¿Qué es la transformación de datos?
La transformación de datos se refiere al proceso de tomar los datos existentes en un formato o estado particular y it en un formato o estado diferente para facilitar la integración sin fisuras entre un sistema de origen y un sistema de destino.
La transformación de datos puede adoptar muchas formas y ser constructiva (añadir y replicar datos), negativa (eliminar datos irrelevantes), estética (normalizar los datos entrantes y it a los requisitos del destino) o estructural (cambiar el nombre o integrar columnas en una base de datos). En esencia, it la piedra angular de la integración de datos en todas las organizaciones, y Alumio facilita it consecución.
¿Cómo funciona la transformación de datos?
Imagina lo siguiente: hay dos sistemas: Sistema A y Sistema B. Ciertos datos se recuperan del Sistema A (sistema de origen), pero el Sistema B (sistema de destino) it necesita en otro formato para poder it. Por ejemplo, puede que los datos del Sistema A estén en formato XML, pero el Sistema B sólo los entiende si it en formato JSON .
En este caso, tendrá que convertir y asignar los datos al formato requerido por el Sistema B, y puede que también tenga que filtrar los datos de origen, ya que puede que it información irrelevante que el Sistema B no necesite.
¿Qué es el mapeo de datos?
El mapeo de datos se refiere al proceso de conectar un campo de datos de una fuente con un campo de datos de otra fuente. Como tal, it una representación visual del movimiento y la transformación de datos y también se conoce como el primer paso en el proceso de integración de datos.
¿Por qué es importante el mapeo de datos?
Debido a la complejidad y al gran volumen de datos actuales, el mapeo de datos se ha vuelto más crucial que nunca. Con el mapeo de datos se reduce la posibilidad de errores y se estandarizan los datos, lo que facilita it comprensión e interpretación. Al igual que un mapa, el mapeo de datos ayuda a visualizar la mejor manera de llevar los datos del punto A al punto B, y al igual que perderse una salida puede frustrar sus viajes, los errores de mapeo de datos pueden poner en peligro el movimiento de sus datos del punto A al punto B.
¿Todo esto empieza a sonar demasiado complicado? Abordemos la transformación de datos desde el punto de vista de una analogía. En este caso, utilizaremos la traducción de idiomas como analogía para entender mejor qué es y cómo funciona it transformación de datos.
¿Qué relación hay entre la transformación de datos y la traducción de idiomas?
La transformación de datos es como traducir un libro de un idioma a otro. Imagina que tienes un libro escrito en neerlandés y quieres it accesible a los lectores ingleses.
En este caso, el libro en neerlandés sería el sistema de origen, también conocido como Sistema A, que contiene los datos de origen (lengua neerlandesa). Estos datos de origen están estructurados y formateados de manera que el sistema de origen it entiende (como lo haría un lector neerlandés), pero carecen de la estructura y el formato necesarios para que el Sistema B, también conocido como sistema de destino, it entienda (igual que un lector inglés no entendería el libro neerlandés). Así pues, la respuesta es sencilla: traducir el libro del neerlandés al inglés, es decir, traducir los datos de origen del Sistema A para que el Sistema B pueda entenderlos.
Esta traducción la realizará un traductor, el transformer entidades. El transformer entidades define cómo deben convertirse los datos conservando el significado, igual que haría un traductor.
Sin embargo, para realizar cualquier traducción, los traductores deben seguir unas reglas de traducción basadas en la gramática, el contexto, etc., que especifican cómo convertir términos, frases o estructuras concretas de un idioma a otro. Estas reglas serían las funciones de mapeo de datos, que definen cómo se convierten los campos, atributos y estructuras de datos del formato de origen al de destino.
Al igual que un traductor puede necesitar añadir contexto o notas a pie de página para aclarar ciertos pasajes del libro a los lectores, a veces, durante la transformación de datos, puede ser necesario enriquecerlos con información adicional relevante para el sistema B, algo que facilitan las herramientas de Alumio.
Al igual que un libro traducido puede necesitar una revisión para catch errores y garantizar su exactitud, los procesos de transformación de datos incluyen comprobaciones para verificar que los datos transformados son correctos y gestionar cualquier error que pueda surgir. En este caso, el corrector sería Alumio, ya que la plataforma proporciona a los usuarios las herramientas necesarias para verificar y comprobar los datos resultantes.
Por último, una vez traducido y validado con éxito it puede publicarse o ponerse a disposición de los lectores que hablen la lengua de destino. En el contexto de la integración de datos, los datos transformados se sincronizan con el sistema de destino, it accesibles y utilizables para los fines previstos.
¿Cómo transforma Alumio los datos?
Laplataforma de integración como servicio (iPaaS Alumio transforma los datos mediante transformers entidades. transformers entidades se utilizan para ejecutar acciones de datos dentro de la integración, como mapear, enriquecer y transformar datos en los formatos deseados y filtrar datos innecesarios. transformers entidades también pueden utilizarse para desarrollar capas de almacenamiento en caché que optimicen las integraciones.
En el cuadro de mandos de Alumio , transformers de entidad pueden crearse y modificarse yendo a Conexiones -> transformers entidad. Con estos transformers se pueden modificar los datos, ya que permiten seleccionarlos/reducirlos, traducirlos/mapearlos, codificarlos, calcularlos, clasificarlos/ordenarlos y combinarlos/unirlos/consultarlos a partir de otras fuentes, lo que permite realizar agregaciones, generar claves sustitutas, transponer/pivotar claves y valores de matrices/objetos, así como validarlos.
Curiosamente, transformers también tienen la capacidad de filtrar puntos de datos enteros que son producidos por configuraciones entrantes, a menudo evitando elementos innecesarios en cola.
Aprenda a asignar y filtrar datos mediante Transformers entidades de Alumio→ Transformers entidades.
Además, transformers permiten combinar flujos de datos que ofrecen una lógica empresarial que decide si el transformer se aplicará a un determinado conjunto de datos. La convergencia de los transformers y las funciones de Alumiopermiten almacenar datos y combinar conjuntos de datos, que pueden compararse para crear, actualizar y eliminar flujos de datos, así como muchas más funciones.
En general, transformers son herramientas mágicas que te permiten crear tu propio código personalizado con infinitas posibilidades.
Profundiza en cómo aprovechar todas las funcionalidades de transformers entidades de Alumio→.
¿Cuáles son las ventajas de la transformación de datos con Alumio?
Mejora de la calidad de los datos: Los procesos de transformación pueden ayudar a estandarizar y limpiar los datos, garantizando la coherencia y precisión del sistema y reduciendo al mismo tiempo los esfuerzos manuales y la probabilidad de errores.
Mapeo eficiente de datos: Alumio ofrece herramientas para mapear datos fácilmente entre distintos formatos y estructuras, lo que facilita la comunicación fluida entre sistemas dispares y fomenta la interoperabilidad a gran velocidad.
Agilidad y escalabilidad: Las capacidades de transformación de datos deAlumio pueden contribuir a aumentar la agilidad para adaptarse a los cambiantes requisitos empresariales y a los formatos de datos emergentes. Al adaptarse a nuevos formatos de información y datos, Alumio fomenta la escalabilidad para gestionar volúmenes de datos crecientes y aumentar las complejidades de integración a medida que las empresas se expanden.
Cumplimiento y seguridad: Garantizar que los datos se transforman de forma segura y conforme a la normativa pertinente es crucial, y Alumio ofrece las funciones necesarias para cumplir estos requisitos.
