I dati HR e finanziari aziendali sono essenziali per capire come funziona un’azienda. Ma da soli non raccontano tutta la storia. Per capire come i dati sulle persone e quelli finanziari influiscano sulle prestazioni aziendali, le aziende devono collegare questi dati al resto del business. Questo significa costruire pipeline, gestire dati duplicati e ricostruire il contesto di business.
Oggi, al Workday Rising di Las Vegas, siamo entusiasti di annunciare che l’integrazione zero-copy e bidirezionale tra Workday Data Cloud e Snowflake è ora in GA. L’integrazione rende i dati Workday direttamente accessibili in Snowflake tramite una condivisione inbound nativa via Apache Iceberg™, mantenendo intatto il livello semantico di Workday e la governance a livello di origine. Questo unisce i dati sulle persone al resto dei dati aziendali per l’analisi dei dati e l’AI, con i dati finanziari in arrivo a breve. Questa integrazione bidirezionale è ciò che trasforma le due grandi piattaforme in un unico sistema di enterprise intelligence.
Quali problemi risolve
Finora, portare i dati Workday in Snowflake significava costruire una pipeline di replica: copiare i dati HR e finanziari secondo una pianificazione, accettare un ritardo di 12-24 ore e gestire l’overhead operativo continuo necessario per mantenere quella pipeline funzionante. Ogni record replicato di dati sensibili si trovava fuori dal modello di governance di Workday, ampliando la superficie di esposizione alla conformità.
L’AI è affidabile solo quanto i dati su cui si basa. Un agente per la forza lavoro che ragiona su dati di organico obsoleti, o un agente per la chiusura finanziaria che lavora su un libro mastro generale non aggiornato, fornisce la risposta sbagliata nel momento della decisione. L’enterprise AI richiede dati aggiornati.
L’integrazione zero-copy è progettata per offrire un accesso in tempo quasi reale, governato e semanticamente ricco ai sistemi di record principali: i dati Workday vengono interrogati sul posto, senza mai essere spostati, con un accesso governato dinamicamente in base a organizzazione, ruolo, linea di reporting e autorità di budget, e ogni azione porta con sé la propria traccia di audit, applicata a livello di origine. Non è necessario sviluppare un framework di governance separato in Snowflake, poiché si applicano gli stessi controlli utilizzati per le tabelle Snowflake native.
Un’unica data foundation per persone, finance e AI
A partire da oggi, i clienti hanno accesso bidirezionale e zero-copy agli oggetti HR curati di Workday in Snowflake, inclusi i dati Worker, Position e Payroll, con i dati finanziari in arrivo a breve.
Non si tratta di semplici esportazioni di database grezzi. Arrivano con il livello semantico configurabile di Workday intatto, modellato per riflettere la logica di business che guida la tua organizzazione. Agenti e analisti lavorano con concetti di business governati, piuttosto che con nomi di colonne grezzi.
Combinato con Cortex Agents, Snowflake CoWork e il livello di analisi dei dati di Snowflake, questo crea qualcosa che nessuna delle due piattaforme possedeva da sola: il contesto sulle persone e sulla finanza di proprietà di Workday, insieme all’infrastruttura di AI e analisi dei dati fornita da Snowflake, in un unico ambiente governato. L’integrazione è disponibile da oggi su AWS e GCP.
Come funziona
I dati Workday in Snowflake
Per accedere ai dati Workday in Snowflake, crei un connettore zero-copy che si collega al tuo tenant Workday, quindi monti il catalogo Workday Data Cloud come database collegato al catalogo in Snowflake. Successivamente, esegui query sulle tabelle Workday Data Cloud dal tuo account Snowflake esistente, senza creare pipeline ETL né replicare i dati. Esistono due modi per accedere ai dati Workday in Snowflake, in base al caso d’uso:
Workday Data Lake: i dati vengono materializzati secondo una pianificazione di aggiornamento che definisci. Scegli gli oggetti del catalogo e imposta la frequenza, e Workday si occupa del resto. Questo è il percorso giusto per l’analisi dei dati, il training di modelli AI e il reporting, nei casi in cui non è richiesta una freschezza dei dati in tempo quasi reale.
Workday Live Data Query: questo viene eseguito direttamente sul tuo tenant Workday live tramite una connessione SQL standard, via driver JDBC o Python. I dati sono aggiornati al momento della query, quindi le stesse regole di accesso che governano ciò che ogni persona vede all’interno di Workday si applicano anche quando vengono interrogati da Snowflake. Per dashboard operative e agenti AI che necessitano di dati misurati in minuti, Live Data Query è la corsia veloce.

Figura 1. Come funziona da Workday a Snowflake.
I dati Snowflake in Workday
L’integrazione funziona anche in senso inverso. Tramite Workday Prism Data Management, i clienti collegano le tabelle Snowflake a Workday come tabelle esterne, zero-copy. Queste tabelle appaiono all’interno di Workday come dati nativi, unibili con i record HR e finanziari di Workday stesso, senza ETL e senza duplicazione.
Un esempio pratico: i dati sulle prestazioni di vendita che risiedono in Snowflake possono essere collegati a Workday, uniti ai dati dei dipendenti e visualizzati in una discovery board di Workday. Un agente Workday può quindi aiutare i manager a identificare quali dipendenti necessitano di supporto, raccomandare moduli di formazione e assegnarli automaticamente, senza che nessuno debba confrontare manualmente due sistemi.
Questo ciclo chiuso è ciò che l’architettura bidirezionale offre. I dati sono accessibili in Workday e Snowflake per l’AI e l’analisi dei dati. Gli insight di Snowflake sono disponibili in Workday per l’azione.

Figura 2. Come funziona da Snowflake a Workday.
Inizia subito
I clienti Workday che hanno il proprio tenant su Public Cloud possono utilizzare Workday Data Cloud con Snowflake già da oggi. Per i clienti Workday su Private Cloud, è possibile parlare con il proprio account team Workday per discutere un upgrade accelerato a Public Cloud. Inizia oggi con CoCo!
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