--- title: 【Sisense Connector】CDataのkintone Connectorでkintoneのデータをダッシュボード化してみる description: CData社は130を超えるSisense用のデータコネクタを準備しています。Sisenseご導入の企業はこれらのコネクタを全て無償で利用できます。今回はCData社のkintone Connectorを使用して、kintoneからデータを取り込んでダッシュボードを作成してみます。 image: https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/03_kintone_connectors-1024x512-Oct-07-2020-03-08-11-98-AM.png --- ![INSIGHT LAB_文字のみ_WHT-1](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT-1.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT-1.png) ![INSIGHT LAB_文字のみ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png) [![お問い合わせ](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/a4a0266e-14ad-4388-b83f-681a6f35b8a7.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/a4a0266e-14ad-4388-b83f-681a6f35b8a7) - [Sisenseとは](https://service.insight-lab.co.jp/sisense) - [Sisenseナレッジ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense) - [セミナー](https://event.insight-lab.co.jp/sisense-seminar) - [トレーニング](https://service.insight-lab.co.jp/data-analytics-dojo/training_course) - [お役立ち資料](https://download.insight-lab.co.jp/sisense/download) ###### 4 分で読むことができます。 # [【Sisense Connector】CDataのkintone Connectorでkintoneのデータをダッシュボード化してみる](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/data-modeling/cdata) 執筆者 [BI LAB編集室](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/author/bi-lab) 更新日時 2020年10月16日 ###### Topics: [Connector](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/tag/connector) [CData](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/tag/cdata) ![【Connector】CDataのkintone Connectorでkintoneのデータをダッシュボード化してみる](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/03_kintone_connectors-1024x512-Oct-07-2020-03-08-11-98-AM.png) 目次 まずは**[Sisense公式サイトのData Connectorsのページ](https://www.sisense.com/data-connectors/)**を見てほしい。 Sisenseのコネクタってこんなにある。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/01_sisense_connectors-1024x513-Oct-07-2020-03-08-09-49-AM.png?width=1024&height=513&name=01_sisense_connectors-1024x513-Oct-07-2020-03-08-09-49-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/01_sisense_connectors-Oct-07-2020-03-08-12-78-AM.png) その中で"CEITIFIED CONNECTOR"というのがCData社が開発したコネクタで、このページで紹介されている以外にも実はこんなにある。 **[▼CData Sisense Data Connecor](https://www.cdata.com/solutions/bi/sisense/)** [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/02_cdata_connectors-1024x520-Oct-07-2020-03-08-16-26-AM.png?width=1024&height=520&name=02_cdata_connectors-1024x520-Oct-07-2020-03-08-16-26-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/02_cdata_connectors-Oct-07-2020-03-08-13-92-AM.png) 2019年7月現在で130以上のコネクタがあり、Sisenseユーザはこれらのコネクタを全て使える。 SisenseもCDataも、なんて太っ腹なんだ。 以前、別のBI製品で純正コネクタからCData社のコネクタに変えたら劇的にデータロードが速くなったってことがあったな。 やっぱり専門メーカーはすごい！ というわけで、今回はConnector編の第1回として、kintoneと繋いじゃおうという企画。   ## 1. kintone接続環境を構築する kintoneは知ってるよね？ もちろん、うちの会社も使っている。 kintoneとは（今さら説明するまでもないんだけど）、サイボウズ社が提供する業務管理プラットフォームで、導入企業数は10,000社を超えると言われている。 今回は実際にkintoneに接続してサンプルアプリからElastiCubeにデータを取り込んでみる。 導入していない企業の方は**[ここ](https://kintone.cybozu.co.jp/trial/)**のサイトから30日間の無料トライアルに申し込んでみてね（すごく簡単に申し込めてすぐ使える）。 ### 1.1 kintone Connectorのダウンロード **[CData社のSisense専用ページ](https://www.cdata.com/solutions/bi/sisense/)**からkintone Connectorをダウンロードする。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/03_kintone_connectors-1024x512-Oct-07-2020-03-08-11-98-AM.png?width=1024&height=512&name=03_kintone_connectors-1024x512-Oct-07-2020-03-08-11-98-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/03_kintone_connectors-Oct-07-2020-03-08-26-92-AM.png) CDataJDBCDriverforKintone.zipというファイルがダウンロードされるので、解凍すると以下のファイルが現れる。 （Java SEが入っていない方は**[ここ](https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html)**からダウンロードしてインストールしておいてね） ### 1.2 kintone Connectorのセットアップ [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/04_setup-1024x274-Oct-07-2020-03-08-27-76-AM.png?width=1024&height=274&name=04_setup-1024x274-Oct-07-2020-03-08-27-76-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/04_setup-Oct-07-2020-03-08-21-73-AM.png) setup.jarをダブルクリックするとインストールが始まる。インストールはユーザ情報の登録くらいしかなくあっさりと終わる。 インストールでは、C:\\Program Files\\CDataにセットアップされる。フォルダ名を見ればわかると思うが、このドライバはJDBC Driverなので、Generic JDBC Connectorで接続することになる。 Generic JDBC Connector接続は**[【Sisense Data Modeling】データベースの準備～Generic JDBC Connectorで接続](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/data-modeling/sqlite-jdbc)**でも紹介しているが、CDataのコネクタはちょっと特殊なので、セットアップ方法を解説していく。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/05_folder-1024x236-Oct-07-2020-03-08-20-17-AM.png?width=1024&height=236&name=05_folder-1024x236-Oct-07-2020-03-08-20-17-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/05_folder-Oct-07-2020-03-08-14-60-AM.png) [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/06_lib_folder-1024x359-Oct-07-2020-03-08-24-28-AM.png?width=1024&height=359&name=06_lib_folder-1024x359-Oct-07-2020-03-08-24-28-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/06_lib_folder-Oct-07-2020-03-08-28-67-AM.png) このフォルダを開くとlibというフォルダがあるので、これをC:\\ProgramData\\Sisense\\DataConnectors\\jdbcdriversフォルダにコピーし、KintoneDriverとリネームしておく。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/07_jdbc_folder-1024x243-Oct-07-2020-03-08-18-47-AM.png?width=1024&height=243&name=07_jdbc_folder-1024x243-Oct-07-2020-03-08-18-47-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/07_jdbc_folder-Oct-07-2020-03-08-19-49-AM.png) 以上でセットアップは完了だ。 ## 2. Generic JDBC Connectorで接続 ### 2.1 Generic JDBC Connecorの接続設定 Generic JDBC Connectorを開く。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/08_generic-1024x538-Oct-07-2020-03-08-20-95-AM.png?width=1024&height=538&name=08_generic-1024x538-Oct-07-2020-03-08-20-95-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/08_generic-Oct-07-2020-03-08-11-09-AM.png) 接続設定画面で、以下のように入力する。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/09_connect-1024x536-Oct-07-2020-03-08-08-35-AM.png?width=1024&height=536&name=09_connect-1024x536-Oct-07-2020-03-08-08-35-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/09_connect-Oct-07-2020-03-08-29-61-AM.png) ■**Connection String** jdbc:kintone:URL=https://sato-g.cybozu.com/;User=sato-g@insight-lab.co.jp;Password=hogehoge; ■**JDBC JARs Folder** KintoneDriver （ここはC:\\ProgramData\\Sisense\\DataConnectors\\jdbcdriversの下のフォルダ名を入れる） ■**Driver's Class Name** cdata.jdbc.kintone.KintoneDriver User NameとPasswordはConnection Stringに埋め込んでいるので、入れなくていい。 ### 2.2 データの選択とビルド データベース画面では「CData」が表示されるので、クリックして進める。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/10_database-1024x699-Oct-07-2020-03-08-22-42-AM.png?width=1024&height=699&name=10_database-1024x699-Oct-07-2020-03-08-22-42-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/10_database-Oct-07-2020-03-08-15-28-AM.png) [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/11_dataselect-1024x697-Oct-07-2020-03-08-25-10-AM.png?width=1024&height=697&name=11_dataselect-1024x697-Oct-07-2020-03-08-25-10-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/11_dataselect-Oct-07-2020-03-08-17-54-AM.png) データを選択画面で**案件管理（営業支援パック）**を選択し、ビルドすれば完了だ。 [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/12_datamodel-1024x470-Oct-07-2020-03-08-23-12-AM.png?width=1024&height=470&name=12_datamodel-1024x470-Oct-07-2020-03-08-23-12-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/12_datamodel-Oct-07-2020-03-08-10-10-AM.png) kintoneは１アプリ１テーブルの構成なので、データモデルは至って簡単。留意すべき点はデータタイプで、本来は数値であるべきものがテキストになっていたりするので修正しておこう。 ### 2.3 ダッシュボード作成 サンプルアプリなので、データが10件しかないけど、とりあえずサクッとサンプルダッシュボードを作ってみた。 （BloXで少し遊んでみたけど、結構楽しい） [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Imported_Blog_Media/13_dashboard-Oct-07-2020-03-08-25-89-AM.png?width=1020&height=561&name=13_dashboard-Oct-07-2020-03-08-25-89-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/13_dashboard-Oct-07-2020-03-08-25-89-AM.png) ## 3. まとめ 実はDriverのzipファイルを解凍してできる「CData JDBC Driver for kintone 2019」フォルダをそのままSisense側のフォルダに突っ込んでいて接続がうまく行かなかった。 CData JDBC Driver for kintone 2019フォルダ内のlibフォルダを持っていかないと動かないんだな。 考えたらそれはそうだよね、jarファイルはlibフォルダ内だから。 それ以外は結構簡単に接続できたので、CData社のコネクタは同じ要領で行けると思う。 kintoneのデータをこんなに簡単に可視化できるなんていいよね。 Sisenseを体験してみませんか？ INSIGHT LABではSisense紹介セミナーを定期開催しています。Sisenseの製品紹介や他BI製品との比較だけでなく、デモンストレーションを通してSisenseのシンプルな操作性やプレゼンテーション機能を体感いただけます。 [![詳細はこちら](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/ff8d86bf-1184-4d92-8926-6a31a20de4b0.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/ff8d86bf-1184-4d92-8926-6a31a20de4b0) - [Tweet](https://twitter.com/share) ![BI LAB編集室](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/image%20(3)-3.png) #### 執筆者 [BI LAB編集室](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/author/bi-lab) BI LAB（データ活用研究所）編集室です。 BI、AI、DWHなどデータ活用に関するトレンドやニュースやコラムをほぼ毎日配信しています。押さえておきたい基本知識から、最新ニュース、事例インタビューやお役立ち情報・セミナーレポートまで、データ活用の専門家ならではの視点と情報量でお届けします。 ###### [前の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/columnchart_sortoder) [![【Widget】棒グラフのソート順を設定する裏ワザ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/01_chart-2-1024x589-Oct-07-2020-03-08-43-00-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/columnchart_sortoder) ###### [【Sisense Widget】棒グラフのソート順を設定する裏ワザ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/columnchart_sortoder) ###### [次の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/formula/avg_aggregation) [![【Formula】～ごとの平均、最大、最小ってどうやって求めるの？](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Imported_Blog_Media/12_avg_all_chart-1024x579-Oct-07-2020-03-04-18-68-AM.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/formula/avg_aggregation) ###### [【Sisense Formula】～ごとの平均、最大、最小ってどうやって求めるの？](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/formula/avg_aggregation) RECOMMEND こちらの記事も人気です。 ###### 4 分で読むことができます。 #### [【Sisense Administaration】無料のSSL証明書"Let's Encrypt"でSSL化してみる](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/administration/ssl_lets_encrypt) ###### 2020年 10月 16日 ###### 8 分で読むことができます。 #### [【API連携】Spotify音楽データの分析①【Sisense】](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/information/spotify_music_data_1) ###### 2020年 10月 16日 ###### 2 分で読むことができます。 #### [【Sisense Widget】折れ線グラフを階段状に表示する](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/step_line_chart) ###### 2020年 10月 16日 ###### 3 分で読むことができます。 #### [【Sisense Widget】Radar Chartを使ってポケモンの種族値を表示してみた](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/radarchart) ###### 2020年 10月 16日 ###### 3 分で読むことができます。 #### [【Sisense Formula】CASE関数を使って条件分岐する](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/formula/case) ###### 2020年 10月 16日 ###### 3 分で読むことができます。 #### [【Sisense Widget】折れ線グラフにおける欠落値の対処法](https://knowledge.insight-lab.co.jp/sisense/widget/line-graph) ###### 2020年 10月 16日 ##### 運営会社 運営会社 - 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