Lost in Translation: En berättelse om datatransformation

Vad är datatransformation?

Datatransformation avser processen att ta befintlig data i ett visst format eller tillstånd och konvertera den till ett annat format eller tillstånd för att underlätta sömlös integration mellan ett källsystem och ett destinationssystem.

Datatransformation kan ta många former och vara konstruktiv (lägga till och replikera data), negativt (radering av irrelevanta uppgifter), estetisk (standardisera inkommande data och finjustera dem för att passa destinationskraven), eller strukturell (byta namn på eller integrera kolumner i en databas). I huvudsak är det hörnstenen i dataintegration mellan organisationer, och Alumio gör det enkelt att uppnå.

Hur fungerar datatransformation?

Föreställ dig följande: det finns två system: System A och System B. Vissa data hämtas från System A (källsystem), men System B (målsystem) kräver det i ett annat format för att kunna tolka det. Till exempel kanske data från System A är i XML-format, men System B förstår bara data om det är i JSON-format.

I det här scenariot måste du konvertera och karta data till det format som krävs av System B, och du kan också behöva filtrera källdata eftersom det kan finnas irrelevant information inom det som System B inte kräver.

Vad är datamappning?

Datamappning avser processen att ansluta ett datafält från en källa till ett datafält i en annan källa. Som sådan är det en visuell representation av datarörelse och transformation och är också känd som det första steget i processen för dataintegration.

Varför är datakartläggning viktigt?

På grund av komplexiteten och den stora datamängden idag har datakartläggning blivit viktigare än någonsin. Med datamappning minskar risken för fel och data standardiseras, vilket gör det lättare att förstå och tolka. Inte till skillnad från en karta hjälper datamappning att visualisera det bästa sättet att få data från punkt A till punkt B, och precis som att missa en utgång kan hindra dina resor, kan datamappningsfel äventyra dina datas rörelse från punkt A till punkt B.

Börjar allt låta lite för komplicerat? Låt oss närma oss datatransformation ur en analogins synvinkel. I det här fallet kommer vi att använda språköversättning som en analogi för att bättre förstå vad datatransformation är och hur det fungerar.

Så, hur relaterar datatransformation till språköversättning?

Datatransformation är som att översätta en bok från ett språk till ett annat. Tänk dig att du har en bok skriven på holländska och vill göra den tillgänglig för engelska läsare.

I det här fallet skulle den nederländska boken vara källsystemet, även känt som System A, som innehåller källdata (nederländska). Detta källdata är strukturerad och formaterad på ett sätt som källsystemet förstår (precis som en holländsk läsare skulle göra), men saknar struktur och format för System B, även känt som målsystemet, för att förstå det (precis som en engelsk läsare inte skulle förstå den nederländska boken). Således är svaret enkelt: översätt boken från nederländska till engelska, dvs översätt källdata från System A så att System B kan förstå.

Denna översättning kommer att utföras av en översättare, enhetstransformator. Entitetstransformatorn definierar hur data ska konverteras samtidigt som innebörden bevaras, precis som en översättare skulle göra.

För att utföra någon översättning måste översättare dock följa översättningsregler baserade på grammatik, sammanhang etc. som anger hur man konverterar specifika termer, fraser eller strukturer från ett språk till ett annat. Dessa regler skulle vara datamappningsfunktioner, som definierar hur datafält, attribut och strukturer konverteras från källan till målformatet.

Precis som en översättare kan behöva lägga till sammanhang eller fotnoter för att klargöra vissa avsnitt i boken för läsarna, ibland, under dataomvandling, kan du behöva berika data med ytterligare information som är relevant för system B, vilket Alumios verktyg underlättar.

Precis som en översatt bok kan behöva korrekturläsning för att fånga fel och säkerställa noggrannhet, inkluderar datatransformationsprocesser kontrollerar att de transformerade uppgifterna är korrekta och hantera eventuella fel som kan uppstå. I det här fallet skulle korrekturläsaren vara Alumio, eftersom plattformen ger användarna nödvändiga verktyg för att verifiera och kontrollera de resulterande uppgifterna.

Slutligen, när boken väl har översatts och validerats, kan den publiceras eller göras tillgänglig för läsare som talar målspråket. I samband med dataintegration synkroniseras den transformerade data med målsystemet, vilket gör den tillgänglig och användbar för sitt avsedda syfte.

Hur omvandlar Alumio data?

Alumio omvandlar data med hjälp av enhetstransformatorer. Entitetstransformatorer används för att utföra dataåtgärder inom integrationen, till exempel kartläggning, berikning och omvandling av data till önskade format och filtrera bort onödiga data. Entitetstransformatorer kan också användas för att utveckla cachelager som optimerar integrationer.

I Alumio-instrumentpanelen kan enhetstransformatorer skapas och ändras genom att gå till Anslutningar -> Entitetstransformatorer. Med dessa transformatorer kan data modifieras eftersom de tillåter dataval/reduktion, translation/kartläggning, kodning, beräkning, sortering/ordning och sammanslagning/sammanfogning/sökning från andra källor, vilket möjliggör aggregeringar, generering av surrogatnycklar, transponering/svängning av matris-/objektnycklar och värden, samt validering.

Intressant nog har transformatorer också förmågan att filtrera bort hela datapunkter som produceras av inkommande konfigurationer, vilket ofta förhindrar onödiga köobjekt.

Lär dig hur du kartlägger och filtrerar data med Alumios Entity Transformers →

Dessutom möjliggör transformatorer kombinationen av dataflöden som erbjuder affärslogik som avgör om transformatorn kommer att tillämpas på en viss datamängd. Konvergensen mellan transformatorer och Alumios funktioner möjliggör lagring av data och kombinationen av datamängder, som kan jämföras för att skapa, uppdatera och ta bort dataflöden, liksom många fler funktioner.

Övergripande, transformatorer är magiska verktyg som gör att du kan skapa din egen anpassade kod med oändliga möjligheter.

Fördjupa dig i hur du använder alla funktioner i Alumios enhetstransformatorer →

Vilka är fördelarna med datatransformation med Alumio?

Förbättrad datakvalitet: Transformationsprocesser kan hjälpa till att standardisera och rena data, säkerställa systemens konsistens och noggrannhet samtidigt som manuella ansträngningar och sannolikheten för fel minskas.

Effektiv datakartläggning: Alumio erbjuder verktyg för enkel datakartläggning mellan olika format och strukturer, underlättar sömlös kommunikation mellan olika system och främjar interoperabilitet i snabb takt.

Smidighet och skalbarhet: Alumios datatransformationskapacitet kan bidra till ökad flexibilitet när det gäller anpassning till förändrade affärsbehov och nya dataformat. När Alumio anpassar sig till nya informations- och dataformat främjar Alumio skalbarhet för att hantera växande datavolymer och öka integrationskomplexiteten när företag expanderar.

Efterlevnad och säkerhet: Att säkerställa att data omvandlas säkert och i enlighet med relevanta bestämmelser är avgörande, och Alumio tillhandahåller de nödvändiga funktionerna för att stödja dessa krav.