Python pandas を使ってWorkday データを可視化・分析する方法

こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

Python エコシステムには多くのライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for Workday は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Workday にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Workday データの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でWorkday にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. Workday をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにWorkday データを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてWorkday の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でWorkday にアクセスします。

必要なライブラリのインストール

pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

次にライブラリをインポートします。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でWorkday データを可視化

次は接続文字列を作成してWorkday に接続します。create_engine 関数を使って、Workday に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。

engine = create_engine("workday:///?User=myuser&Password=mypassword&Tenant=mycompany_gm1&Host=https://wd3-impl-services1.workday.com")

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/subdirectories/mycompany です。ここで、

• https://domain.com/subdirectories/ 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。

Workday にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT Worker_Reference_WID, Legal_Name_Last_Name FROM Workers WHERE Legal_Name_Last_Name = 'Morgan'""", engine)

Workday データを可視化

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Workday データをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Worker_Reference_WID", y="Legal_Name_Last_Name")
plt.show()

Workday からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

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ソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("workday:///?User=myuser&Password=mypassword&Tenant=mycompany_gm1&Host=https://wd3-impl-services1.workday.com")
df = pandas.read_sql("""SELECT Worker_Reference_WID, Legal_Name_Last_Name FROM Workers WHERE Legal_Name_Last_Name = 'Morgan'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Worker_Reference_WID", y="Legal_Name_Last_Name")
plt.show()