A menudo, los datos de los sistemas de origen requieren preparación y transformación de datos antes de cargarse en otro sistema. La plataforma Workiva proporciona una serie de capacidades de transformación a través de cadenas y preparación de datos.
Esta ruta de aprendizaje conectado (CLP) se centra de forma interactiva en las diversas funciones técnicas y de transformación funcional ligera de Chains. Para una transformación más avanzada, recomendamos encarecidamente el uso de Data Prep. Data Prep es una aplicación increíblemente poderosa que eleva las capacidades de transformación funcional (mapeo) de la plataforma Workiva.
Esta ruta de aprendizaje conectada de transformación lo guiará a través de la configuración de cadenas para realizar varias funciones valiosas para demostrar cómo las cadenas pueden transformar los datos mientras se transfieren desde una fuente de datos a un destino. Se han proporcionado varios conjuntos de datos simples basados en casos de uso comunes. Estos ejemplos se pueden utilizar sin tener en cuenta las distintas tecnologías que Chains admite.
Aquí hay una lista de rutas y el tiempo aproximado que podría tomar completar una ruta. El objetivo de estos caminos es ayudarle a iniciarse en los conceptos sobre las transformaciones de luz dentro de una Cadena. La solución para cada una de estas rutas existe como Plantillas de cadena en la sección Plantillas del módulo Cadenas, dentro de la carpeta Ruta de aprendizaje conectada.
| Ejercicio | Resumen | Tiempo (min.) |
| Configurar conexiones | Complete las tareas de configuración necesarias para completar esta ruta de aprendizaje conectada. Este es un requisito previo para iniciar las rutas definidas a continuación. | 15 |
| Transformación de variables | Aprenda las operaciones de transformación de variables mediante fechas para realizar análisis, formateo y operaciones matemáticas. También aprendemos sobre el poderoso conector Handlebars y las entradas de tiempo de ejecución, y además presentamos datos JSON. |
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| Datos tabulares | Conozca algunos de los comandos de conector de transformación tabular más utilizados, incluidos encabezados de mapas, despivot, buscar y reemplazar, filtro inteligente e inserto de columna para modificar conjuntos de datos tabulares. | 30 |
| Datos XML | Aprenda a procesar conjuntos de datos XML, incluida la aplicación de filtros durante la transformación. También exploramos cómo comparar diferentes conjuntos de datos e identificar diferencias. | 30 |
| Datos JSON simples | Aprenda a procesar un conjunto de datos JSON simple a formato tabular, incluida la aplicación de filtros durante la transformación. También exploramos la ejecución de consultas simples e iteraciones. | 30 |
| Objetos anidados JSON | Aprenda a procesar datos JSON más complejos que contienen objetos anidados. También destacamos una consulta simple, pero poderosa, que se puede utilizar para aplanar un conjunto de datos JSON que contiene objetos anidados. | 30 |
| Matriz JSON de objetos anidados | Aprenda a procesar datos JSON complejos que contienen una matriz de objetos JSON anidados. Este ejercicio combina y refuerza varios de los conceptos enseñados en este Inicio rápido, incluidos la ejecución de consultas, la iteración y la transformación de variables. | 30 |
| Handlebars | Descubra cómo se pueden utilizar Handlebars para crear plantillas de variables en cadenas. Este ejercicio ilustra cómo aprovechar el comando handlebars para analizar datos de variables de tiempo de ejecución, la salida de un comando Workiva y una respuesta http. | 30 |