Workday のデータでDashのWebアプリを作る方法｜CData Connect AI + Python

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Workday 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、Workday のデータを扱う Workday 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Workday 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

Workday 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 Workday 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、Workday 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 Workday 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。

はじめに

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Connect AI で Workday 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. 「Add Connection」パネルから「Workday」を選択します

3. Workday に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Workday 接続プロパティの取得・設定方法

   ここでは、4つのWorkday API の接続パラメータを設定する方法、およびTenant とBaseURL を取得する方法について説明します。必要なAPI のパラメータが設定され、カスタムOAuth および / またはAzure AD API クライアントを作成したら、接続の準備は完了です。

   接続の前提条件

   API / 前提条件 / 接続パラメータ
   WQL / WQL サービスを有効化（下記参照） / ConnectionType： WQL
   Reports as a Service / カタログレポートの設定（ヘルプドキュメントの「データアクセスのファインチューニング」参照） / ConnectionType： Reports
   REST / 自動で有効化 / ConnectionType： REST
   SOAP / 自動で有効化 / ヘルプドキュメントのWorkday SOAP API への認証を参照

   BaseURL およびTenant の取得

   BaseURL およびTenant プロパティを取得するため、Workday にログインしてView API Clients を検索します。 この画面では、Workday はBaseURL とTenant の両方を含むURL であるWorkday REST API Endpoint を表示します。

   REST API Endpoint のフォーマットは、 https://domain.com//mycompany です。ここで、
   

   • https://domain.com（URL のサブディレクトリと会社名の前の部分）はBaseURL です。
   • mycompany（URL の最後のスラッシュの後の部分）はTenant です。

   例えば、REST API エンドポイントがhttps://wd3-impl-services1.workday.com/ccx/api/v1/mycompany の場合、 BaseURL はhttps://wd3-impl-services1.workday.com であり、Tenant はmycompany です。

   WQL サービスを有効化

   Workday WQL API を介して接続するには、はじめにWQL Service を有効にする必要があります。
   1. Workday を開きます。
   2. 検索バーにView Domain と入力します。
   3. プロンプトにWorkday Query Language と入力します。
   4. Allowed Security Group Types のいずれかに、接続するユーザーが含まれていることを確認します。

   Workday への認証

   Basic 認証以外のほとんどのWorkday 接続では、認証のためにOAuth ベースのカスタムAPI クライアントアプリケーションを作成する必要があります。これには、ユーザーがAzure AD 資格情報を介して接続するエンタープライズインストールも含まれます。 Workday への認証につての詳細は、ヘルプドキュメントの「Workday への認証」セクションを参照してください。

   

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。

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。
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 Workday 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、Workday 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：Workday1）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 Worker_Reference_WID, Legal_Name_Last_Name "
    "FROM [Workday1].[Workday].[Workers] "
    "WHERE Legal_Name_Last_Name = 'Morgan'",
    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、Workday 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['Worker_Reference_WID'], y=df['Legal_Name_Last_Name'], name='Worker_Reference_WID')

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='Workday Workers 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Workday のデータを確認してみましょう。

python workday-dash.py

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Workday 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。Workday（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。

CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください：

無料トライアル お問い合わせ

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 Worker_Reference_WID, Legal_Name_Last_Name "
    "FROM [Workday1].[Workday].[Workers] "
    "WHERE Legal_Name_Last_Name = 'Morgan'",
    conn,
)

conn.close()

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

trace = go.Bar(x=df['Worker_Reference_WID'], y=df['Legal_Name_Last_Name'], name='Worker_Reference_WID')

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='Workday Workers Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

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