SAP BODS - การแปลงแบบสอบถาม

นี่คือการเปลี่ยนแปลงทั่วไปที่ใช้ใน Data Services และคุณสามารถทำหน้าที่ต่อไปนี้ -

• การกรองข้อมูลจากแหล่งที่มา
• การเข้าร่วมข้อมูลจากหลายแหล่ง
• ทำหน้าที่และการแปลงข้อมูล
• การแม็พคอลัมน์จากสกีมาอินพุตไปยังเอาต์พุต
• การกำหนดคีย์หลัก
• เพิ่มคอลัมน์สคีมาและฟังก์ชันใหม่ที่ส่งผลให้สคีมาเอาต์พุต

เนื่องจากการแปลงแบบสอบถามเป็นการแปลงที่ใช้บ่อยที่สุดจึงมีทางลัดสำหรับแบบสอบถามนี้ในจานเครื่องมือ

ในการเพิ่มการแปลงข้อความค้นหาให้ทำตามขั้นตอนด้านล่าง -

Step 1- คลิกที่จานเครื่องมือการแปลงแบบสอบถาม คลิกที่ใดก็ได้บนพื้นที่ทำงานการไหลของข้อมูล เชื่อมต่อสิ่งนี้กับอินพุตและเอาต์พุต

เมื่อคุณคลิกสองครั้งที่ไอคอนการแปลงแบบสอบถามจะเปิดตัวแก้ไขแบบสอบถามที่ใช้ในการดำเนินการแบบสอบถาม

พื้นที่ต่อไปนี้มีอยู่ในการแปลงแบบสอบถาม -

• อินพุต Schema
• สคีมาเอาต์พุต
• Parameters

สกีมาอินพุตและเอาต์พุตประกอบด้วยคอลัมน์สคีมาที่ซ้อนกันและฟังก์ชัน Schema In และ Schema Out แสดงสคีมาที่เลือกในปัจจุบันในการแปลง

ในการเปลี่ยนสคีมาเอาต์พุตให้เลือกสคีมาในรายการคลิกขวาและเลือกสร้างปัจจุบัน

การแปลงคุณภาพข้อมูล

การแปลงคุณภาพข้อมูลไม่สามารถเชื่อมต่อโดยตรงกับการแปลงต้นน้ำซึ่งมีตารางซ้อนกัน ในการเชื่อมต่อการแปลงเหล่านี้คุณควรเพิ่มการแปลงแบบสอบถามหรือการแปลงไปป์ไลน์ XML ระหว่างการแปลงจากตารางที่ซ้อนกันและการแปลงคุณภาพข้อมูล

จะใช้ Data Quality Transformation ได้อย่างไร?

Step 1 - ไปที่ Object Library →แท็บ Transform

Step 2 - ขยายการแปลงคุณภาพข้อมูลและเพิ่มการกำหนดค่าการแปลงหรือการแปลงที่คุณต้องการเพิ่มลงในโฟลว์ข้อมูล

Step 3- วาดการเชื่อมต่อการไหลของข้อมูล ดับเบิลคลิกที่ชื่อการแปลงจะเปิดตัวแก้ไขการแปลง ในสคีมาอินพุตให้เลือกช่องป้อนข้อมูลที่คุณต้องการแมป

Note - ในการใช้ Associate Transform คุณสามารถเพิ่มฟิลด์ที่ผู้ใช้กำหนดลงในแท็บอินพุต

การแปลงการประมวลผลข้อมูลข้อความ

การแปลงการประมวลผลข้อมูลข้อความช่วยให้คุณสามารถดึงข้อมูลเฉพาะจากข้อความจำนวนมากได้ คุณสามารถค้นหาข้อเท็จจริงและเอนทิตีเช่นลูกค้าผลิตภัณฑ์และข้อมูลทางการเงินเฉพาะสำหรับองค์กร

การแปลงนี้ยังตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีและอนุญาตการแยก ข้อมูลที่แยกออกมาโดยใช้การประมวลผลข้อมูลข้อความสามารถใช้ใน Business Intelligence, Reporting, query และ analytics

การแปลงการแยกเอนทิตี

ในบริการข้อมูลการประมวลผลข้อมูลข้อความจะกระทำด้วยความช่วยเหลือของ Entity Extraction ซึ่งแยกเอนทิตีและข้อเท็จจริงจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลข้อความจำนวนมากการค้นหาเอนทิตีกำหนดให้เป็นประเภทที่เหมาะสมและนำเสนอข้อมูลเมตาในรูปแบบมาตรฐาน

การแปลง Entity Extraction สามารถดึงข้อมูลจากเนื้อหาข้อความ HTML XML หรือรูปแบบไบนารีบางอย่าง (เช่น PDF) และสร้างเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง คุณสามารถใช้ผลลัพธ์ได้หลายวิธีตามขั้นตอนการทำงานของคุณ คุณสามารถใช้เป็นอินพุตสำหรับการแปลงอื่นหรือเขียนไปยังแหล่งเอาต์พุตหลายรายการเช่นตารางฐานข้อมูลหรือไฟล์แบบแบน เอาต์พุตถูกสร้างขึ้นในการเข้ารหัส UTF-16

Entity Extract Transform can be used in the following scenarios −

• การค้นหาข้อมูลเฉพาะจากปริมาณข้อความจำนวนมาก

• การค้นหาข้อมูลที่มีโครงสร้างจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้างด้วยข้อมูลที่มีอยู่เพื่อทำการเชื่อมต่อใหม่

• การรายงานและการวิเคราะห์คุณภาพของผลิตภัณฑ์

ความแตกต่างระหว่าง TDP และ Data Cleansing

การประมวลผลข้อมูลข้อความใช้สำหรับการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง อย่างไรก็ตามการล้างข้อมูลจะใช้สำหรับการกำหนดมาตรฐานและการล้างข้อมูลที่มีโครงสร้าง

พารามิเตอร์	การประมวลผลข้อมูลข้อความ	การล้างข้อมูล
ประเภทอินพุต	ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง	ข้อมูลที่มีโครงสร้าง
ขนาดอินพุต	มากกว่า 5KB	น้อยกว่า 5KB
ขอบเขตการป้อนข้อมูล	โดเมนกว้างที่มีรูปแบบต่างๆมากมาย	รูปแบบที่ จำกัด
การใช้งานที่เป็นไปได้	ข้อมูลที่มีความหมายที่เป็นไปได้จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง	คุณภาพของข้อมูลสำหรับการจัดเก็บใน Repository
เอาต์พุต	สร้างคำอธิบายประกอบในรูปแบบของเอนทิตีประเภท ฯลฯ ข้อมูลที่ป้อนจะไม่มีการเปลี่ยนแปลง	สร้างฟิลด์มาตรฐานอินพุตมีการเปลี่ยนแปลง