DataWorks 是阿里云提供的一个大数据研发运维一体化平台，它提供了数据集成、数据开发、数据质量、数据资产管理等功能。在 DataWorks 中，数据集成是一个关键模块，用于数据的抽取、转换和加载（ETL）操作。
DataWorks 的数据集成功能支持使用脚本模式进行数据的转换和处理。在脚本模式中，用户可以编写自定义的转换逻辑来处理数据。虽然 DataWorks 自带的数据集成功能并没有直接集成开源 DataX 的 transformer 功能，但你可以通过一些方式间接地实现类似的功能。
以下是几种可能的方法：
自定义脚本：在 DataWorks 的数据集成脚本模式中，你可以编写自定义的脚本（如 Python、Shell 等）来处理数据。这些脚本可以包含任何你需要的转换逻辑，包括使用开源 DataX 的 transformer 功能（如果可能的话）。你需要将 DataX 的 transformer 功能封装到你的脚本中，并通过 DataWorks 的脚本执行引擎来运行这些脚本。
插件开发：如果你有足够的技术能力，你可以考虑开发一个插件来扩展 DataWorks 的数据集成功能。这个插件可以集成开源 DataX 的 transformer 功能，使其能够在 DataWorks 中直接使用。这通常涉及到对 DataWorks 的插件开发框架和开源 DataX 的 transformer 功能有深入的了解。
外部系统调用：另一种方法是使用 DataWorks 的外部系统调用功能来调用一个外部的 DataX 任务。你可以在一个外部系统中配置好包含 transformer 功能的 DataX 任务，然后在 DataWorks 中通过外部系统调用的方式触发这个任务。这样，你就可以利用 DataX 的 transformer 功能来处理数据，而无需在 DataWorks 中直接集成它。
需要注意的是，以上方法都需要一定的技术能力和对相关工具的深入了解。在选择最适合你的方法时，你需要考虑你的具体需求、技术栈、团队能力等因素。
此外，随着技术的不断发展和工具的更新迭代，DataWorks 和开源 DataX 的功能和集成方式也可能会发生变化。因此，建议你在实施之前查阅最新的官方文档和社区资源，以获取最准确和最新的信息。