Cómo crear una transformación de datos en cadena
Los proyectos complejos de ETL (extracción, transformación y carga) e integración de datos rara vez se ajustan a una única transformación. Los desarrolladores a menudo crean flujos de datos de múltiples etapas, donde la salida de una etapa se convierte en la entrada para la siguiente. Este enfoque facilita la gestión de dependencias, la reutilización de la lógica y el mantenimiento de flujos de trabajo complejos. Dividir las transformaciones en mapeos más pequeños y por etapas también simplifica las pruebas, la depuración y la escalabilidad a largo plazo.
Altova MapForce admite este enfoque a través de las transformaciones de datos en cadena, lo que le permite conectar múltiples transformaciones en un flujo de trabajo de procesamiento estructurado. Este artículo explica cuándo utilizar transformaciones en cadena, los problemas que resuelven en los flujos de datos del mundo real y cómo construir un flujo de trabajo modular y de múltiples etapas en MapForce.
Ventajas del procesamiento de datos en cadena
Existen múltiples ventajas del enfoque de **transformación de datos en cadena, especialmente cuando se trata de flujos de trabajo ETL y de integración de datos complejos. (¿Quiere una explicación resumida? Consulte este video tutorial para ver lo fácil que es crear flujos de datos con múltiples transformaciones utilizando herramientas visuales en Altova MapForce)
Ventajas de crear una guía paso a paso conversión de datos El proceso incluye:
Simplificación del procesamiento de datos complejo: Un enfoque de mapeo de datos en cadena facilita la gestión de tareas de procesamiento de datos complejas, ya que divide la transformación en etapas más pequeñas y manejables. Cada elemento de la cadena realiza una operación específica sobre los datos, lo que facilita su comprensión, prueba y mantenimiento.
Resolución de problemas sencilla: Por diseño, cada transformación en la cadena es responsable de un aspecto específico de la manipulación de datos. Esto facilita la comprensión del proceso y permite identificar y aislar más fácilmente los errores o problemas que puedan surgir durante el procesamiento.
Flexibilidad y adaptabilidad: La transformación de datos en múltiples etapas ofrece flexibilidad para gestionar diferentes escenarios de datos. Los desarrolladores pueden modificar o ampliar fácilmente la cadena de transformación añadiendo, eliminando o reorganizando las transformaciones para adaptarse a nuevos requisitos o variaciones en los datos de entrada. Esta adaptabilidad es importante si las necesidades de procesamiento de datos evolucionan con el tiempo.
Fácil comprensión y mantenimiento: La transformación secuencial de datos facilita la comprensión y el mantenimiento de un proyecto de mapeo. Cada etapa en la secuencia representa una operación de transformación clara, lo que facilita a los miembros del equipo comprender el flujo de datos y la lógica general. Además, si surge un error o problema, los desarrolladores pueden identificar la etapa problemática y depurarla de forma aislada, sin afectar al resto del flujo de trabajo.
Definición de transformaciones de datos en múltiples etapas
MapForce ofrece un enfoque gráfico y sin necesidad de programación para definir cada etapa del proceso de conversión de datos. La representación visual proporciona una visión general clara de toda la canalización de datos y sus etapas individuales, lo que facilita su comprensión y modificación.
MapForce se suministra con una amplia biblioteca de filtros y funciones de procesamiento de datos, que permiten definir reglas de transformación de datos y crear funciones más complejas, definidas visualmente. La visualización instantánea de los resultados facilita las pruebas y la resolución de problemas.
En un mapeo de datos que consta de múltiples pasos, al menos un componente actúa tanto como fuente como destino. Este componente intermedio (etiquetado como B en el ejemplo) genera una salida que luego se utiliza como entrada para un procesamiento adicional en el siguiente paso de la cadena. Los pasos enlazados en MapForce incluyen la función de "paso directo", que le permite previsualizar la salida generada en cada etapa del mapeo para una resolución de problemas rápida. Por ejemplo, en el mapeo anterior, puede previsualizar (y guardar) la salida resultante de la transformación de A a B, así como la salida resultante de B a C.
Aunque este ejemplo muestra una mapeo XML en cadena, MapForce es una herramienta de mapeo de datos de cualquier tipo a cualquier otro, que admite la conversión entre cualquier combinación de bases de datos XML, SQL y NoSQL, JSON, texto, Excel, EDI, Shopify, y más.
Vea este video para comprender cómo funciona la transformación de datos en cadena. El ejemplo muestra un proceso de mapeo de datos que consta de varios pasos, desde XML a JSON y luego a CSV, y cubre el uso de funciones de filtrado y ordenamiento de datos. Aprenderá:
- ¿Cómo reutilizar el resultado de una transformación en otra
- ¿Cómo dividir transformaciones de datos complejas en pasos más pequeños
- Las ventajas de dividir los flujos de trabajo ETL complejos en módulos independientes
- ¿Cómo gestionar las dependencias en mapeos complejos
- Cómo crear componentes de transformación reutilizables
Puede explorar el mapeo de datos enlazados por sí mismo mediante.. descargar una versión de prueba gratuita de MapForce, válida por 30 días y abriendo el "Mapeo Encadenado" que se incluye en el proyecto de ejemplos de MapForce.