Anunciando a federação do Workday Data Connect no Unity Catalog

Temos o prazer de anunciar a versão Beta pública do conector de federação Workday Data Connect para o Unity Catalog, desenvolvido para equipes de plataforma de dados e análise que precisam de dados de HR e finanças do Workday junto com o restante dos dados corporativos no Databricks. Com o Workday Data Connect agora em disponibilidade geral, o Databricks está trazendo essa nova capacidade de cópia zero para a Databricks Data + AI Platform.

O lançamento se baseia em nossa parceria anunciada no Workday Rising 2025, onde o Databricks foi nomeado parceiro de lançamento do Workday Data Cloud. Com este lançamento, o Databricks é um dos primeiros parceiros de plataforma de Data & AI de lançamento do Workday Data Cloud a disponibilizar publicamente um conector de federação nativo do Workday Data Connect, estendendo o acesso a dados de cópia zero do Workday diretamente para a Databricks Data + AI Platform.

Por meio do Lakehouse Federation, as equipes de dados consultam dados de HR e finanças no Workday Data Cloud diretamente da Databricks Data + AI Platform, sem manter cópias duplicadas de dados. Assim que esses dados estiverem disponíveis por meio do Unity Catalog, as equipes poderão usar o Databricks SQL, AI/BI, notebooks e o Genie para explorar os dados atuais do Workday junto com o restante de seus dados corporativos. Isso oferece às equipes de HR e finanças uma maneira governada de passar de dados confiáveis para respostas e decisões oportunas.

Como funciona a federação do Workday Data Connect

O conector oferece aos administradores um caminho compacto desde o compartilhamento do Workday até consultas governadas no Databricks:

1. Um administrador do Workday compartilha tabelas aprovadas de HR e finanças por meio do Workday Data Cloud e concede acesso de leitura a um Workday Integration System User.
2. Um administrador do Databricks cria uma conexão OAuth e um catálogo externo no Unity Catalog.
3. O Unity Catalog resolve os metadados do catálogo externo, e a computação do Databricks lê os dados correspondentes do Workday
4. Um administrador do Databricks governa o acesso ao catálogo externo por meio dos robustos controles de acesso em nível de tabela do Unity Catalog.
5. Os usuários consultam o catálogo resultante com SQL padrão no Databricks ou em linguagem natural com o Genie.

Isso significa que você pode:

• Acessar dados sem um pipeline de ingestão: descubra e consulte tabelas compartilhadas do Workday a partir do Databricks. O acesso é somente leitura, portanto, o Workday continua sendo o sistema de registro para dados de HR e finanças.
• Governar o acesso por meio do Unity Catalog: aplique permissões em nível de catálogo, esquema e tabela e use a linhagem e a auditoria disponíveis para o catálogo externo junto com outros ativos do Unity Catalog.
• Executar análises no Databricks: o Databricks lê os dados compartilhados diretamente do armazenamento de objetos gerenciado do Workday e executa a consulta, para que as equipes possam usar o Databricks SQL, AI/BI, notebooks, Genie e cargas de trabalho downstream de dados e AI com dados do Workday.

“O conector de federação do Databricks para o Workday Data Connect nos oferece uma maneira governada e de cópia zero para descobrir e catalogar dados do Workday no Unity Catalog. Ao tornar os dados atuais de pessoas e finanças facilmente acessíveis junto com o restante dos nossos dados corporativos, ele está nos ajudando a acelerar novos casos de uso de análise e AI.”—Jonathan Rogers, Chief Information Officer, FactSet

O que você pode criar com dados governados do Workday

Depois que os dados de pessoas e finanças do Workday forem federados no Unity Catalog, você poderá combiná-los com o restante dos dados corporativos sem mover nenhum deles:

• Explorar dados do Workday com o Genie: com os dados de HR e finanças do Workday disponíveis no Unity Catalog, as equipes podem usar o Genie para fazer perguntas em linguagem natural sobre tendências de força de trabalho e financeiras.

Planejamento financeiro em tempo real: unifique os dados financeiros do Workday com dados de mercado, risco ou vendas no Databricks para potencializar previsões e planejamento de cenários, além de acelerar o fechamento financeiro.

• Análise de força de trabalho: misture dados de força de trabalho e talentos do Workday com métricas operacionais para entender quais equipes geram mais impacto e modelar a retenção e o desempenho.
• AI e agentes em dados confiáveis: alimente aplicativos, modelos e agentes de AI no Databricks com dados governados e atuais do Workday, sem exportações desatualizadas e sem integrações personalizadas frágeis.

Como os dados nunca saem de sua fonte de verdade e o Unity Catalog governa cada leitura, você obtém dados atualizados e confiáveis com os controles que suas equipes de HR e finanças exigem. Isso ajuda as organizações a criar AI corporativa em dados abertos e governados, mantendo controles de acesso consistentes em cargas de trabalho de análise e AI.

Três maneiras de trazer dados do Workday para o Databricks

Diferentes equipes precisam de dados do Workday em diferentes formatos: uma cópia durável para relatórios históricos, uma consulta sob demanda ou uma visualização ao vivo governada para análise. O Databricks agora oferece três caminhos complementares, para que você possa escolher o caminho certo para cada caso de uso, em vez de forçar tudo por um único pipeline.

Todos os três são nativos da plataforma: governados pelo Unity Catalog e prontos para Databricks SQL, AI/BI, Genie e aplicativos e agentes de AI downstream. Com este lançamento, o Databricks apresenta a federação de catálogos como a maneira mais recente de acessar dados do Workday Data Cloud no local.

Primeiros passos

A ativação da federação do Workday Data Connect é uma colaboração rápida entre o administrador do Workday e o administrador do Databricks:

1. No Workday: ative o Workday Data Connect para seu tenant e compartilhe as tabelas que deseja consultar por meio de seu catálogo REST do Iceberg.
2. Registre um cliente de API com uma concessão JWT Bearer Grant, faça o upload da chave pública e registre um Integration System User (ISU) como um principal com uma função que conceda acesso de leitura às tabelas compartilhadas. Consulte Get Started with Workday Data Lake e Register API Client for Data Lake (JWT Bearer Grant).
3. No Databricks: crie uma conexão e um catálogo externo, depois conceda acesso e faça a consulta. O Databricks realiza a troca de tokens OAuth com o catálogo REST do Iceberg do Workday para você — você nunca precisa gerenciar um endpoint de token do Workday.

Requisitos: um workspace habilitado para o Unity Catalog e computação do Databricks no Databricks Runtime 19 ou superior. Com o conector em Beta, é necessário que um administrador do workspace o habilite na página de Previews. Observe que este conector não ingere nem copia dados para o Databricks, e é separado dos conectores de ingestão do Lakeflow Connect para o Workday.

Perguntas frequentes

O que é a federação do Workday Data Connect no Databricks?

A federação do Workday Data Connect é um conector do Lakehouse Federation para o Unity Catalog, atualmente em Beta. Ele permite que o Databricks consulte dados de HR e finanças do Workday no local, lendo as tabelas Iceberg compartilhadas do Workday diretamente do armazenamento em nuvem. Não há pipelines de ingestão nem cópias duplicadas de dados.

Qual é a diferença entre a federação de catálogos e a federação de consultas?

A federação de consultas envia SQL para um banco de dados externo e o executa na computação desse sistema. A federação de catálogos, usada pelo Workday Data Connect, obtém metadados de tabela do catálogo Iceberg REST do Workday. A computação do Databricks então lê os dados diretamente do armazenamento de objetos gerenciado do Workday e executa a própria consulta. De qualquer forma, o Unity Catalog governa o acesso.

O conector do Workday copia dados para o Databricks?

Não. O acesso é zero-copy e somente leitura, de modo que o Workday Data Cloud continua sendo o sistema de registro para dados de HR e finanças. Se você precisar de uma cópia durável com rastreamento de histórico (SCD2), use o Lakeflow Connect para Workday Reports e Workday HCM.

Como os dados do Workday são governados no Databricks?

O Unity Catalog governa cada consulta de dados federados do Workday. Os administradores definem permissões nos níveis de catálogo, esquema e tabela. A linhagem e a auditoria funcionam da mesma forma que para outros ativos do Unity Catalog.

Quais são as maneiras de trazer dados do Workday para o Databricks?

Existem três maneiras, todas governadas pelo Unity Catalog:

• Lakeflow Connect: ingestão incremental gerenciada em tabelas Delta, para cópias duráveis e pipelines agendados.
• Federação do Workday Data Connect (Beta): análises zero-copy em tabelas Iceberg compartilhadas do Workday, combinadas com seus outros dados corporativos.
• Live Data Query por meio de uma conexão JDBC: consultas em tempo real e sob demanda que não armazenam nada.

Como posso usar os dados do Workday com o Genie?

Assim que os dados do Workday Data Cloud estiverem disponíveis por meio de um catálogo externo do Unity Catalog e as permissões apropriadas forem concedidas, as equipes poderão usá-los junto com outros dados governados do Databricks no Genie. Exemplos de perguntas incluem:

• Quais centros de custo tiveram o crescimento de headcount mais rápido neste trimestre?
• Como a rotatividade varia por região e família de cargos?
• Como as mudanças na força de trabalho se comparam com as bookings ou despesas operacionais?

Pronto para trazer os dados do Workday para a sua Plataforma Data + AI do Databricks?

• Leia a documentação: federação de catálogos do Workday Data Connect, o exemplo de conexão JDBC para o Workday Live Data Query, e o Lakeflow Connect para Workday Reports, Workday HCM e Workday Activity Logging
• Saiba mais sobre o Workday Data Cloud e a parceria com o Databricks.
• Para participar do Beta, entre em contato com a equipe de conta do Databricks.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original