Je hebt ongetwijfeld gehoord van de immens populaire filmfranchise „Transformers”, maar heb je ooit gehoord van de Transformers van het Alumio-integratieplatform? Spoiler alert: het heeft niets te maken met coole auto's. In plaats daarvan hebben transformatoren alles te maken met het in kaart brengen en transformeren van gegevens, beide cruciale processen voor gegevensintegratie. Klaar om dieper in te gaan op wat datatransformatie is en hoe het werkt? Blijf lezen!
Wat is datatransformatie?
Gegevenstransformatie verwijst naar het proces waarbij bestaande gegevens in een bepaald formaat of een bepaalde staat worden omgezet in een ander formaat of een andere status om de naadloze integratie tussen een bronsysteem en een doelsysteem mogelijk te maken.
Datatransformatie kan vele vormen aannemen en constructief (gegevens toevoegen en repliceren), negatief (irrelevante gegevens verwijderen), esthetisch (binnenkomende gegevens standaardiseren en verfijnen om aan de vereisten van de bestemming te voldoen), of structureel (kolommen hernoemen of integreren in een database). Het is in wezen de hoeksteen van gegevensintegratie tussen organisaties, en Alumio maakt dit eenvoudig te realiseren.
Hoe werkt datatransformatie?
Stel je het volgende voor: er zijn twee systemen: Systeem A en Systeem B. Bepaalde gegevens worden opgehaald uit Systeem A (bronsysteem), maar Systeem B (doelsysteem) heeft ze in een ander formaat nodig om ze te kunnen interpreteren. Misschien zijn de gegevens van systeem A bijvoorbeeld in XML-formaat, maar begrijpt systeem B gegevens alleen als ze in JSON-formaat zijn.
In dit scenario moet u converteren en kaart de gegevens in het formaat dat vereist is voor Systeem B, en mogelijk moet u ook de brongegevens filteren omdat er mogelijk irrelevante informatie in zit die Systeem B niet nodig heeft.
Wat is datamapping?
Datamapping verwijst naar het proces waarbij een gegevensveld van de ene bron wordt gekoppeld aan een gegevensveld in een andere bron. Als zodanig is het een visuele weergave van gegevensbewegingen en -transformatie en staat het ook bekend als de eerste stap in het proces van gegevensintegratie.
Waarom is datamapping belangrijk?
Vanwege de complexiteit en de grote hoeveelheid gegevens van vandaag is het in kaart brengen van gegevens belangrijker dan ooit geworden. Met datamapping wordt de kans op fouten verkleind en worden gegevens gestandaardiseerd, waardoor ze gemakkelijker te begrijpen en te interpreteren zijn. Net zoals een kaart, helpt datamapping de beste manier te visualiseren om gegevens van punt A naar punt B te krijgen, en net zoals het missen van een uitgang uw reizen kan bemoeilijken, kunnen fouten bij het in kaart brengen van gegevens de verplaatsing van uw gegevens van punt A naar punt B in gevaar brengen.
Begint dit allemaal een beetje te ingewikkeld te klinken? Laten we datatransformatie benaderen vanuit het standpunt van een analogie. In dit geval gebruiken we taalvertaling als analogie om beter te begrijpen wat datatransformatie is en hoe het werkt.
Dus, hoe verhoudt datatransformatie zich tot taalvertaling?
Datatransformatie is als het vertalen van een boek van de ene taal naar de andere. Stel je voor dat je een boek hebt dat in het Nederlands is geschreven en dat toegankelijk wilt maken voor Engelse lezers.
In dit geval zou het Nederlandse boek het bronsysteem zijn, ook wel bekend als Systeem A, met de brongegevens (Nederlandse taal). Dit brongegevens is gestructureerd en geformatteerd op een manier die het bronsysteem begrijpt (net zoals een Nederlandse lezer dat zou doen), maar mist de structuur en het formaat voor Systeem B, ook wel het doelsysteem genoemd, om het te begrijpen (net zoals een Engelse lezer het Nederlandse boek niet zou begrijpen). Het antwoord is dus eenvoudig: vertaal het boek van het Nederlands naar het Engels, d.w.z. vertaal de brongegevens uit Systeem A zodat Systeem B het begrijpt.
Deze vertaling wordt uitgevoerd door een vertaler, de entiteitstransformator. De entiteitstransformator bepaalt hoe de gegevens moeten worden geconverteerd met behoud van de betekenis, net zoals een vertaler dat zou doen.
Om een vertaling uit te voeren, moeten vertalers echter vertaalregels volgen op basis van grammatica, context, enz. die aangeven hoe specifieke termen, zinnen of structuren van de ene taal naar de andere moeten worden geconverteerd. Deze regels zouden de functies voor gegevenstoewijzing, die bepalen hoe gegevensvelden, attributen en structuren van de bron naar het doelformaat worden geconverteerd.
Net zoals een vertaler misschien context of voetnoten moet toevoegen om bepaalde passages in het boek voor lezers te verduidelijken, moet u soms tijdens de gegevenstransformatie verrijk de data met aanvullende informatie die relevant is voor systeem B, die de tools van Alumio mogelijk maken.
Net zoals een vertaald boek moet worden nagelezen om fouten op te sporen en nauwkeurigheid te garanderen, omvatten gegevenstransformatieprocessen: controleert of de getransformeerde gegevens juist zijn en eventuele fouten afhandelen. In dit geval zou Alumio de proeflezer zijn, aangezien het platform gebruikers de nodige tools biedt om de resulterende gegevens te verifiëren en te controleren.
Als het boek eenmaal succesvol is vertaald en gevalideerd, kan het tot slot worden gepubliceerd of beschikbaar worden gesteld aan lezers die de doeltaal spreken. In het kader van gegevensintegratie worden de getransformeerde gegevens gesynchroniseerd met het doelsysteem, waardoor ze toegankelijk en bruikbaar worden voor het beoogde doel.
Hoe transformeert Alumio gegevens?
Alumio transformeert gegevens met behulp van entiteitstransformatoren. Entiteitstransformatoren worden gebruikt om gegevensacties binnen de integratie uit te voeren, zoals het in kaart brengen, verrijken en transformeren van gegevens naar gewenste formaten en het filteren van onnodige gegevens. Entiteitstransformatoren kunnen ook worden gebruikt om cachinglagen te ontwikkelen die integraties optimaliseren.
In het Alumio-dashboard kunnen entiteitstransformatoren worden gemaakt en gewijzigd door naar Verbindingen -> Entiteitstransformatoren te gaan. Met deze transformatoren kunnen gegevens worden gewijzigd omdat ze het mogelijk maken om gegevens te selecteren/verkleinen, te vertalen/in kaart te brengen, te coderen, te berekenen, te sorteren/ordenen en samen te voegen/op te zoeken uit andere bronnen, wat aggregaties, het genereren van surrogaatsleutels, transponeren/draaien van array/objectsleutels en -waarden en validatie mogelijk maakt.
Interessant is dat transformatoren ook de mogelijkheid hebben om volledige datapunten uit te filteren die worden geproduceerd door binnenkomende configuraties, waardoor onnodige items in de wachtrij vaak worden voorkomen.
Leer hoe u gegevens in kaart kunt brengen en filteren met Alumio's Entity Transformers →
Bovendien maken transformatoren de combinatie van gegevensstromen mogelijk die bedrijfslogica bieden die bepaalt of de transformator op een bepaalde dataset wordt toegepast. De convergentie van transformatoren en de functies van Alumio maakt de opslag van gegevens en de combinatie van gegevenssets mogelijk, die kunnen worden vergeleken om gegevensfeeds te maken, bij te werken en te verwijderen, evenals nog veel meer functies.
Over het algemeen zijn transformatoren magische hulpmiddelen waarmee je je eigen aangepaste code kunt maken met eindeloze mogelijkheden.
Wat zijn de voordelen van datatransformatie met Alumio?
Verbeterde datakwaliteit: Transformatieprocessen kunnen helpen bij het standaardiseren en opschonen van gegevens, waardoor de consistentie en nauwkeurigheid van het systeem worden gegarandeerd, terwijl handmatige inspanningen en de kans op fouten worden beperkt.
Efficiënte gegevenstoewijzing: Alumio biedt tools voor het eenvoudig in kaart brengen van gegevens tussen verschillende formaten en structuren, waardoor naadloze communicatie tussen verschillende systemen mogelijk wordt gemaakt en interoperabiliteit in een snel tempo wordt bevorderd.
Flexibiliteit en schaalbaarheid: De mogelijkheden voor gegevenstransformatie van Alumio kunnen bijdragen aan een grotere flexibiliteit bij de aanpassing aan veranderende bedrijfsvereisten en opkomende gegevensformaten. Bij de aanpassing aan nieuwe informatie- en gegevensformaten bevordert Alumio de schaalbaarheid om groeiende gegevensvolumes aan te kunnen en de integratiecomplexiteit te vergroten naarmate bedrijven groeien.
Naleving en beveiliging: Het is van cruciaal belang ervoor te zorgen dat gegevens veilig en in overeenstemming met de relevante regelgeving worden getransformeerd, en Alumio biedt de nodige functies om deze vereisten te ondersteunen.
Andere blogs waarin je misschien geïnteresseerd bent!
