Lost in Translation: Eine Geschichte über Datentransformation

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 konstruktiv (Hinzufügen und Replizieren von Daten), negativ (Löschen irrelevanter Daten), Ästhetik (Standardisierung eingehender Daten und Feinabstimmung an die Zielanforderungen) oder strukturell (Umbenennen oder Integrieren von Spalten in einer Datenbank). Im Grunde ist es 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. Beispielsweise liegen die Daten von System A vielleicht im XML-Format vor, 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 Datenkartierung?

Datenzuordnung bezieht sich auf den Vorgang, bei dem ein Datenfeld aus einer Quelle mit einem Datenfeld in einer anderen Quelle verbunden wird. Es ist also eine visuelle Darstellung der Datenbewegung und -transformation und wird auch als erster Schritt im Prozess der Datenintegration bezeichnet.

Warum ist Datenkartierung wichtig?

Aufgrund der Komplexität und des hohen Datenvolumens ist die Datenzuordnung heute wichtiger denn je. Durch die Datenkartierung wird das Fehlerpotenzial reduziert und die Daten werden standardisiert, sodass sie leichter zu verstehen und zu interpretieren sind. Ähnlich wie bei einer Karte hilft die Datenkartierung dabei, den besten Weg zu visualisieren, um Daten von Punkt A nach Punkt B zu bringen, und genau wie das Verpassen eines Ausgangs Ihre Reisen vereiteln kann, können Fehler bei der Datenzuordnung die Bewegung Ihrer Daten von Punkt A nach Punkt B gefährden.

Klingt das alles langsam ein bisschen zu kompliziert? Gehen wir die Datentransformation vom Standpunkt einer Analogie aus an. In diesem Fall werden wir die Sprachübersetzung als Analogie verwenden, um besser zu verstehen, was Datentransformation ist und wie sie funktioniert.

Wie hängt also die Datentransformation mit der Sprachübersetzung zusammen?

Datentransformation ist wie das Übersetzen eines Buches von einer Sprache in eine andere. Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Buch auf Niederländisch geschrieben und möchten es englischen Lesern zugänglich machen.

In diesem Fall wäre das niederländische Buch das Quellsystem, auch bekannt als System A, enthält die Quelldaten (niederländische Sprache). Das Quelldaten ist so strukturiert und formatiert, dass das Quellsystem es versteht (so wie es ein niederländischer Leser tun würde), aber es fehlt die Struktur und das Format für System B, auch Zielsystem genannt, um es zu verstehen (so wie ein englischer Leser das niederländische Buch nicht verstehen würde). Die Antwort ist also einfach: Übersetze das Buch vom Niederländischen ins Englische, d. h. übersetze die Quelldaten von System A, damit System B es verstehen kann.

Diese Übersetzung wird von einem Übersetzer ausgeführt, Objekttransformator. Der Entitätstransformator definiert, wie die Daten unter Beibehaltung der Bedeutung konvertiert werden sollen, genau wie es ein Übersetzer tun würde.

Um eine Übersetzung durchzuführen, müssen Übersetzer jedoch Übersetzungsregeln befolgen, die auf Grammatik, Kontext usw. basieren und festlegen, wie bestimmte Begriffe, Phrasen oder Strukturen von einer Sprache in eine andere konvertiert werden. Diese Regeln wären Funktionen zur Datenzuweisung, 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 korrekturgelesen werden 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 Überprüfung und Überprüfung der resultierenden Daten zur Verfügung stellt.

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?

Alumio 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 die gewünschten 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, was Aggregationen, die Generierung von Ersatzschlüsseln, das Transponieren/Pivotieren von Array-/Objektschlüsseln und -werten sowie die Validierung ermöglicht.

Interessanterweise haben Transformatoren auch die Fähigkeit, ganze Datenpunkte herauszufiltern, die durch eingehende Konfigurationen erzeugt werden, wodurch häufig unnötige Elemente in der Warteschlange vermieden werden.

Erfahren Sie, wie Sie Daten mit den Entity Transformers von Alumio zuordnen und filtern →

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 der Transformatoren und der Funktionen von Alumio ermöglicht die Speicherung von Daten und die Kombination von Datensätzen, die verglichen werden können, um Datenfeeds zu erstellen, zu aktualisieren und zu löschen, sowie viele weitere Funktionen.

Insgesamt sind Transformatoren magische Werkzeuge, mit denen Sie Ihren eigenen benutzerdefinierten Code mit endlosen Möglichkeiten erstellen können.

Tauchen Sie ein in die Nutzung aller Funktionen der Entitätstransformatoren von Alumio →

Was sind die Vorteile der Datentransformation mit Alumio?

Verbesserte Datenqualität: Transformationsprozesse können dabei helfen, Daten zu standardisieren und zu bereinigen, um die 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 schnellem Tempo fördern.

Agilität und Skalierbarkeit: Die Funktionen von Alumio zur Datentransformation können zu einer höheren 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.

Einhaltung und Sicherheit: Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass Daten sicher und in Übereinstimmung mit den geltenden Vorschriften transformiert werden, und Alumio bietet die notwendigen Funktionen um diese Anforderungen zu unterstützen.