Azure Machine Learning に業務データをフィードする方法の一つにOData があります。
スキーマ情報などの設定なしでフィードできて便利です。

CData API Server はノンコーディングでRDB、SaaS、NoSQL、フラットファイルからAPI を生成できます。API はOData 準拠ですので、Azure Machine Learning にデータをそのままフィードすることが可能です。

この記事では、API Server で生成した「仙台弁API」をOData フィードとしてAzure Machine Learning にデータを入れます。データソースはCData API Server が対応する80を超えるDB、SaaS、NoSQL などを使用可能です。

API Server の設定##

［MySQL のデータをCData API Server でポチポチだけでREST API として公開する］(http://qiita.com/jonathanh/items/fcd9aca3c1eb52206102) を参考にしてください。
データソースはなんでもOKです。
インターネット公開する必要がありますので、［デプロイ］から公開環境にデプロイしてください。

Azure Machine Learning でデータを取得する##

https://studio.azureml.net/ からAzure Machine Learning Studio にログインします。8時間の無償ゲスト利用が可能です。

［PROJECT］から＋をクリックして、新規プロジェクト「Sendaiben」を作成します。

次に［EXPERIMENTS］をクリックし、左下の［+NEW］をクリックします。そのあと［+ Blank Experiment］をクリック。

左から［Data Input and Output］→［Import Data］をドラグして、ドロップ。
ドロップした［Import Data］を右クリックして、［Data Feed Provider］を選択します。

右のプロパティで、以下を入力

Data Source: Data Feed Provvider
Data content type: OData
Data Source URL: API Server のエンドポイントを設定。ただし、以下のようにルートとなるエンドポイントの後に@Auth トークンを挟む必要があります。
他に認証項目を入れる方法がないようです。

http://localhost:8387/api.rsc/@YOURAUTHTOKEN/sendaibenlist/

［Import Data］をもう一度右クリックして、［Run Selected］を押して、データフィードを実行します。

データフィードが完了したら、再度［Import Data］を右クリックして、［Results Dataset］→［Visualize］をクリックします。

すると「仙台弁リスト」がインポートされていることを確認できます。

このように、OData 対応していないSaaS、DB、NoSQL データをAPI Server を使うことで、簡単にAzure Machine Learning にフィードできます。