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

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 SugarCRM は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Sugar CRM にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Sugar CRM 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Sugar CRM 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. Sugar CRM 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Sugar CRM 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Sugar CRM 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Sugar CRM 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Sugar CRM のデータを可視化

次は接続文字列を作成してSugar CRM に接続します。create_engine 関数を使って、Sugar CRM 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("sugarcrm:///?User=MyUser&Password=MyPassword&URL=MySugarCRMAccountURL&CacheMetadata=True")

CData 製品をSugarCRM に認証するには、以下を有効なSugarCRM ユーザー資格情報に設定する必要があります。User：SugarCRM アカウントのユーザー。Password：SugarCRM アカウントのパスワード。

OAuth consumer key とconsumer secret は、Admin -> OAuth Keys で生成することができます。OAuthClientId にOAuth consumer key を、OAuthClientSecret にconsumer secret　を設定します。

さらに、SugarCRM への接続を確立するには以下を指定します。URL：'http://{sugar crm instance}.com' の形式で、SugarCRM アカウントに紐付いているURL に設定。Platform：認証中にログインの競合が発生した場合は、SugarCRM UI で作成したプラットフォームのいずれかに設定。

SugarCRM メタデータの取得は高負荷になる可能性があることに注意してください。メタデータのキャッシュ で説明しているように、メタデータをローカルに格納することをお勧めします。

Sugar CRM 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, AnnualRevenue FROM Accounts WHERE Name = 'Bob'""", engine)

Sugar CRM 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、Sugar CRM のデータをグラフ化してみます。

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

Sugar CRM 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("sugarcrm:///?User=MyUser&Password=MyPassword&URL=MySugarCRMAccountURL&CacheMetadata=True")
df = pandas.read_sql("""SELECT Name, AnnualRevenue FROM Accounts WHERE Name = 'Bob'""", engine)

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