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Python pandas を使ってOkta のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でOkta 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Okta 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 Okta は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Okta にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Okta 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Okta 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。
- Okta 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Okta 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Okta 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Okta 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Okta のデータを可視化
次は接続文字列を作成してOkta に接続します。create_engine 関数を使って、Okta 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("okta:///?Domain=dev-44876464.okta.com&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
Okta に接続するには、Domain 接続文字列プロパティをお使いのOkta ドメインに設定します。
Okta への認証にはOAuth を使用するため、カスタムOAuth アプリケーションを作成する必要があります。
カスタムOAuth アプリケーションの作成
Okta アカウントから：
- 管理者アカウントでOkta のデベロッパーエディションにサインインします。
- Admin Consoleで、Applications > Applications に移動します。
- Create App Integration をクリックします。
- Sign-in method は、OIDC - OpenID Connect を選択します。
- Application type は、Web Application を選択します。
- カスタムアプリケーションの名前を入力します。
- Grant TypeをAuthorization Code に設定します。トークンを自動的に更新したい場合は、Refresh Token もチェックしてください。
- コールバックURL を設定します。
- デスクトップアプリケーションやヘッドレスマシンでは、http://localhost:33333 または任意の別のポート番号を使用します。ここで設定したURI が、CallbackURL プロパティになります。
- Web アプリケーションの場合、コールバックURL を信頼できるリダイレクトURL に設定します。このURL は、アプリケーションへのアクセスが許可されたことを示すトークンを伴ってユーザーが戻ってくるWeb 上の場所です。
- Assignments セクションで、Limit access to selected groups を選択してグループを追加するか、グループの割り当ては一旦スキップします。
- OAuth アプリケーションを保存します。
- アプリケーションのGeneral タブに、アプリケーションのClient Id とClient Secret が表示されます。後で使用できるように、これらを記録してください。Client Id はOAuthClientId の設定に使用し、Client Secret はOAuthClientSecret の設定に使用します。
- Assignments タブを確認し、アプリケーションにアクセスする必要のあるすべてのユーザーがアプリケーションに割り当てられていることを確かめます。
- Okta API Scopes タブで、OAuth アプリケーションに付与するスコープを選択します。これらのスコープは、アプリが読み取り可能なデータを決定します。そのため、特定のビューに対するスコープを付与しないと、そのビューに対するクエリを実行する権限がドライバーに付与されません。各ビューに必要なスコープを確認するには、ヘルプドキュメントのデータモデル > ビュー のビュー固有のページを参照してください。
Okta 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 Id, ProfileFirstName FROM Users WHERE Status = 'Active'""", engine)
Okta 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、Okta のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="Id", y="ProfileFirstName") plt.show()
Okta 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("okta:///?Domain=dev-44876464.okta.com&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, ProfileFirstName FROM Users WHERE Status = 'Active'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="Id", y="ProfileFirstName")
plt.show()
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