Lost in Translation : une histoire sur la transformation des données

Qu'est-ce que la transformation des données ?

La transformation des données fait référence au processus qui consiste à prendre des données existantes dans un format ou un état particulier et à les convertir dans un format ou un état différent afin de faciliter l'intégration fluide entre un système source et un système de destination.

La transformation des données peut prendre de nombreuses formes et être constructif (ajout et réplication de données), négatif (suppression de données non pertinentes), esthétique (en normalisant les données entrantes et en les adaptant aux exigences de destination), ou structurel (renommer ou intégrer des colonnes dans une base de données). Il s'agit essentiellement de la pierre angulaire de l'intégration des données dans les organisations, et Alumio facilite sa réalisation.

Comment fonctionne la transformation des données ?

Imaginez ce qui suit : il existe deux systèmes : le système A et le système B. Certaines données sont extraites du système A (système source), mais le système B (système cible) les nécessite dans un autre format pour pouvoir les interpréter. Par exemple, les données du système A sont peut-être au format XML, mais le système B ne comprend les données que si elles sont au format JSON.

Dans ce scénario, vous devez convertir et carte les données au format requis par le système B, et vous devrez peut-être également filtrer les données sources car elles peuvent contenir des informations non pertinentes dont le système B n'a pas besoin.

Qu'est-ce que la cartographie des données ?

Le mappage de données fait référence au processus de connexion d'un champ de données d'une source à un champ de données d'une autre source. En tant que tel, il s'agit d'une représentation visuelle du mouvement et de la transformation des données et est également connu comme la première étape du processus d'intégration des données.

Pourquoi la cartographie des données est-elle importante ?

En raison de la complexité et du volume élevé des données actuelles, la cartographie des données est devenue plus cruciale que jamais. Grâce au mappage des données, le risque d'erreur est réduit et les données sont normalisées, ce qui facilite leur compréhension et leur interprétation. Tout comme une carte, le mappage des données permet de visualiser la meilleure façon d'obtenir des données d'un point A à un point B, et tout comme l'absence d'une sortie peut entraver vos déplacements, les erreurs de mappage des données peuvent compromettre le déplacement de vos données d'un point A à un point B.

Est-ce que tout cela commence à sembler un peu trop compliqué ? Abordons la transformation des données du point de vue d'une analogie. Dans ce cas, nous utiliserons la traduction linguistique comme analogie pour mieux comprendre ce qu'est la transformation des données et comment elle fonctionne.

Alors, quel est le lien entre la transformation des données et la traduction linguistique ?

La transformation des données s'apparente à la traduction d'un livre d'une langue à une autre. Imaginez que vous avez un livre écrit en néerlandais et que vous souhaitez le rendre accessible aux lecteurs anglais.

Dans ce cas, le livre néerlandais serait le système source, également connu sous le nom de Système A, contenant les données sources (en néerlandais). Ce données sources est structuré et formaté d'une manière compréhensible par le système source (comme le ferait un lecteur néerlandais), mais n'a pas la structure et le format pour Système B, également connu sous le nom de système cible, pour le comprendre (tout comme un lecteur anglais ne comprendrait pas le livre néerlandais). La réponse est donc simple : traduire le livre du néerlandais vers l'anglais, c'est-à-dire traduire les données sources du système A pour que le système B puisse comprendre.

Cette traduction sera réalisée par un traducteur, transformateur d'entités. Le transformateur d'entités définit la manière dont les données doivent être converties tout en préservant leur signification, comme le ferait un traducteur.

Cependant, pour effectuer une traduction, les traducteurs doivent suivre des règles de traduction basées sur la grammaire, le contexte, etc. qui spécifient comment convertir des termes, des phrases ou des structures spécifiques d'une langue à une autre. Ces règles seraient les fonctionnalités de mappage de données, qui définissent la manière dont les champs de données, les attributs et les structures sont convertis du format source au format cible.

Tout comme un traducteur peut avoir besoin d'ajouter du contexte ou des notes de bas de page pour clarifier certains passages du livre aux lecteurs, vous devrez parfois, lors de la transformation des données, enrichir les données avec des informations supplémentaires relatives au système B, que les outils d'Alumio facilitent.

Tout comme un livre traduit peut nécessiter une relecture pour détecter les erreurs et garantir son exactitude, les processus de transformation des données incluent vérifie que les données transformées sont correctes et gérez toutes les erreurs qui pourraient survenir. Dans ce cas, le correcteur serait Alumio, car la plateforme fournit aux utilisateurs les outils nécessaires pour vérifier et vérifier les données obtenues.

Enfin, une fois que le livre est traduit et validé avec succès, il peut être publié ou mis à la disposition de lecteurs parlant la langue cible. Dans le contexte de l'intégration des données, les données transformées sont synchronisées avec le système cible, ce qui les rend accessibles et utilisables aux fins prévues.

Comment Alumio transforme-t-il les données ?

L'Alumio plateforme d'intégration en tant que service (iPaaS) transforme les données à l'aide de transformateurs d'entités. Les transformateurs d'entités sont utilisés pour exécuter des actions relatives aux données au sein de l'intégration, telles que le mappage, l'enrichissement et la transformation des données dans les formats souhaités et le filtrage des données inutiles. Les transformateurs d'entités peuvent également être utilisés pour développer des couches de mise en cache qui optimisent les intégrations.

Dans le tableau de bord Alumio, des transformateurs d'entités peuvent être créés et modifiés en accédant à Connexions -> Transformateurs d'entités. Grâce à ces transformateurs, les données peuvent être modifiées car ils permettent la sélection/la réduction, la traduction/le mappage, l'encodage, le calcul, le tri/l'ordonnancement et la fusion/la jointure/la recherche de données provenant d'autres sources, ce qui permet des agrégations, la génération de clés de substitution, la transposition/le pivotement des clés et des valeurs de tableau/objet, ainsi que la validation.

Il est intéressant de noter que les transformateurs ont également la capacité de filtrer des points de données entiers produits par les configurations entrantes, évitant ainsi souvent les éléments inutiles en file d'attente.

Apprenez à cartographier et à filtrer les données à l'aide des transformateurs d'entités d'Alumio →

En outre, les transformateurs permettent de combiner des flux de données qui offrent une logique métier qui décide si le transformateur sera appliqué à un certain ensemble de données. La convergence des transformateurs et des fonctionnalités d'Alumio permet de stocker des données et de combiner des ensembles de données, qui peuvent être comparés pour créer, mettre à jour et supprimer des flux de données, ainsi que de nombreuses autres fonctions.

Dans l'ensemble, les transformateurs sont des outils magiques qui vous permettent de créer votre propre code personnalisé avec des possibilités infinies.

Découvrez comment utiliser toutes les fonctionnalités des transformateurs d'entités d'Alumio →

Quels sont les avantages de la transformation des données avec Alumio ?

Qualité des données améliorée : Les processus de transformation peuvent aider à normaliser et à nettoyer les données, en garantissant la cohérence et la précision du système tout en réduisant les efforts manuels et le risque d'erreurs.

Cartographie efficace des données : Alumio propose des outils permettant de cartographier facilement les données entre différents formats et structures, facilitant ainsi une communication fluide entre des systèmes disparates et promouvant l'interopérabilité à un rythme rapide.

Agilité et évolutivité : Les capacités de transformation des données d'Alumio peuvent contribuer à une agilité accrue pour s'adapter à l'évolution des exigences commerciales et aux formats de données émergents. Lors de l'adaptation à de nouveaux formats d'informations et de données, Alumio favorise l'évolutivité pour gérer des volumes de données croissants et accroître la complexité de l'intégration à mesure que les entreprises se développent.

Conformité et sécurité : Il est essentiel de s'assurer que les données sont transformées en toute sécurité et conformément aux réglementations pertinentes, et Alumio fournit les fonctionnalités nécessaires pour répondre à ces exigences.