SAP BODS - Transformation de requête

Il s'agit de la transformation la plus courante utilisée dans les services de données et vous pouvez exécuter les fonctions suivantes:

  • Filtrage des données à partir des sources
  • Joindre des données provenant de plusieurs sources
  • Effectuer des fonctions et des transformations sur les données
  • Mappage de colonne des schémas d'entrée aux schémas de sortie
  • Attribution de clés primaires
  • L'ajout de nouvelles colonnes, schémas et fonctions a abouti aux schémas de sortie

La transformation de requête étant la transformation la plus couramment utilisée, un raccourci est fourni pour cette requête dans la palette d'outils.

Pour ajouter une transformation de requête, suivez les étapes ci-dessous -

Step 1- Cliquez sur la palette d'outils de transformation de requête. Cliquez n'importe où dans l'espace de travail Flux de données. Connectez-le aux entrées et sorties.

Lorsque vous double-cliquez sur l'icône de transformation de requête, il ouvre un éditeur de requête utilisé pour effectuer des opérations de requête.

Les zones suivantes sont présentes dans la transformation de requête -

  • Schéma d'entrée
  • Schéma de sortie
  • Parameters

Les schémas d'entrée et de sortie contiennent des colonnes, des schémas imbriqués et des fonctions. Schema In et Schema Out affiche le schéma actuellement sélectionné en transformation.

Pour modifier le schéma de sortie, sélectionnez le schéma dans la liste, cliquez avec le bouton droit et sélectionnez Rendre courant.

Transformation de la qualité des données

Les transformations de qualité des données ne peuvent pas être directement connectées à la transformation en amont, qui contient des tables imbriquées. Pour connecter ces transformations, vous devez ajouter une transformation de requête ou une transformation de pipeline XML entre la transformation de la table imbriquée et la transformation de la qualité des données.

Comment utiliser la transformation de la qualité des données?

Step 1 - Allez dans la bibliothèque d'objets → onglet Transformer

Step 2 - Développez la transformation Data Quality et ajoutez la transformation ou la configuration de transformation que vous souhaitez ajouter au flux de données.

Step 3- Dessinez les connexions de flux de données. Double-cliquez sur le nom de la transformation, cela ouvre l'éditeur de transformation. Dans le schéma d'entrée, sélectionnez les champs d'entrée que vous souhaitez mapper.

Note - Pour utiliser Associer la transformation, vous pouvez ajouter des champs définis par l'utilisateur à l'onglet d'entrée.

Transformation du traitement des données textuelles

La transformation de traitement des données de texte vous permet d'extraire les informations spécifiques d'un grand volume de texte. Vous pouvez rechercher des faits et des entités tels que des données client, produit et financier, spécifiques à une organisation.

Cette transformation vérifie également la relation entre les entités et permet l'extraction. Les données extraites, à l'aide du traitement de données textuelles, peuvent être utilisées dans la Business Intelligence, les rapports, les requêtes et les analyses.

Transformation d'extraction d'entité

Dans Data Services, le traitement des données textuelles est effectué à l'aide de Entity Extraction, qui extrait des entités et des faits à partir de données non structurées.

Cela implique l'analyse et le traitement d'un grand volume de données textuelles, la recherche d'entités, leur attribution au type approprié et la présentation des métadonnées au format standard.

La transformation Extraction d'entités peut extraire des informations de tout contenu texte, HTML, XML ou de certains formats binaires (comme PDF) et générer une sortie structurée. Vous pouvez utiliser la sortie de plusieurs manières en fonction de votre flux de travail. Vous pouvez l'utiliser comme entrée dans une autre transformation ou écrire dans plusieurs sources de sortie telles qu'une table de base de données ou un fichier plat. La sortie est générée en codage UTF-16.

Entity Extract Transform can be used in the following scenarios −

  • Recherche d'informations spécifiques à partir d'une grande quantité de texte.

  • Recherche d'informations structurées à partir d'un texte non structuré avec des informations existantes pour établir de nouvelles connexions.

  • Reporting et analyse de la qualité des produits.

Différences entre le TDP et le nettoyage des données

Le traitement des données textuelles est utilisé pour trouver des informations pertinentes à partir de données textuelles non structurées. Cependant, le nettoyage des données est utilisé pour la standardisation et le nettoyage des données structurées.

Paramètres Traitement des données textuelles Nettoyage des données
Type d'entrée Données non structurées Données structurées
Taille d'entrée Plus de 5 Ko Moins de 5 Ko
Portée d'entrée Large domaine avec de nombreuses variantes Variations limitées
Utilisation potentielle Informations potentiellement significatives issues de données non structurées Qualité des données à stocker dans le référentiel
Production Créez des annotations sous forme d'entités, de type, etc. L'entrée n'est pas modifiée Créer des champs standardisés, l'entrée est modifiée