Amazon SageMaker Canvas から RDS 経由で Workday のリアルタイムデータを活用

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AI を使って Amazon SageMaker Canvas の Amazon RDS コネクタから Workday に接続し、リアルタイムのWorkday のデータでカスタムモデルを構築する方法を解説します。

Amazon SageMaker Canvas は、コードを書かずに予測の生成、データの準備、モデルの構築ができるノーコード機械学習プラットフォームです。CData Connect AI と組み合わせることで、クラウド間でリアルタイムにWorkday のデータにアクセスし、カスタム機械学習モデルの構築、顧客離反予測、テキスト生成、チャットボット開発など、さまざまな用途に活用できます。この記事では、RDS コネクタを使用して Amazon SageMaker Canvas から Connect AI に接続し、Workday のデータを ML モデルのデプロイメントに統合する方法をご紹介します。

CData Connect AI は、Workday 向けに純粋な SQL インターフェースをクラウド間で提供します。これにより、データをレプリケーションすることなく、Amazon SageMaker Canvas からWorkday のデータに簡単に接続できます。Connect AI は Amazon SageMaker Canvas からは SQL Server データベースとまったく同じように見え、フィルタや JOIN などの SQL 操作をWorkdayに直接プッシュする最適化されたデータ処理により、サーバーサイド処理を活用してWorkday のデータをすばやく取得します。

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


Workday への接続を設定（Amazon SageMaker Canvas 向け）

Amazon SageMaker Canvas から Workday への接続は、CData Connect AI を介して行います。それでは、Workday のデータを Amazon SageMaker Canvas から利用できるようにするため、Workday への接続を作成していきましょう。

  1. Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック
  2. 接続を追加パネルから「Workday」を選択
  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
  5. Workday 接続の追加ページで「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を追加

REST API、OData API、または仮想 SQL Server を通じて Connect AI に接続する場合は、パーソナルアクセストークン（PAT）を使用して認証を行います。アクセス管理を細かく制御するため、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。

  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. 設定ページで「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、今後の利用のために安全に保管してください。

接続の設定と PAT の生成が完了したら、Amazon SageMaker Canvas からWorkday のデータに接続する準備は完了です。

Amazon SageMaker Canvas から CData Connect AI に接続

CData Connect AI での接続設定が完了したら、RDS コネクタを使用してWorkday のデータを Amazon SageMaker Canvas に統合していきましょう。

  1. Amazon SageMaker Canvas でドメインとユーザープロファイルを選択し、「Open Canvas」をクリックします。
  2. Canvas アプリケーションが開いたら、左側のパネルに移動して「My models」を選択します。
  3. My models 画面で「Create new model」をクリックします。
  4. Create new model ウィンドウでモデル名を入力し、Problem type を選択します。「Create」をクリックします。
  5. モデルバージョンが作成されたら、Select dataset タブで「Create dataset」をクリックします。
  6. Create a tabular dataset ウィンドウで「Dataset name」を入力し、「Create」をクリックします。
  7. 「Data Source」ドロップダウンをクリックして RDS コネクタを検索またはナビゲートし、「 Add Connection」をクリックします。
  8. Add a new RDS connection ウィンドウで、以下のプロパティを設定します。

    • Connection Name: 任意の接続名
    • Engine type を sqlserver-web に設定
    • Port を 14333 に設定
    • Address を tds.cdata.com に設定
    • Username を Connect AI ユーザー（例: [email protected]）に設定
    • Password を上記ユーザーの PAT に設定
    • Database name を Workday 接続名（例: Workday1）に設定
  9. 「Create connection」をクリックします。

Workday を Amazon SageMaker Canvas に統合

RDS で Connect AI への接続が設定できたら、Workday のデータを Amazon SageMaker Canvas のデータセットに統合していきましょう。

  1. Workday のデータで作成した RDS のテーブル形式データセットで、検索バーまたは接続リストから Connect AI で設定した Workday 接続を検索します。
  2. Workday から使用したいテーブルを選択し、右側のキャンバスにドラッグ＆ドロップします。
  3. 以下のように、Workday 接続から任意の数のテーブルを結合してワークフローを作成できます。「Create dataset」をクリックします。
  4. データセットが作成されたら、「Select dataset」をクリックしてモデルを構築します。
  5. 分析を実行し、予測を生成してモデルをデプロイします。

これで、Amazon SageMaker からWorkday のデータにリアルタイムでアクセスできるようになりました。カスタム ML モデルを構築し、ビジネスの予測インサイトを生成して、組織の成長に活用してください。

クラウドアプリケーションから Workday への SQL アクセス

Amazon SageMaker Canvas からWorkday のデータへのダイレクト接続が完成しました。データをレプリケーションすることなく、接続やデータセット、予測モデルをさらに追加してビジネスを推進できます。

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