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Python pandas を使ってSalesforce Data Cloud のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でSalesforce Data Cloud 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Salesforce Data Cloud 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 SalesforceDataCloud は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Salesforce Data Cloud にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Salesforce Data Cloud 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Salesforce Data Cloud 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。
- Salesforce Data Cloud 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Salesforce Data Cloud 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Salesforce Data Cloud 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Salesforce Data Cloud 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Salesforce Data Cloud のデータを可視化
次は接続文字列を作成してSalesforce Data Cloud に接続します。create_engine 関数を使って、Salesforce Data Cloud 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("salesforcedatacloud:///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
Salesforce Data Cloud は、OAuth 標準による認証をサポートしています。
OAuth
AuthScheme をOAuth に設定します。
デスクトップアプリケーション
CData は、デスクトップでの認証を簡略化する埋め込みOAuth アプリケーションを提供します。
また、Salesforce Data Cloud コンソールで設定および登録するカスタムOAuth アプリケーションを介してデスクトップから認証することもできます。詳しくは、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリの作成を参照してください。
接続する前に、次のプロパティを設定します。
- InitiateOAuth：GETANDREFRESH。InitiateOAuth を使えば、繰り返しOAuth の交換を行ったり、手動でOAuthAccessToken を設定する必要はなくなります。
- OAuthClientId （カスタムアプリケーションのみ）：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントID。
- OAuthClientSecret （カスタムアプリケーションのみ）：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントシークレット。
接続すると、本製品 はデフォルトブラウザでSalesforce Data Cloud のOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。
以下のようにドライバーがOAuth プロセスを完了します。
- コールバックURL からアクセストークンを取得します。
- 古いトークンの期限が切れたときは、新しいアクセストークンを取得します。
- OAuthSettingsLocation にOAuth 値を保存し、接続間で永続化します。
Web アプリケーションやヘッドレスマシンを含むその他のOAuth メソッドについては、ヘルプドキュメントを参照してください。
Salesforce Data Cloud 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 [Account ID], [Account Name] FROM Account WHERE EmployeeCount = '250'""", engine)
Salesforce Data Cloud 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、Salesforce Data Cloud のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="[Account ID]", y="[Account Name]") plt.show()
Salesforce Data Cloud 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("salesforcedatacloud:///?InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT [Account ID], [Account Name] FROM Account WHERE EmployeeCount = '250'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="[Account ID]", y="[Account Name]")
plt.show()
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