SAP BODS - क्वेरी ट्रांसफ़ॉर्म
यह डेटा सेवाओं में उपयोग किया जाने वाला सबसे आम परिवर्तन है और आप निम्नलिखित कार्य कर सकते हैं -
- स्रोतों से डेटा फ़िल्टरिंग
- कई स्रोतों से डेटा को जोड़ना
- डेटा पर फ़ंक्शंस और ट्रांसफ़ॉर्मेशन करें
- इनपुट से आउटपुट स्कीमा तक कॉलम की मैपिंग
- प्राथमिक कुंजियाँ सौंपना
- नए कॉलम जोड़ें, स्कीमा और फ़ंक्शन के परिणामस्वरूप आउटपुट स्कीमा
जैसा कि क्वेरी परिवर्तन सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला परिवर्तन है, टूल पैलेट में इस क्वेरी के लिए एक शॉर्टकट प्रदान किया गया है।
क्वेरी परिवर्तन जोड़ने के लिए, नीचे दिए गए चरणों का पालन करें -
Step 1- क्वेरी-ट्रांसफॉर्मेशन टूल पैलेट पर क्लिक करें। डेटा प्रवाह कार्यक्षेत्र पर कहीं भी क्लिक करें। इसे इनपुट्स और आउटपुट से कनेक्ट करें।
जब आप क्वेरी ट्रांसफ़ॉर्म आइकन पर डबल क्लिक करते हैं, तो यह एक क्वेरी संपादक खोलता है जो क्वेरी ऑपरेशन करने के लिए उपयोग किया जाता है।
निम्नलिखित क्षेत्र क्वेरी परिवर्तन में मौजूद हैं -
- इनपुट स्कीम
- आउटपुट स्कीमा
- Parameters
इनपुट और आउटपुट स्कीमा में कॉलम, नेस्टेड स्कीम्स और फ़ंक्शंस होते हैं। स्कीमा इन और स्कीमा आउट परिवर्तन में वर्तमान में चयनित स्कीमा दिखाता है।
आउटपुट स्कीमा बदलने के लिए, सूची में स्कीमा का चयन करें, राइट क्लिक करें और मेक करेंट चुनें।
डेटा गुणवत्ता रूपांतरण
डेटा गुणवत्ता रूपांतरण सीधे अपस्ट्रीम ट्रांसफ़ॉर्म से कनेक्ट नहीं किया जा सकता, जिसमें नेस्टेड टेबल होते हैं। इन ट्रांसफ़ॉर्मेशन को कनेक्ट करने के लिए आपको नेस्ट टेबल से ट्रांसफ़ॉर्मेशन और डेटा क्वालिटी ट्रांसफ़ॉर्मेशन के बीच एक क्वेरी ट्रांसफ़ॉर्मेशन या XML पाइपलाइन ट्रांसफ़ॉर्म जोड़ना चाहिए।
डेटा गुणवत्ता परिवर्तन का उपयोग कैसे करें?
Step 1 - ऑब्जेक्ट लाइब्रेरी → ट्रांसफ़ॉर्म टैब पर जाएं
Step 2 - डेटा क्वालिटी ट्रांसफ़ॉर्मेशन का विस्तार करें और उस ट्रांसफ़ॉर्मेशन या ट्रांसफ़ॉर्मेशन कॉन्फ़िगरेशन को जोड़ें जो आप डेटा फ़्लो में जोड़ना चाहते हैं।
Step 3- डेटा प्रवाह कनेक्शन ड्रा करें। ट्रांसफॉर्मेशन के नाम पर डबल क्लिक करें, यह ट्रांसफॉर्म एडिटर को खोलता है। इनपुट स्कीमा में, उस इनपुट फ़ील्ड का चयन करें जिसे आप मैप करना चाहते हैं।
Note - एसोसिएट ट्रांसफॉर्म का उपयोग करने के लिए, आप उपयोगकर्ता परिभाषित क्षेत्रों को इनपुट टैब में जोड़ सकते हैं।
टेक्स्ट डेटा प्रोसेसिंग ट्रांसफ़ॉर्म
टेक्स्ट डेटा प्रोसेसिंग ट्रांसफॉर्म आपको बड़ी मात्रा में टेक्स्ट से विशिष्ट जानकारी निकालने की अनुमति देता है। आप किसी संगठन के लिए ग्राहक, उत्पाद और वित्तीय तथ्यों जैसे तथ्यों और संस्थाओं की खोज कर सकते हैं।
यह परिवर्तन संस्थाओं के बीच संबंधों की भी जाँच करता है और निकासी की अनुमति देता है। टेक्स्ट डेटा प्रोसेसिंग का उपयोग करके निकाले गए डेटा का उपयोग बिजनेस इंटेलिजेंस, रिपोर्टिंग, क्वेरी और एनालिटिक्स में किया जा सकता है।
इकाई निष्कर्षण रूपांतरण
डेटा सेवाओं में, एंटिटी एक्सट्रैक्शन की मदद से टेक्स्ट डेटा प्रोसेसिंग किया जाता है, जो असंरचित डेटा से संस्थाओं और तथ्यों को निकालता है।
इसमें बड़ी मात्रा में पाठ डेटा का विश्लेषण और प्रसंस्करण करना, संस्थाओं की खोज करना, उन्हें उपयुक्त प्रकार प्रदान करना और मेटाडेटा को मानक प्रारूप में प्रस्तुत करना शामिल है।
एंटिटी एक्सट्रैक्शन ट्रांसफ़ॉर्मेशन किसी भी टेक्स्ट, HTML, XML या कुछ बाइनरी-फॉर्मेट (जैसे पीडीएफ) सामग्री से जानकारी निकाल सकता है और स्ट्रक्चरल आउटपुट उत्पन्न कर सकता है। आप अपने काम के प्रवाह के आधार पर आउटपुट को कई तरीकों से उपयोग कर सकते हैं। आप इसे किसी अन्य ट्रांसफ़ॉर्म के इनपुट के रूप में उपयोग कर सकते हैं या कई आउटपुट स्रोतों जैसे डेटाबेस टेबल या फ्लैट फ़ाइल में लिख सकते हैं। आउटपुट UTF-16 एन्कोडिंग में उत्पन्न होता है।
Entity Extract Transform can be used in the following scenarios −
बड़ी मात्रा में पाठ मात्रा से एक विशिष्ट जानकारी प्राप्त करना।
नए कनेक्शन बनाने के लिए मौजूदा जानकारी के साथ असंरचित पाठ से संरचित जानकारी प्राप्त करना।
उत्पाद की गुणवत्ता के लिए रिपोर्टिंग और विश्लेषण।
टीडीपी और डेटा सफाई के बीच अंतर
टेक्स्ट डेटा प्रोसेसिंग का उपयोग अनस्ट्रक्चर्ड टेक्स्ट डेटा से प्रासंगिक जानकारी खोजने के लिए किया जाता है। हालांकि, मानकीकृत डेटा को साफ करने और संरचित डेटा के लिए डेटा क्लींजिंग का उपयोग किया जाता है।
| मापदंडों | टेक्स्ट डेटा प्रोसेसिंग | डेटा सफाई |
|---|---|---|
| निवेष का प्रकार | असंरचित डेटा | संरचित डेटा |
| इनपुट का आकार | 5KB से अधिक | 5KB से कम है |
| इनपुट स्कोप | कई विविधताओं वाला व्यापक डोमेन | सीमित रूपांतर |
| संभावित उपयोग | असंरचित डेटा से संभावित सार्थक जानकारी | रिपोजिटरी में भंडारण के लिए डेटा की गुणवत्ता |
| उत्पादन | संस्थाओं, प्रकार, आदि के रूप में एनोटेशन बनाएं इनपुट को परिवर्तित नहीं किया गया है | मानकीकृत फ़ील्ड बनाएँ, इनपुट बदला गया है |