UKG Pro HCM のデータでDash Webアプリを作る方法（Connect AI + Python）

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpandasを使い、リアルタイムのUKG Pro HCM のデータをDashのWebアプリで可視化する方法を解説。コーディングなしの接続設定からグラフ表示まで実現します。

CData Connect AI の Python SDK（DB-API 2.0準拠）を使うと、pandas と Dash でリアルタイムのUKG Pro HCM のデータを可視化する Web アプリを、個別ドライバー不要で構築できます。接続・モジュールインストール・アプリ構築の3ステップで、約10分で完成します。

Python は豊富なモジュールのエコシステムを備えているため、素早く作業に取りかかり、システムをより効果的に連携できます。CData Connect AI Python SDK、pandas モジュール、そして Dash フレームワークを使えば、UKG Pro HCM のデータを扱う UKG Pro HCM 連携の Web アプリケーションを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Dash を使ってUKG Pro HCM のデータを可視化するシンプルな Web アプリを構築する方法をご紹介します。

Connect AI Python SDK（cdata-connect-ai）は DB-API 2.0（PEP 249）に準拠したクライアントなので、pandas は SDK の接続オブジェクトから直接クエリ結果を読み取れます。ソースごとにドライバーをインストールする必要はありません。パーソナルアクセストークンで接続して、アプリを構築しましょう。

Python + pandas + Dash でできること

UKG Pro HCM データの可視化ダッシュボード作成

SQL クエリで取得した UKG Pro HCM のレコードを pandas の DataFrame に読み込み、Dash のグラフコンポーネントに渡すだけで、業種別の傾向などを視覚的に確認できるダッシュボードを構築できます。

リアルタイムデータの自動更新レポート

Connect AI 経由の接続はパーソナルアクセストークンで認証されるため、スケジュール実行するスクリプトに組み込めば、UKG Pro HCM の最新データを反映したレポートを定期的に生成できます。

複数データソースとの統合分析

DB-API 2.0 準拠のクライアントなので、同じコードパターンで UKG Pro HCM 以外のデータソースにも接続でき、pandas 上で結合・集計してから Dash で一元的に可視化できます。

Connect AI で UKG Pro HCM に接続する方法は？

CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
    2. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「UKG Pro HCM」を選択します
    3. データソースの選択
  3. UKG Pro HCM に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    まず、Profile 接続プロパティをディスク上の UKGProHCM プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\UKGProHCM.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティを UKGProHCM の接続文字列に設定します（以下を参照）。

    UKGProHCM API プロファイル設定

    UKG Pro HCM では、Basic 認証とカスタマー API キーを組み合わせて API へのアクセスを認可します。接続には、UKG Pro HCM の認証情報と、UKG が発行したカスタマー API キーが必要です。

    認証するには、以下の接続プロパティを設定します。

    • AuthScheme：Basic に設定します。
    • User：UKG Pro HCM のユーザー名に設定します。
    • Password：UKG Pro HCM のパスワードに設定します。
    • ProfileSettings：以下の項目をセミコロン区切りで指定します。
      • Host：UKG Pro HCM テナントのホスト名（例：yourcompany.ultipro.com）。
      • CustomerAPIKey：UKG のカスタマー API キー。各 API 呼び出しで US-CUSTOMER-API-KEY リクエストヘッダーとして渡されます。

    カスタマー API キーの入手方法については、UKG Pro HCM の管理者にお問い合わせいただくか、UKG Developer Portal（https://developer.ukg.com）をご参照ください。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックします
  5. 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

Python SDK は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして、設定ページを開きます。
  2. 設定ページの Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして安全な場所に保管してください。

必要なモジュールをインストールする

pip ユーティリティを使って、SDK（pandas エクストラ付き）、Dash、Plotly をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install dash
pip install plotly

Python で UKG Pro HCM のデータの Web アプリを構築する

必要なモジュールをインストールしたら、Web アプリを構築する準備は完了です。以下にコードスニペットを紹介しますが、完全なソースコードは記事の末尾に掲載しています。

まずモジュールをインポートし、アカウントのメールアドレスと PAT で Connect AI に接続して、UKG Pro HCM のデータを DataFrame に読み込みます。識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名（例：API1）になります。

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT UserId, UserName "
    "FROM [API1].[API].[UserDetails] "
    "WHERE UserStatus = 'A'",
    conn,
)

conn.close()

アプリとレイアウトを設定する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、UKG Pro HCM のデータから棒グラフを作成し、アプリのレイアウトを設定します。

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['UserId'], y=df['UserName'], name='UserId')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='UKG Pro HCM UserDetails Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

アプリを実行できるようにする

接続、アプリ、レイアウトの設定が完了したら、アプリを実行する準備は整いました。

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

それでは、Python で Web アプリを実行し、ブラウザでUKG Pro HCM のデータを確認してみましょう。

python api-dash.py
ブラウザで動作する Dash の Web アプリ（Salesforce の例）

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を使って、リアルタイムのUKG Pro HCM のデータでインタラクティブな Dash の Web アプリを構築できるようになりました。UKG Pro HCM（および数百種類のその他のデータソース）への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。

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完全なソースコード

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT UserId, UserName "
    "FROM [API1].[API].[UserDetails] "
    "WHERE UserStatus = 'A'",
    conn,
)

conn.close()

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['UserId'], y=df['UserName'], name='UserId')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='UKG Pro HCM UserDetails Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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