更新日：2023-10-05

CData

こんにちは！ドライバー周りのヘルプドキュメントを担当している古川です。

Azure Analysis Services（AAS）は、エンタープライズレベルのデータモデルをクラウド上で提供する、フルマネージドのPaaS です。Azure 上で提供されているので、お馴染みの環境で手軽に使い始められます。CData Connect Cloud と連携することで、BigQuery のデータをAAS に繋いでBI ツール向けのデータモデルを簡単に作成できます。この記事ではConnect Cloud からBigQuery に接続し、AAS の拡張機能を有効にしたVisual Studio でBigQuery のデータをインポートする方法を紹介します。

CData Connect Cloud とは？

CData Connect Cloud は、以下のような特徴を持ったクラウド型のリアルタイムデータ連携製品です。

SaaS やクラウドデータベースを中心とする150種類以上のデータソース
BI、アナリティクス、ETL、ローコードツールなど30種類以上のツールやアプリケーションから利用可能
リアルタイムのデータ接続に対応。データの複製を作る必要はありません
ノーコードでシンプルな設定

詳しくは、こちらの製品資料をご確認ください。

Connect Cloud アカウントの取得

以下のステップを実行するには、CData Connect Cloud のアカウントが必要になります。こちらから製品の詳しい情報とアカウント作成、30日間無償トライアルのご利用を開始できますので、ぜひご利用ください。

BigQuery とのデータ連携について

CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を容易にします。CData のコネクティビティを活用すると、以下のようなことが可能になります。

OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなどの認証スキームを幅広くサポートし、BigQuery へのアクセスを容易にします。
BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
ジョブの開始、取得、キャンセル、テーブルの削除、SQL ストアドプロシージャによるジョブロードの挿入など、BigQuery の主要なアクションを実行できます。

CData のユーザーの多くはGoogle BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData のソリューションを使用してビジネスデータを別のデータソースからBigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、Google BigQuery のデータを分析・レポートするためにCData のコネクティビティを利用する場合もあり、両方のソリューションを利用するユーザーも少なくありません。

CData がいかにGoogle BigQuery の利便性を高めるかについて、詳しくはブログ記事をご覧ください： https://www.cdata.com/blog/what-is-bigquery。

Connect Cloud からBigQuery への接続

CData Connect Cloud を使うと、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。

Connect Cloud にログインし、 Add Connection をクリックします。

Add Connection パネルで「BigQuery」を選択します。

必要な認証プロパティを入力し、BigQuery に接続します。
BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法

Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
Create & Test をクリックします。
（任意の設定）「Add BigQuery Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、アクセス許可を更新します。

パーソナルアクセストークンの取得

OAuth 認証をサポートしていないサービス、アプリケーション、プラットフォーム、またはフレームワークから接続する場合は、認証に使用するパーソナルアクセストークン（PAT）を作成できます。きめ細かなアクセス管理を行うために、サービスごとに個別のPAT を作成するのがベストプラクティスです。

Connect Cloud アプリの右上にあるユーザー名をクリックし、User Profile をクリックします。
User Profile ページでPersonal Access Token セクションにスクロールし、 Create PAT をクリックします。
PAT の名前を入力して Create をクリックします。

パーソナルアクセストークンは作成時にしか表示されないため、必ずコピーして安全に保存してください。

接続の設定が完了したら、Azure Analysis Services を使用してVisual Studio からBigQuery のデータに接続できるようになります。

AAS を使ってVisual Studio からBigQuery に接続

以下のステップでは、Visual Studio からAzure Analysis Services にからCData Connect Cloud に接続して新しいBigQuery のデータソースを作成する方法を説明します。続けるには、Microsoft Analysis Services Projects の拡張機能が必要です。拡張機能はこちらからダウンロードできます。

拡張機能をインストールしたら、Visual Studio で新しいプロジェクトを作成しましょう。「Analysis Services 表形式プロジェクト」を選択します。

「新しいプロジェクト構成します」ダイアログが表示されるので、フィールドに必要な項目を入力します。

「作成」をクリックします。「テーブルモデルデザイナー」ダイアログボックスが開きます。ワークスペースサーバーを選択し、Azure Analysis Services サーバーのアドレス（例：asazure://eastus.azure.windows.net/myAzureServer）を入力します。 Test Connection をクリックし、サーバーにサインインします。

OK をクリックしてプロジェクトを作成します。Visual Studio ウィンドウは、以下のスクリーンショットのようになります。

Visual Studio の表形式モデルエクスプローラーで、データソースを右クリックして「データソースからインポート」を選択します。

Table Import Wizard で、SQL Server データベースを選択してConnect をクリックします。Server フィールドに、仮想SQL Server のエンドポイントとポートをカンマで区切って入力します（例：tds.cdata.com,14333）。
SQL Server Authentication をクリックして、次の情報を入力します。
- User name：CData Connect Cloud のユーザー名を入力します。ユーザー名はCData Connect Cloud のインターフェースの右上に表示されています（例：[email protected]）。
- Password：Settings ページで生成したPAT を入力します。
Test Connection をクリックします。接続テストに成功したら、Database name リストから目的のリストを選択し、Next をクリックします。