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Python pandas を使ってSage Intacct のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でSage Intacct をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるSage Intacct 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Python エコシステムには多くのライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for SageIntacct は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Sage Intacct にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Sage Intacct のデータの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でSage Intacct にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。
CData Python Connectors の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- Sage Intacct をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
- pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにSage Intacct のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
CData Python Connectors では、1.データソースとしてSage Intacct の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でSage Intacct にアクセスします。
必要なライブラリのインストール
pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。
pip install pandas pip install matplotlib pip install sqlalchemy
次にライブラリをインポートします。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engine
Python でSage Intacct のデータを可視化
次は接続文字列を作成してSage Intacct に接続します。create_engine 関数を使って、Sage Intacct に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。
engine = create_engine("sageintacct:///?User=myusername&CompanyId=TestCompany&Password=mypassword&SenderId=Test&SenderPassword=abcde123")
Sage Intacct 接続プロパティの取得・設定方法
独自のWeb サービスクレデンシャル、埋め込みクレデンシャル（Basic 認証）、またはOkta クレデンシャルのいずれかを使用して、Sage Intacct への接続を確立できます。
Sage Intacct への認証
Sage Intacct は2種類の認証をサポートします。Basic およびOkta です。選択した認証方法に関連するプロパティを設定して、接続を構成します。
Basic 認証
Basic 認証スキームでは、埋め込みクレデンシャルを使用してデータの読み書きが可能です。オプションとして、独自のWeb サービスクレデンシャルを指定することもできます。
Basic 認証を使用して認証を行うには、以下のプロパティを設定します。
- AuthScheme：Basic。
- CompanyID：Sage Intacct にログインする際に会社を識別するために使用するID。
- User：Sage Intacct へのログインに使用するログイン名。
- Password：ログインクレデンシャル用のパスワード。
- （オプション）SenderID およびSenderPassword：Web サービスのSender ID およびパスワード。
Sage Intacct にアクセスするSQL を実行
pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, TotalDue FROM Customer WHERE CustomerId = '12345'""", engine)
Sage Intacct のデータを可視化
DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Sage Intacct のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Name", y="TotalDue") plt.show()
Sage Intacct からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。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。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。
ソースコード
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin
engine = create_engine("sageintacct:///?User=myusername&CompanyId=TestCompany&Password=mypassword&SenderId=Test&SenderPassword=abcde123")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, TotalDue FROM Customer WHERE CustomerId = '12345'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Name", y="TotalDue")
plt.show()
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