Vad är datatransformation?
Med datatransformation avses processen att ta befintliga data i ett visst format eller tillstånd och konvertera it till ett annat format eller tillstånd för att underlätta en sömlös integration mellan ett källsystem och ett destinationssystem.
Datatransformation kan se ut på många olika sätt och vara konstruktiv (lägga till och replikera data), negativ (ta bort irrelevant data), estetisk (standardisera inkommande data och finjustera it för att passa destinationens krav) eller strukturell (byta namn på eller integrera kolumner i en databas). I grund och botten är it hörnstenen i dataintegration mellan organisationer, och Alumio gör it enkelt att uppnå.
Hur fungerar datatransformation?
Tänk dig följande: Det finns två system: System A och System B. Vissa data hämtas från System A (källsystemet), men System B (målsystemet) behöver it i ett annat format för att kunna tolka it Det kan t.ex. vara så att data från System A är i XML-format, men att System B bara förstår data om it är i JSON .
I det här scenariot måste du konvertera och mappa data till det format som krävs av System B, och du kan också behöva filtrera källdata eftersom det kan finnas irrelevant information i it som System B inte behöver.
Vad är datakartläggning?
Datamappning är en process där ett datafält från en källa kopplas till ett datafält i en annan källa. Som sådan är it en visuell representation av dataförflyttning och transformation och är också känt som det första steget i processen för dataintegration.
Varför är datakartläggning viktigt?
På grund av dagens komplexa och stora datamängder har datakartläggning blivit viktigare än någonsin. Med datakartläggning minskar risken för fel och data standardiseras, vilket gör it lättare att förstå och tolka. Precis som en karta hjälper datakartläggning till att visualisera det bästa sättet att få data från punkt A till punkt B, och precis som en missad avfart kan hindra din resa kan fel i datakartläggningen äventyra dina datas förflyttning från punkt A till punkt B.
Börjar allt detta låta lite för komplicerat? Låt oss närma oss datatransformation med hjälp av en analogi. I det här fallet använder vi språköversättning som en analogi för att bättre förstå vad datatransformation är och hur it fungerar.
Så hur förhåller sig 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 it tillgänglig för engelska läsare.
I det här fallet skulle den nederländska boken vara källsystemet, även kallat system A, som innehåller källdata (nederländska). Dessa källdata är strukturerade och formaterade på ett sätt som källsystemet förstår (precis som en nederländsk läsare skulle göra), men saknar den struktur och det format som krävs för att System B, även kallat målsystemet, ska förstå it (precis som en engelsk läsare inte skulle förstå den nederländska boken). Svaret är alltså enkelt: översätt boken från holländska till engelska, dvs. översätt källdata från system A så att system B kan förstå.
Denna översättning kommer att utföras av en översättare, entity transformer. transformer definierar hur data ska konverteras samtidigt som innebörden bevaras, precis som en översättare skulle göra.
För att kunna utföra en översättning måste dock översättarna följa översättningsregler baserade på grammatik, sammanhang etc. som anger hur specifika termer, fraser eller strukturer ska konverteras från ett språk till ett annat. Dessa regler skulle kunna vara funktionerna för datamappning, som definierar hur datafält, attribut och strukturer konverteras från käll- till målformat.
Precis som en översättare kan behöva lägga till kontext eller fotnoter för att förtydliga vissa passager i boken för läsarna, kan du ibland, under datatransformationen, behöva berika data med ytterligare information som är relevant för system B, vilket Alumioverktyg underlättar.
Precis som en översatt bok kan behöva korrekturläsas för att catch fel och säkerställa noggrannhet, innehåller datatransformationsprocesser kontroller för att verifiera att den transformerade datan är korrekt och hantera eventuella fel som kan uppstå. I det här fallet skulle korrekturläsaren vara Alumio, eftersom plattformen ger användarna de nödvändiga verktygen för att verifiera och kontrollera den resulterande datan.
När boken väl är översatt och validerad kan it publiceras eller göras tillgänglig för läsare som talar målspråket. I samband med dataintegration synkroniseras de transformerade uppgifterna med målsystemet, vilket gör it tillgängliga och användbara för sitt avsedda syfte.
Hur transformerar Alumio data?
Alumio integrationsplattform as-a-service (iPaaS) transformerar data genom att använda transformers. Entity transformers används för att utföra dataåtgärder inom integrationen, till exempel mappning, berikning och omvandling av data till önskade format och filtrering av onödig data. transformers kan också användas för att utveckla cachningslager som optimerar integrationer.
I Alumio dashboard kan transformers skapas och ändras genom att gå till Connections -> Entity transformers. Med dessa transformers kan data modifieras eftersom de tillåter dataval/reducering, översättning/mappning, kodning, beräkning, sortering/ordning och sammanslagning/joining/uppslagning från andra källor, vilket möjliggör aggregeringar, generering av surrogatnycklar, transponering/pivotering av array/objektnycklar och värden samt validering.
Intressant nog har transformers också möjlighet att filtrera bort hela datapunkter som produceras av inkommande konfigurationer, vilket ofta förhindrar onödiga köobjekt.
Lär dig hur du kartlägger och filtrerar data med hjälp av AlumioEntity Transformers →.
Dessutom möjliggör transformers kombinationen av dataflöden som erbjuder affärslogik som avgör om transformer ska tillämpas på en viss datamängd. Konvergensen mellan transformers och Alumiofunktioner möjliggör lagring av data och kombination av datamängder, vilket kan jämföras med att skapa, uppdatera och radera dataflöden, samt många fler funktioner.
Överlag är transformers magiska verktyg som gör att du kan skapa din egen anpassade kod med oändliga möjligheter.
Djupdykning i hur man använder alla funktioner i Alumio transformers →.
Vilka är fördelarna med datatransformation med Alumio?
Förbättrad datakvalitet: Transformationsprocesser kan bidra till att standardisera och rensa data, vilket säkerställer att systemet är konsekvent och korrekt samtidigt som det manuella arbetet och risken för fel minskar.
Effektiv mappning av data: Alumio erbjuder verktyg för enkel mappning av data mellan olika format och strukturer, vilket underlättar sömlös kommunikation mellan olika system och främjar interoperabilitet i snabb takt.
Agilitet och skalbarhet: Alumio datatransformationsfunktioner kan bidra till ökad flexibilitet när det gäller att anpassa sig till förändrade affärskrav och nya dataformat. Vid anpassning 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 transformeras på ett säkert sätt och i enlighet med relevanta regelverk är avgörande, och Alumio tillhandahåller de nödvändiga funktionerna för att stödja dessa krav.
