ETL-Tool für Unternehmen

ETL (Extract-Transform-Load)-Tools dienen zum Extrahieren von Daten aus externen Quellen, zum Transformieren dieser Daten in ein normalisiertes Datenformat und zum anschließenden Laden der Daten in eine Zieldatei oder ein Speichersystem.

Dank seiner Unterstützung für die gebräuchlichen Unternehmensdatenformate (XML, JSON, Datenbanken, Flat Files, EDI, Protocol Buffers, usw.) ist MapForce ein extrem effektives, schlankes und skalierbares ETL-Tool. Über die übersichtliche visuelle Benutzeroberfläche können Sie beliebige unterstützte Mapping-Strukturen laden und Nodes anschließend mit Hilfe von Drag-and-Drop verbinden, Datenverarbeitungsfunktionen und Filter hinzufügen oder mit Hilfe des visuellen Function Builder komplexere ETL-Projekte erstellen.

MapForce ETL-Tool

Anstatt die visuelle Benutzeroberfläche zu nutzen, können Sie MapForce auch über eine flexible Java- oder COM-basierte API aufrufen, womit Ihnen eine integrierte Automationsebene für Ihre ETL-Implementierungen zur Verfügung steht.

Verarbeitung von ETL-Daten

Mittels Drag-and-Drop-Funktionen können Sie in MapForce Ihre ETL-Datenstrukturen ganz einfach miteinander verknüpfen.

Über eine integrierte Funktionsbibliothek können Datenverarbeitungsfilter und Funktionen hinzugefügt werden und mit Hilfe des visuellen Function Builder können mehrere Inline- und/oder rekursive Operationen zu komplexeren ETL- oder Datenintegrationsprojekten kombiniert werden oder sogar für die Verwendung in anderen Mapping-Projekten gespeichert werden.

MapForce unterstützt auch komplexe ETL-Szenarios mit mehreren Input- und Output-Schemas, mehreren Quell- und/oder Zieldateien oder komplexen Datentransformationen in mehreren Schritten.

Direkter Datei-Input und -Output (Datenstreaming)

Durch die Unterstützung von Datenstreaming und die Möglichkeit, Input aus beliebig großen XML-, CSV- und FLF-Dateien sowie relationalen Datenbanken zu streamen und auch die Ausgabe in ebenso große XML-, CSV- und FLF-Dateien zu streamen oder in eine Datenbank einzufügen, lässt sich die Performance Ihrer ETL-Projekte immens steigern.

Durch diese integrierte Funktion kann MapForce nun auch extrem große Ausgabedateien problemlos verarbeiten. Die einzige Einschränkung bildet nur mehr der verfügbare Arbeitsspeicher auf Ihrem Rechner.

Um diese Funktion zu aktivieren, klicken Sie einfach in der Symbolleiste im MapForce Design-Fenster auf die Schaltfläche BUILTIN.

Dank der Unterstützung für Bulk-Einfügungen in Datenbanken sowie direktes Daten-Streaming eignet sich MapForce Server auch ideal für die Ausführung von ETL-Datenmappings.

Grafisches ETL-Mapping

Mit zahlreichen Optionen zum Verwalten, Visualisieren, Bearbeiten und Ausführen einzelner Mappings und komplexer Mapping-Projekte erleichtert die grafische Benutzeroberfläche von MapForce die normalerweise in ETL-Projekten erforderliche Datenintegration. Über das Design-Fenster können Sie Mapping-Komponenten grafisch definieren, Funktionen und Filter für die Datenbearbeitung hinzufügen und Verbindungen zwischen den Komponenten ziehen, um Daten vom Quellformat ins Zielformat zu transformieren.

Grafisches Datenmapping mit MapForce.

Das Design-Fenster enthält Funktionen, mit denen Sie auch mit den komplexesten Mappings arbeiten und diese analysieren und neu definieren können. Durch Klicken auf ein Datenelement wählen Sie dieses aus und können es mit einem anderen verbinden. Durch Positionieren der Maus über bestimmte Bereiche von Mapping-Verbindungen können Popup-Fenster mit Zusatzinformationen wie z.B. Zieldatenelementen oder Datentyp angezeigt werden.

Durch Ziehen mit der Maus können Sie eine Verbindung ändern. Bei gedrückter Strg-Taste können doppelte Konnektoren (Konnektor von derselben Quelle zu einem anderen Ziel) erstellt werden. Wenn Sie die Schaltfläche "Idente Sub-Einträge automatisch verbinden" aktiviert haben, werden alle gleichnamigen Child-Datenelemente automatisch miteinander verbunden.

In ETL-Datenmappings können mehrere Inputs und Outputs verwendet und völlig unterschiedliche Datentypen miteinander kombiniert werden.

MapForce enthält eine umfangreiche Bibliothek von Datenverarbeitungsfunktionen, mit denen praktisch jede für das Integrationsprojekt erforderliche Datenkonvertierung durchgeführt werden kann. In einem praktischen Übersichtsfenster sehen Sie das gesamte Mapping-Projekt und können auf bestimmte Bereiche einzoomen. Außerdem sehen Sie im Übersichtsfenster, welcher Teil des Design-Fensters gerade zu sehen ist. Auf diese Weise finden Sie sich selbst im größten Datenmapping-Projekt mühelos zurecht.

Konvertierung von Datenformaten

In ETL-Applikationen werden neue Informationen für den Datenimport oft in einem Format bereitgestellt, das mit dem vorhandenen Datenspeicherformat nicht kompatibel ist. MapForce bietet nie dagewesene flexible Funktionalitäten für komplexe Konvertierungen und Transformationen und ist somit das ideale ETL-Tool für globale und firmeninterne Datenintegrationsprojekte. Daten aus mehreren Dateien in unterschiedlichen Formaten können einfach integriert werden.

Dank der Funktionalitäten zum Automatisieren der Datenintegration ist MapForce das ideale Middleware-Produkt, um verteilte Applikationen in jeder beliebigen Unternehmensarchitektur, jeder webbasierten oder Cloud-Architektur miteinander zu verbinden.

Im unten gezeigten ETL-Mapping werden drei Datenformate inkludiert. Die Hauptquelldatei ist ein Excel-Arbeitsblatt und der endgültige Ausgabedatenspeicher ist eine Datenbank. Datensätze in der Datenbankspalte "'SharesAndLeaves" sind jedoch als JSON-Objekte gespeichert. Das MapForce ETL-Tool konstruiert das JSON-Objekt on-the-fly und inkludiert es in die generierte INSERT-Anweisung für die Datenbank, wie in der Ausgabevorschau rechts unten in der Abbildung ersichtlich.

MapForce ETL-Mapping mit Datenkonvertierung

Wiederverwendbare Datenmappings

Ob es sich nun um ein XML- oder Datenbankschema, eine EDI-Konfigurationsdatei oder eine XBRL-Taxonomie handelt, MapForce integriert auf Datenstrukturen basierende Daten unabhängig von den zugrunde liegenden Instanzdateien. Das heißt, Sie können Datenmappings immer wieder verwenden, wenn sich Ihre Geschäftsdaten ändern.

Automatisierte Datenintegration

MapForce kann MapForce-Ausführungsdateien für MapForce Server oder lizenzgebührenfreien Java- C#- oder C++-Datenintegrationscode für die automatisierte erneute Verarbeitung von Datenmappings generieren. Dies ermöglicht die Implementierung geplanter oder durch ein Ereignis ausgelöster Datenintegrations- / -migrationsoperationen, die in jede Berichts-, e-Commerce oder SOA-basierte Applikation integriert werden können. MapForce-Datenintegrationsoperationen können auch über eine Datenintegrations-API oder ein ActiveX Control automatisiert werden.

Datenbearbeitung

Bei Datenintegrationsprojekten müssen Input-Daten oft zuerst bearbeitet werden, bevor sie an die Zielkomponente übergeben werden. Zum Bearbeiten von Daten und Integrieren unterschiedlicher Formate bietet MapForce einen intuitiven visuellen Function Builder, komplett skalierbare Datenverarbeitungsfunktionen mit vordefinierten Bibliotheken, Filter und Bedingungen und mehr.

Kostengünstig

Für MapForce werden keine Adapter oder andere zusätzlich zu erwerbende Add-ons benötigt. Der Benutzer hat die vollständige Kontrolle über das Design, die Implementierung der Datenintegration und die Transformation aller Datentypen, einschließlich jeder Kombination von XML-, Datenbank-, Flat File-, EDI-, Excel-, XBRL- und/oder Webservice-Daten.

Datenverarbeitungsfunktionen

In jedem ETL-Szenario müssen eingehende Daten mit den vorhandenen Standards des Datenspeichers harmonisiert werden. Dabei müssen, je nach Art der Daten, Dinge wie Namensstile, Uhrzeit- und Datumsformate, Kommastellen, Währung, Temperatur- und Maßeinheiten sowie andere Faktoren konvertiert werden. MapForce bietet Ihnen eine erweiterbare Bibliothek mit Datenverarbeitungs- und -konvertierungsfunktionen zum Filtern und zur Bearbeitung von Daten gemäß den Anforderungen Ihres ETL-Mappingprojekts. Um Zeit zu sparen und bereits fertig gestellte, getestete Projekte weiter verwenden zu können, gestattet MapForce Ihnen, bestehenden Datenkonvertierungscode oder eine XSLT 1.0 oder 2.0-Datei zur weiteren Verwendung in eine Funktionsbibliothek zu importieren. Außerdem enthält die Applikation einen visuellen Function Builder zum Definieren und Wiederverwenden benutzerdefinierter Funktionen, in denen mehrere Operationen zusammengefasst werden.

MapForce Datenverarbeitungsfunktionen

Mit MapForce sind dank der Definition von Regeln auf Basis von Bedingungen, Booleschen Operatoren, Stringoperationen, mathematischen Berechnungen, SQL- und SQL/XML-Anweisungen oder beliebigen benutzerdefinierten Funktionen selbst hochkomplexe Konvertierungsszenarien möglich. Sie können sogar einen bestehenden Webservice verwenden, um Daten in einem Mapping anzuzeigen oder zu verarbeiten.

MapForce-Datenkonvertierung:

  • Funktionen zur Datenkonvertierung on-the-fly
  • Mathematische Berechnungen
  • Konvertierung von Booleschen Werten, Datum, Uhrzeit, Zahlen oder Strings
  • Programmatisches Parsen von Strings und dateTime-Werten
  • Spezielle Node-, Sequenz-, Edifact- und DB-Funktionen
  • Unterstützung für Filter, Bedingungen, Parameter und Variablen
  • Datenbankfunktionen in SQL oder SQL/XML

Funktionsbibliothek

Viele vordefinierte Funktionen wie z.B. concatenate, add, multiply usw. unterstützen eine unbeschränkte Anzahl von Parametern, wodurch die Durchführung mathematischer Berechnungen und die Kombination mehrerer Parameter zum Kinderspiel wird. Mit Hilfe von Aggregatfunktionen wie count, sum, min, average, join-string und anderen können Sie Berechnungen an ganzen Datengruppen durchführen. Konvertierungsfunktionen dienen zum Parsen komplexer Datentypen.

Bei den Funktionen in der Core-Bibliothek handelt es sich um allgemeine Funktionen, die nicht auf eine bestimmte Ausgabeart beschränkt sind. Mit Hilfe dieser Core-Funktionen können Sie durch Auswahl der benötigten Sprache(n) XSLT 1.0/2.0-, XQuery-, Java-, C++ oder C#-Datenkonvertierungscode erstellen.

Zwischenvariablen

Zwischenvariablen sind eine spezielle Art von Komponente, in der ein Mapping-Zwischenergebnis zur weiteren Verarbeitung gespeichert wird, um mit Hilfe dieses Ergebnisses verschiedene komplexe Mapping-Probleme zu lösen. Eine Zwischenvariable gleicht einer regulären benutzerdefinierten (nicht-inline) Funktion und ist eine Strukturkomponente ohne eine Instanzdatei.

Filter und Bedingungen

Durch Einfügen von Filtern und Bedingungen in ein Mapping können Sie auf Basis Boolescher Bedingungen Daten aus der Datenquelle auswählen.

Die if-else-Bedingung in MapForce, das Äquivalent einer Switch-Anweisung in vielen Programmiersprachen, steuert den Datenfluss in Ihrem Mapping-Projekten durch Zuordnung eines Werts zu einem ausgewählten Kriterium.

Transformationsparameter

MapForce unterstützt Input-Parameter für eine Transformation, um die Mapping-Transformation mittels externer Parameter beeinflussen zu können. Die Input-Parameter für die Transformation können an die vom MapForce Code Generator in Java, C# oder C++ erzeugte Funktion des Hauptmappings übergeben werden.

ETL-Datenbank-Tool

MapForce unterstützt ETL-Datenbankmappings, sodass Sie Daten zwischen beliebigen Datenbankdaten und XML, Flat Files, EDI, Excel (OOXML), XBRL, Webservices und sogar anderen Datenbankformaten mappen können.

Beim Laden einer Datenbankstruktur im Design-Fenster interpretiert MapForce automatisch das Datenbankschema, stellt Ihnen die verfügbaren Tabellen und Ansichten zur Auswahl und erkennt die Tabellenbeziehungen.

MapForce Datenbank-Mapping

Nach dem Laden aller Inhaltsmodelle für Ihr ETL-Datenbankmapping ziehen Sie einfach Verbindungslinien zwischen der Quell- und der Zielstruktur, um das Mapping fertig zu stellen.

MapForce unterstützt alle gängigen relationalen Datenbanken und ermöglicht die Erstellung grafischer Mappings zwischen Datenbankquelldaten, Datenverarbeitungsfunktionen und Filtern und anderen Datenstrukturen der verschiedensten Art.

Unterstützte Datenbanken:

  • Firebird 2.5, 3
  • IBM DB2 for iSeries® v6.1, 7.1
  • IBM DB2® 8, 9.1, 9.5, 9.7, 10.1, 10.5
  • Informix® 11.70, 12.10
  • MariaDB 10, 10.3
  • Microsoft Access™ 2003, 2007, 2010, 2013
  • Microsoft® Azure SQL
  • Microsoft® SQL Server® 2005, 2008, 2012, 2014, 2016, 2017
  • MySQL® 5, 5.1, 5.5, 5.6, 5.7, 8
  • Oracle® 9i, 10g, 11g, 12c
  • PostgreSQL 8, 9.0.10, 9.1.6, 9.2.1, 9.4, 9.6, 10
  • Progress OpenEdge 11.6
  • SQLite 3.x
  • Sybase® ASE 15, 16
  • Teradata 16

Datenbank-Mapping-Funktionen:

  • Datenbankabfragen an allen gängigen Datenbanken
  • Mappen von Daten von jedem unterstützten Datenbanktyp auf einen anderen
  • Definition von Datenbankschlüssel-Einstellungen
  • Definition von Datenbankaktionen
  • Direkte Abfrage von Datenbanken
  • Herstellen einer Verbindung zu XML in Datenbankfeldern und Mappen der Felder
  • Sortieren von Datenbank-Input-Komponenten

Filtern und Verarbeiten von Datenbankdaten

Oft müssen Daten bei ETL-Datenbank-Mappings zwischen Quell- und Zielkomponente auf Basis von Booleschen Bedingungen oder SQL- und SQL/XML-Anweisungen bearbeitet werden. Es können logische Vergleiche, mathematische Berechnungen, String-Operationen oder andere Datenmodifikationsprozesse durchgeführt werden. In der Abbildung oben werden in den Kästchen zwischen den Linien, die das Quell- und das Zieldatenmodell verbinden, Datenverarbeitungsfunktionen angezeigt.

Mit Hilfe von Datenverarbeitungsfunktionen können Sie on-the-fly komplexe Datenbank-Mappings für die verschiedensten Transformationsanforderungen durchführen. So können Sie z.B. Datenbank-Mappings erstellen, die XML oder EDI-Nachrichten verwenden, um Datenbankzeilen auf Basis von Filterkriterien aus den XML- oder EDI-Elementen zu extrahieren.

Sofortige Datenbankkonvertierung

Nachdem Sie Ihr Mapping definiert haben, können Sie die Ergebnisse mit Hilfe des integrierten MapForce-Prozessors mit einem Klick anzeigen und speichern.

Werden Daten auf eine Datenbank gemappt, wird ein Resultat in Form von SQL-Skripts erzeugt (z.B. SELECT, INSERT, UPDATE und DELETE-Anweisungen), die direkt von MapForce aus an der Zieldatenbank ausgeführt werden können.

ETL-Tool für EDI

EDI-Standards sind das vorherrschende Format für den Austausch von e-Commerce-Daten und bieten eine schnelle und exakte Methode zum Austausch von Transaktionsdaten. EDI ist das Vorgängerformat anderer integrierter Geschäftstechnologien wie ERP, CRM und anderer innerhalb der Lieferkette verwendeter Technologien. Daher spielen das Mappen und die Transformation von Daten eine wichtige Rolle, wenn EDI-Nachrichten die Datenquelle für eine ETL-Applikation bilden.

MapForce ist eine grafische Applikation zum Mappen von EDI-Daten, die native Unterstützung für alle wichtigen Geschäftsdatenformate wie unter anderem XML, Datenbanken, Flat Files, Excel, Webservices sowie EDIFACT, X12, HL7, NCPDP SCRIPT, IDoc und PADIS EDI Transaction Sets bietet.

Grafisches Mappen von EDI auf Datenbanken mit MapForce

MapForce vereinfacht die EDI-Datenintegration durch einfaches Definieren von Mappings zwischen UN/EDIFACT, ANSI X12, HIPAA X12, Health Level 7 (HL7), NCPDP SCRIPT, SAP IDoc, IATA PADIS oder TRADACOMS und XML, Datenbanken, Flat Files, Excel-, anderen EDI-Systemen sowie Webservice-Operationen. So können Sie die Vorteile des elektronischen Datenaustauschs ohne zusätzliche Kostenfaktoren oder komplexere Applikationsinfrastruktur nutzen.

Verarbeitung mehrerer EDI-Nachrichtentypen

Sie können in MapForce ein einziges Mapping definieren, das EDI-Dateien unterstützt, die mehrere Nachrichtentypen enthalten. Diese Unterstützung gilt für EDI-Dateien, die sowohl in der Quell- als auch in der Zielkomponente Ihres Mapping-Projekts mehrere Nachrichtentypen enthalten, wodurch optimale Flexibilität für das EDI-Mapping gewährleistet ist.

Nachrichtenbestätigung

Die 997 Acknowledgment-Nachricht im EDI X12-Standard leitet den Status einer eingehenden Nachricht weiter und bestätigt den Empfang einer Transaktion, übergibt Transaktionsfehler usw.

MapForce kann automatisch ein Mapping von Ihrer X12 Input-Nachricht auf 997-Acknowledgments erstellen, um den nahtlosen Datenaustausch mit Partner-Netzwerken zu gewährleisten.

Validieren der EDI-Ausgabe

In MapForce können Sie dank der Validierung aller EDI-Quell- und Zielkomponenten sowie der Mapping-Ausgabe die Gültigkeit Ihrer EDI-Ausgabedatei überprüfen. Dadurch können Sie sicherstellen, dass nur gültige EDI-Nachrichten verarbeitet werden.

Text- und Flat File ETL-Tool

Altdatenbestände aus vorhandenen Textdateien können extrahiert und aktualisiert werden, sodass sie mit einem vorhandenen ETL-Datenspeicher verwendet werden können. MapForce enthält FlexText, das einzigartige Tool zum Parsen und Konvertieren von Textdateien, wie z.B. Mainframe-Textberichten, textbasierten Log-Dateien und anderen älteren Textformaten. Über die grafische Oberfläche von FlexText können Sie eine bestehende Textdatei einfügen und die Bereiche der Datei, die Sie für das Mapping verwenden wollen, extrahieren.

FlexText erzeugt eine Vorlage, die anschließend in MapForce geladen wird, wo die einzelnen Text-Nodes in jede beliebige Kombination von XML-, Datenbank-, EDI-, XBRL-, Flat File-, Excel-, JSON-, Protocol Buffers- und Webservice-Daten konvertiert werden können. Durch Speichern der Konfiguration können Sie anhand derselben Vorlage mehrere Textdateien in verschiedenen Mappings konvertieren.

MapForce Textverarbeitung

Mit FlexText können Sie Regeln für Textdatei-Konvertierungsvorlagen für das ETL-Mapping erstellen. Wenn Sie eine Textdatei in der FlexText-Benutzeroberfläche öffnen, wird die Datei in zwei Blöcken angezeigt. Der Root-Block repräsentiert die ursprüngliche Datei, während im Operation-Block rechts davon in Echtzeit die extrahierten Daten der Datei angezeigt werden.

Das Ergebnis der einzelnen Operationen wird in Echtzeit visualisiert, sodass Sie sofort sehen, ob das gewünschte Resultat erzielt wurde.

Oft enthalten Legacy-Textdateien innerhalb einer komplexeren Flat File-Datei nützliche Daten im CSV (Comma Separated Value) oder FLF (Fixed Length Field)-Format. Mit FlexText können diese Daten mittels CSV- und FLF-Operationen extrahiert werden. Nach Anwendung von "Trennen" und anderen Operationen können Sie die restlichen CSV- oder FLF-Felder durch Definition der Feldnamen, Längen usw. speichern.

Extrahieren relevanter Daten

FlexText gestattet Ihnen, die benötigten Daten durch Entfernung von nicht relevantem Text, Zeichen und Whitespaces mit Hilfe des Befehls "Trennen" zu isolieren. Bei jeder Trennung werden die Daten in zwei neuen Blöcken angezeigt: einem, der die herausgetrennten Daten enthält und einem, in dem die konvertierte Datei angezeigt wird. Auf diese Art sehen Sie sofort das Ergebnis jeder an der Datei durchgeführten Operation.

Node, Ignorieren, Aufteilen und Regular Expressions

Zur flexiblen Gestaltung der Datenstruktur unterstützt FlexText die Operationen "Node" und "Ignorieren". Mit der Option "Ignorieren" wird ein Textblock als irrelevant für Konvertierungszwecke markiert, sodass er in MapForce ignoriert wird. Mit der Operation "Node" wird in MapForce ein neuer Node in der Baumstruktur erstellt, um die hierarchische Struktur der Textdaten bei Bedarf darstellen zu können.

Mit der Operation "Aufteilen" können Sie mehrere Bedingungen für einen einzigen Textblock definieren. Die Daten in der Textdatei werden nur dann an den damit verknüpften Container übergeben, wenn eine definierte Bedingung zutrifft.

FlexText unterstützt auch Regular Expressions. So könnte z.B. als Input-Datei ein vom System generierter Bericht mit Zahlen- und Buchstabencodes am linken Rand verwendet werden. Diese Codes kennzeichnen Datensatztypen, bei denen eine Sequenz von fünf Ziffern, gefolgt von “O”, den Anfang eines Abschnitts für einen neuen Bürostandort markiert.

Automatisierung der ETL-Mapping-Ausführung mit MapForce Server

Altova MapForce Server enthält den für MapForce entwickelten Datentransformationsprozessor und wurde für den Betrieb in Serverumgebungen optimiert. MapForce Server führt anhand von in MapForce erstellten und optimierten Datenmappings, die in Ausführungsdateien gespeichert wurden, Datentransformationen für jede beliebige Kombination von XML-, JSON-, Datenbank-, EDI-, XBRL-, Flat File-, Excel-, JSON-, und/oder Webservice-Daten durch. Mit seinen Server-Funktionalitäten wie Parallelverarbeitung und Multi-Threading, Bulk SQL Merge, plattformübergreifender Unterstützung und mehr, eröffnet MapForce Server ganz neue Möglichkeiten für Datentransformationen.

Dank Vorverarbeitung lassen sich die meisten Datenmappings schneller und mit weniger Arbeitsspeicherbedarf durchführen. MapForce Server wird über FlowForce Server, in einer Standalone-Konfiguration über die Befehlszeile oder programmatisch über eine API ausgeführt.

Nachdem ein MapForce ETL-Mapping erstellt und getestet wurde, kann es von MapForce Server ausgeführt werden, um Geschäftsprozesse, für die wiederholte Datentransformationen erforderlich sind, zu automatisieren.

Creating a MapForce Server Execution File

MapForce führt eine Vorverarbeitung und Optimierung von ETL-Datenmappings durch, speichert diese in MapForce Server-Ausführungsdateien für die Ausführung über die Befehlszeile durch MapForce Server und lädt diese in FlowForce Server hoch, wo sie in Aufträgen verarbeitet werden können.

Wenn MapForce Server unter der Verwaltung von FlowForce Server ausgeführt wird, werden Datenmappings als FlowForce Server-Auftragsschritte, die auf Basis von Triggern ausgelöst werden, ausgeführt. Ein Beispiel wäre ein neues XML-Instanzdokument in einem Verzeichnis, wodurch ein aus mehreren Schritten bestehender FlowForce Server-Auftrag gestartet wird, bei dem die Datei zuerst mit RaptorXML+XBRL Server validiert wird. Anschließend werden bestimmte Daten mit Hilfe von MapForce Server aus der XML-Datei extrahiert und in eine ETL-Datenspeicherdatenbank eingefügt.