CData Connect AI を使用して Databricks でリアルタイムの Workday データに接続・クエリ
Databricks は、データエンジニアリング、機械学習、アナリティクスを大規模に統合する AI クラウドネイティブプラットフォームです。 データウェアハウスのパフォーマンスとデータレイクの柔軟性を兼ね備えた強力なデータレイクハウスアーキテクチャを提供しています。 Databricks を CData Connect AI と統合すると、 複雑な ETL パイプラインやデータの複製を必要とせず、Workday のデータ にリアルタイムでアクセスでき、 運用の効率化とインサイトまでの時間短縮を実現できます。
この記事では、CData Connect AI を使用して Databricks から Workday へのセキュアなライブ接続を設定する方法を説明します。 設定が完了すると、標準 SQL を使用して Databricks ノートブックから直接Workday のデータにアクセスでき、 データエコシステム全体でリアルタイム分析を統合できます。
Workday データ連携について
CData は、Workday のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています:
- Prism Analytics Data Catalog で作成したテーブルやデータセットにアクセスでき、Workday システムの忠実性を損なうことなく、ネイティブの Workday データハブを操作できます。
- Workday Reports-as-a-Service にアクセスして、Prism から利用できない部門データセットや、Prism の許容サイズを超えるデータセットのデータを表示できます。
- WQL、REST、または SOAP でベースデータオブジェクトにアクセスし、より詳細で細かいアクセスを実現できます(ただし、クエリの作成には Workday 管理者や IT の支援が必要な場合があります)。
ユーザーは、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールと Workday を統合し、当社のツールを活用して Workday データをデータベースやデータウェアハウスにレプリケートしています。アクセスは、認証されたユーザーの ID とロールに基づいて、ユーザーレベルで保護されます。
Workday を CData と連携させるための設定についての詳細は、ナレッジベース記事をご覧ください:Comprehensive Workday Connectivity through Workday WQL および Reports-as-a-Service & Workday + CData: Connection & Integration Best Practices
はじめに
概要
シンプルなステップの概要は以下のとおりです:
- ステップ 1 - 接続と設定: CData Connect AI で Workday ソースへの接続を作成し、ユーザー権限を設定して、 Personal Access Token(PAT)を生成します。
- ステップ 2 - Databricks からクエリ: Databricks に CData JDBC ドライバーをインストールし、ノートブックに接続情報を設定して、 SQL クエリでリアルタイムのWorkday のデータにアクセスします。
前提条件
始める前に、以下を準備してください:
- アクティブな Workday アカウント
- CData Connect AI アカウント。ログインまたは 無料トライアルにサインアップできます。
- Databricks アカウント。こちらからサインアップまたはログインできます。
ステップ 1:CData Connect AI で Workday 接続を設定
1.1 Workday への接続を追加
CData Connect AI は、利用可能なデータソースに接続するためのシンプルなポイント&クリックインターフェースを提供しています。
- Connect AI にログインし、左側の Sources をクリックして、 右上の Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから 「Workday」 を選択
-
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。- Workday を開きます。
- 検索バーにView Domain と入力します。
- プロンプトにWorkday Query Language と入力します。
- 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。
- 右上の Save & Test をクリック
-
Workday Connection ページで Permissions タブに移動し、
お好みに応じてユーザーベースの権限を更新します。
1.2 Personal Access Token(PAT)を生成
REST API、OData API、または仮想 SQL Server 経由で Connect AI に接続する場合、 Personal Access Token(PAT)が Connect AI への接続認証に使用されます。PAT は、セキュアなトークンベースの認証として ログイン認証情報の代わりに機能します。アクセスの粒度を維持するため、 サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン()をクリックして Settings ページを開く
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
-
PAT に名前を付けて Create をクリック
- 注意:Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください。
ステップ 2:Databricks で Workday データに接続・クエリ
以下の手順に従って、Databricks から Workday への接続を確立します。 CData JDBC Driver for Connect AI をインストールし、JAR ファイルをクラスターに追加して、ノートブックを設定し、 SQL クエリでリアルタイムのWorkday のデータにアクセスします。
2.1 CData JDBC Driver for Connect AI をインストール
- CData Connect AI で、左側の Integrations ページをクリック。 JDBC または Databricks を検索し、Download をクリックして、 お使いの OS 用のインストーラーを選択します。
-
ダウンロード後、インストーラーを実行して指示に従います:
- Windows の場合:セットアップファイルを実行し、インストールウィザードに従います。
- Mac/Linux の場合:アーカイブを解凍し、フォルダを /opt または /Applications に移動します。実行権限があることを確認してください。
-
インストール後、インストールディレクトリで JAR ファイルを見つけます:
- Windows:
C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for Connect AI\lib\cdata.jdbc.connect.jar
- Mac/Linux:
/Applications/CData/CData JDBC Driver for Connect AI/lib/cdata.jdbc.connect.jar
- Windows:
2.2 Databricks に JAR ファイルをインストール
-
Databricks にログイン。左側のナビゲーションペインで Compute をクリック。コンピュートクラスターを開始または作成します。
-
実行中のクラスターをクリックし、Libraries タブに移動して、右上の Install New をクリック。
-
Install Library ダイアログで DBFS を選択し、
cdata.jdbc.connect.jar ファイルをドラッグ&ドロップ。Install をクリック。
2.3 Databricks ノートブックで Workday データをクエリ
ノートブックスクリプト 1 - JDBC 接続を定義:
- 以下のスクリプトをノートブックセルに貼り付けます:
driver = "cdata.jdbc.connect.ConnectDriver" url = "jdbc:connect:AuthScheme=Basic;User=your_username;Password=your_pat;URL=https://cloud.cdata.com/api/;DefaultCatalog=Your_Connection_Name;"
- 以下を置き換えます:
- your_username - CData Connect AI のユーザー名
- your_pat - CData Connect AI の Personal Access Token(PAT)
- Your_Connection_Name - Sources ページの Connect AI データソース名
- スクリプトを実行します。
ノートブックスクリプト 2 -Workday のデータから DataFrame を読み込み:
- 2 番目のスクリプト用に新しいセルを追加します。ノートブック右側のメニューから Add cell below をクリック。
- 以下のスクリプトを新しいセルに貼り付けます:
remote_table = spark.read.format("jdbc") \
.option("driver", "cdata.jdbc.connect.ConnectDriver") \
.option("url", "jdbc:connect:AuthScheme=Basic;User=your_username;Password=your_pat;URL=https://cloud.cdata.com/api/;DefaultCatalog=Your_Connection_Name;") \
.option("dbtable", "YOUR_SCHEMA.YOUR_TABLE") \
.load()
- 以下を置き換えます:
- your_username - CData Connect AI のユーザー名
- your_pat - CData Connect AI の Personal Access Token(PAT)
- Your_Connection_Name - Sources ページの Connect AI データソース名
- YOUR_SCHEMA.YOUR_TABLE - スキーマとテーブル名(例:Workday.Workers)
- スクリプトを実行します。
ノートブックスクリプト 3 - カラムをプレビュー:
- 同様に、3 番目のスクリプト用に新しいセルを追加します。
- 以下のスクリプトを新しいセルに貼り付けます:
display(remote_table.select("ColumnName1", "ColumnName2"))
- ColumnName1 と ColumnName2 を Workday 構造の実際のカラム名に置き換えます(例:Worker_Reference_WID、Legal_Name_Last_Name など)。
- スクリプトを実行します。
これで、バックエンド API の複雑さを意識することなく、またWorkday のデータをレプリケーションすることなく、 Databricks ノートブック内で直接リアルタイムの Workday のデータ を探索、結合、分析できるようになりました。
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