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Dynamics NAV へのデータ連携用のPython Connector ライブラリ。pandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの主要なPython ツールにDynamics NAV をシームレスに統合。

Python pandas を使ってDynamics NAV のデータを可視化・分析する方法

CData Python Connector を使えば、Python でDynamics NAV 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。

加藤龍彦
デジタルマーケティング

最終更新日:2023-09-23
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CData

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Python ロゴ

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 DynamicsNAV は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Dynamics NAV にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Dynamics NAV 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Dynamics NAV 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。

  1. Dynamics NAV 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
  2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにDynamics NAV のデータを連携
  3. 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Dynamics NAV 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Dynamics NAV 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Dynamics NAV のデータを可視化

次は接続文字列を作成してDynamics NAV に接続します。create_engine 関数を使って、Dynamics NAV 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("dynamicsnav:///?http://myserver:7048&User=myserver\Administrator&Password=admin&ServerInstance=DYNAMICSNAV71")

Dynamics NAV 接続プロパティの取得・設定方法

Dynamics NAV に接続する前に、サーバーでOData サービスを有効にしておく必要があります。OData サービスを有効にすると、CData 製品はサーバーで発行されるあらゆるサービスにクエリできるようになります。Url を有効なDynamics NAV サーバー組織のルート(例:http://MyServer:7048)およびServerInstance(例:DynamicsNAV71)に設定します。 もしサーバーにService Default Company がない場合は、Company(例:'CRONUS Canada, Inc.')も設定する必要があります。 マルチテナントインストールでは、Tenant にテナントId(例:'Cronus1')を指定します。

認証するには、User およびPassword プロパティを設定して、Dynamics NAV ログインクレデンシャルまたはWindows ユーザークレデンシャルを有効にします。 AuthScheme で適切な認証メソッドを選択します。

Dynamics NAV 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, Prices_Including_VAT FROM Customer WHERE Name = 'Bob'""", engine)

Dynamics NAV 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、Dynamics NAV のデータをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Name", y="Prices_Including_VAT")
plt.show()
Dynamics NAV データ in a Python plot (Salesforce is shown).

Dynamics NAV 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("dynamicsnav:///?http://myserver:7048&User=myserver\Administrator&Password=admin&ServerInstance=DYNAMICSNAV71")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, Prices_Including_VAT FROM Customer WHERE Name = 'Bob'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Name", y="Prices_Including_VAT")
plt.show()

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30日間無償トライアルで、CData のリアルタイムデータ連携をフルにお試しいただけます。記事や製品についてのご質問があればお気軽にお問い合わせください。