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Was ist Datentransformation?
Datentransformation bezieht sich auf den Prozess, bei dem vorhandene Daten in einem bestimmten Format oder Zustand in ein anderes Format oder einen anderen Zustand konvertiert werden, um die nahtlose Integration zwischen einem Quellsystem und einem Zielsystem zu ermöglichen.
Die Datentransformation kann viele Formen annehmen und sein konstruktiv (Hinzufügen und Replizieren von Daten), negativ (irrelevante Daten löschen), Ästhetik (Standardisierung eingehender Daten und Feinabstimmung an die Zielanforderungen), oder strukturell (Umbenennen oder Integrieren von Spalten in einer Datenbank). Im Wesentlichen ist dies der Eckpfeiler der unternehmensübergreifenden Datenintegration, und Alumio macht es einfach, dies zu erreichen.
Wie funktioniert die Datentransformation?
Stellen Sie sich Folgendes vor: Es gibt zwei Systeme: System A und System B. Bestimmte Daten werden von System A (Quellsystem) abgerufen, aber System B (Zielsystem) benötigt sie in einem anderen Format, um sie interpretieren zu können. Zum Beispiel sind die Daten von System A vielleicht im XML-Format, aber System B versteht Daten nur, wenn sie im JSON-Format vorliegen.
In diesem Szenario müssen Sie konvertieren und Karte die Daten in das von System B benötigte Format, und Sie müssen möglicherweise auch die Quelldaten filtern, da sie möglicherweise irrelevante Informationen enthalten, die System B nicht benötigt.
Was ist Datenmapping?
Datenzuordnung bezieht sich auf den Vorgang, bei dem ein Datenfeld aus einer Quelle mit einem Datenfeld in einer anderen Quelle verbunden wird. Daher ist es eine visuelle Darstellung der Datenbewegung und -transformation und wird auch als erster Schritt im Prozess der Datenintegration bezeichnet.
Warum ist Datenmapping wichtig?
Aufgrund der Komplexität und des hohen Datenvolumens ist die Datenkartierung heute wichtiger denn je. Durch die Datenkartierung wird das Fehlerpotenzial reduziert und die Daten standardisiert, sodass sie leichter zu verstehen und zu interpretieren sind. Ähnlich wie bei einer Karte hilft die Datenkartierung dabei, zu visualisieren, wie Daten am besten von Punkt A nach Punkt B gelangen. Und genau wie das Verpassen einer Ausfahrt Ihre Reisen vereiteln kann, können Datenzuordnungsfehler die Bewegung Ihrer Daten von Punkt A nach Punkt B gefährden.
Klingt das alles ein bisschen zu kompliziert? Gehen wir die Datentransformation vom Standpunkt einer Analogie aus an. In diesem Fall verwenden wir die Sprachübersetzung als Analogie, um besser zu verstehen, was Datentransformation ist und wie sie funktioniert.
Also, in welcher Beziehung steht die Datentransformation zur Sprachübersetzung?
Die Datentransformation ist wie das Übersetzen eines Buches von einer Sprache in eine andere. Stellen Sie sich vor, Sie haben ein auf Niederländisch verfasstes Buch und möchten es englischen Lesern zugänglich machen.
In diesem Fall wäre das niederländische Buch das Quellsystem, auch bekannt als System A, das die Quelldaten enthält (niederländische Sprache). Das Quelldaten ist so strukturiert und formatiert, dass das Quellsystem es versteht (genau wie es ein niederländischer Leser tun würde), aber es fehlt die Struktur und das Format für System B, auch bekannt als das Zielsystem, um es zu verstehen (so wie ein englischer Leser das niederländische Buch nicht verstehen würde). Die Antwort ist also einfach: Übersetzen Sie das Buch vom Niederländischen ins Englische, d. h. übersetzen Sie die Quelldaten von System A, damit System B es verstehen kann.
Diese Übersetzung wird von einem Übersetzer durchgeführt, der Entitäts-Transformer. Der Entity Transformer definiert, wie die Daten konvertiert werden sollen, wobei die Bedeutung erhalten bleibt, genau wie es ein Übersetzer tun würde.
Um eine Übersetzung durchführen zu können, müssen Übersetzer jedoch Übersetzungsregeln befolgen, die auf Grammatik, Kontext usw. basieren und festlegen, wie bestimmte Begriffe, Ausdrücke oder Strukturen von einer Sprache in eine andere konvertiert werden. Diese Regeln wären die Datenzuordnungsfunktionen, die definieren, wie Datenfelder, Attribute und Strukturen vom Quell- in das Zielformat konvertiert werden.
So wie ein Übersetzer möglicherweise Kontext oder Fußnoten hinzufügen muss, um den Lesern bestimmte Passagen im Buch zu verdeutlichen, müssen Sie manchmal während der Datentransformation bereichern Sie die Daten mit zusätzlichen Informationen, die für System B relevant sind, was die Tools von Alumio ermöglichen.
So wie ein übersetztes Buch möglicherweise Korrekturlesen muss, um Fehler zu erkennen und die Genauigkeit sicherzustellen, umfassen die Datentransformationsprozesse prüft, ob die transformierten Daten korrekt sind und behandeln Sie alle Fehler, die auftreten können. In diesem Fall wäre Alumio der Korrektor, da die Plattform den Benutzern die notwendigen Tools zur Verfügung stellt, um die resultierenden Daten zu überprüfen und zu überprüfen.
Schließlich kann das Buch, sobald es erfolgreich übersetzt und validiert wurde, veröffentlicht oder Lesern zur Verfügung gestellt werden, die die Zielsprache sprechen. Im Rahmen der Datenintegration werden die transformierten Daten mit dem Zielsystem synchronisiert, sodass sie für den vorgesehenen Zweck zugänglich und nutzbar sind.
Wie transformiert Alumio Daten?
Der Alumio Integrationsplattform als Service (iPaaS) transformiert Daten mithilfe von Entitätstransformatoren. Entitätstransformatoren werden verwendet, um Datenaktionen innerhalb der Integration auszuführen, wie z. B. das Zuordnen, Anreichern und Transformieren von Daten in gewünschte Formate sowie das Herausfiltern unnötiger Daten. Entitätstransformatoren können auch verwendet werden, um Caching-Ebenen zu entwickeln, die Integrationen optimieren.
Im Alumio-Dashboard können Entitätstransformatoren erstellt und geändert werden, indem Sie zu Verbindungen -> Entitätstransformatoren gehen. Mit diesen Transformatoren können Daten geändert werden, da sie Datenauswahl/-reduktion, Übersetzung/Zuordnung, Kodierung, Berechnung, Sortieren/Ordnen und Zusammenführen/Zusammenfügen/Nachschlagen aus anderen Quellen ermöglichen. Dies ermöglicht Aggregationen, die Generierung von Ersatzschlüsseln, das Transponieren/Pivotieren von Array-/Objektschlüsseln und -werten sowie die Validierung.
Interessanterweise sind Transformatoren auch in der Lage, ganze Datenpunkte herauszufiltern, die durch eingehende Konfigurationen erzeugt werden, wodurch häufig unnötige Warteschlangen vermieden werden.
Erfahren Sie, wie Sie Daten mit den Entity Transformers von Alumio zuordnen und filtern können →
Darüber hinaus ermöglichen Transformatoren die Kombination von Datenflüssen, die eine Geschäftslogik bieten, die entscheidet, ob der Transformator auf einen bestimmten Datensatz angewendet wird. Die Konvergenz von Transformatoren und den Funktionen von Alumio ermöglicht die Speicherung von Daten und die Kombination von Datensätzen, was mit dem Erstellen, Aktualisieren und Löschen von Datenfeeds sowie vielen weiteren Funktionen verglichen werden kann.
Insgesamt sind Transformatoren magische Tools, mit denen Sie Ihren eigenen benutzerdefinierten Code mit endlosen Möglichkeiten erstellen können.
Was sind die Vorteile der Datentransformation mit Alumio?
Verbesserte Datenqualität: Transformationsprozesse können dazu beitragen, Daten zu standardisieren und zu bereinigen, Systemkonsistenz und Genauigkeit sicherzustellen und gleichzeitig den manuellen Aufwand und die Wahrscheinlichkeit von Fehlern zu reduzieren.
Effizientes Datenmapping: Alumio bietet Tools für die einfache Datenzuordnung zwischen verschiedenen Formaten und Strukturen, die eine nahtlose Kommunikation zwischen unterschiedlichen Systemen ermöglichen und die Interoperabilität in einem schnellen Tempo fördern.
Agilität und Skalierbarkeit: Die Funktionen von Alumio zur Datentransformation können zu einer erhöhten Agilität bei der Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen und neue Datenformate beitragen. Bei der Anpassung an neue Informations- und Datenformate fördert Alumio die Skalierbarkeit, um wachsende Datenmengen zu bewältigen und die Integrationskomplexität zu erhöhen, wenn Unternehmen expandieren.
Compliance und Sicherheit: Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass Daten sicher und unter Einhaltung der geltenden Vorschriften transformiert werden, und Alumio bietet die notwendigen Funktionen um diese Anforderungen zu unterstützen.
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