Comment créer une transformation de données en chaîne

Les projets complexes d'ETL (extraction, transformation, chargement) et d'intégration de données ne rentrent rarement dans une seule transformation. Les développeurs créent souvent des pipelines de données en plusieurs étapes, où la sortie d'une étape devient l'entrée de la suivante. Cette approche facilite la gestion des dépendances, la réutilisation de la logique et permet de maintenir des flux de travail importants. Décomposer les transformations en mappages plus petits et structurés simplifie également les tests, le débogage et la scalabilité à long terme.

Altova MapForce prend en charge cette approche grâce à la transformation de données en chaîne, qui vous permet de connecter plusieurs transformations dans un flux de traitement structuré. Cet article explique quand utiliser les transformations en chaîne, les problèmes qu'elles résolvent dans les pipelines de données réels, et comment créer un flux de travail modulaire et multi-étapes dans MapForce.

Avantages du traitement de données en chaîne

L'approche de la transformation de données en chaîne présente de nombreux avantages, en particulier lors de la gestion de flux de travail ETL et d'intégration de données complexes. (Vous voulez une explication rapide ? Regardez cette vidéo explicative pour voir à quel point il est facile de créer des pipelines de données avec plusieurs transformations en utilisant des outils visuels dans Altova MapForce.)

Avantages de la création d'un guide étape par étape conversion de données Le processus comprend :

Simplification du traitement complexe des données : Une approche de mappage de données en chaîne facilite la gestion des tâches de traitement de données complexes en décomposant la transformation en étapes plus petites et plus faciles à gérer. Chaque étape de la chaîne effectue une opération spécifique sur les données, ce qui facilite leur compréhension, leur test et leur maintenance.
Dépannage simplifié : Par sa conception même, chaque transformation de la chaîne est responsable d'un aspect spécifique de la manipulation des données. Cela rend le processus plus facile à comprendre et permet d'identifier et d'isoler plus facilement les erreurs ou les problèmes qui pourraient survenir pendant le traitement.
Flexibilité et adaptabilité : La transformation des données en plusieurs étapes offre une grande flexibilité pour gérer différents types de données. Les développeurs peuvent facilement modifier ou étendre la chaîne de traitement en ajoutant, supprimant ou réorganisant les transformations, afin de s'adapter à de nouvelles exigences ou à des variations dans les données d'entrée. Cette adaptabilité est essentielle si les besoins en matière de traitement des données évoluent au fil du temps.
Facilité de compréhension et de maintenance : La transformation séquentielle des données facilite la compréhension et la maintenance d'un projet de cartographie. Chaque étape de la chaîne représente une opération de transformation claire, ce qui permet aux membres de l'équipe de comprendre plus facilement le flux de données et la logique globale. De plus, en cas de bug ou de problème, les développeurs peuvent identifier l'étape problématique et la corriger de manière isolée, sans affecter le reste du processus.

Définition des transformations de données en plusieurs étapes

MapForce propose une approche graphique et sans code pour définir chaque étape du processus de conversion des données. La représentation visuelle offre une vue d'ensemble claire de l'ensemble du flux de données et de ses différentes étapes, ce qui facilite sa compréhension et sa modification.

MapForce est fourni avec une vaste bibliothèque de filtres et de fonctions de traitement des données, permettant de définir des règles de transformation des données et de créer des fonctions plus complexes, définies visuellement. La visualisation instantanée des résultats facilite les tests et le dépannage.

Dans une cartographie de données en plusieurs étapes, au moins un composant joue à la fois le rôle de source et de destination. Ce composant intermédiaire (étiqueté B ci-dessus) génère une sortie qui est ensuite utilisée comme entrée pour un traitement ultérieur à l'étape suivante de la chaîne. Les étapes enchaînées dans MapForce incluent la fonctionnalité de "transmission directe", qui vous permet de prévisualiser la sortie produite à chaque étape de la cartographie, ce qui facilite le dépannage. Par exemple, dans la cartographie ci-dessus, vous pouvez prévisualiser (et enregistrer) la sortie résultant de la transformation de A vers B, ainsi que la sortie résultant de B vers C.

Bien que cet exemple illustre une transformation XML en chaîne, MapForce est un outil de mappage de données polyvalent qui permet de convertir des données entre n'importe quelle combinaison de bases de données XML, SQL et NoSQL, ainsi que des formats JSON, texte, Excel, EDI, Shopify, et bien d'autres.

Regardez cette vidéo pour comprendre comment fonctionne la transformation de données en chaîne. L'exemple illustre une transformation de données en plusieurs étapes, passant de XML à JSON puis à CSV, et aborde l'utilisation de fonctions de filtrage et de tri des données. Vous apprendrez :

Comment réutiliser la sortie d'une transformation dans une autre
Comment diviser des transformations de données complexes en étapes plus petites
Les avantages de découper les flux de travail ETL complexes en modules distincts
Comment gérer les dépendances dans des traitements de données complexes
Comment créer des composants de transformation réutilisables

Vous pouvez explorer le mappage de données enchaînées par vous-même en téléchargeant une version d'essai gratuite de MapForce, valable 30 jours, et en ouvrant le projet d'exemples de MapForce qui comprend une fonctionnalité de mappage enchaîné.