多くの場合、ソースシステムからのデータは、他のシステムに読み込み中である前に、準備とデータのトランスフォーメーションが必要です。Workiva プラットフォームは、チェーンとデータの準備の両方を通じて、多くのトランスフォーメーション機能を提供します。
この接続学習パス(CLP)は、チェーンの様々な技術的かつ軽量な機能トランスフォーメーション機能にインタラクティブに焦点を当てています。より高度な変換/トランスフォーメーションには、Data Prep の使用を強く推奨する。データの準備は、Workivaプラットフォームの関数トランスフォーメーション機能を向上させる非常に強力なアプリケーションです。
このトランスフォーメーション・コネクテッド・ラーニングパスは、様々な価値ある関数を実行するチェーンの設定を通して、データソースからターゲットに転送される間にチェーンによってデータがどのように変換されるかを説明します。一般的なユースケースに基づいたシンプルなデータセットが、いくつか提供されています。これらの例は、チェーンがサポートする様々なテクノロジーに関係なく使用することができる。
以下はパスのリストと、そのパスを完了するのにかかるおおよその時間です。これらのパスの目的は、チェーン内でのライトのトランスフォーメーションに関するコンセプトに取り掛かってもらうことです。これらの各パスのソリューションは、Connected Learning Pathフォルダの下にあるChainsモジュールのTemplatesセクション内のChain Templatesとして存在します。
| エクササイズ | 概要 | 時間（分） |
| 接続構成 | この接続ラーニングパスを完了するために必要なセットアップタスクを完了します。これは、以下のパスを開始するための前提条件です。 | 15 |
| 変数トランスフォーメーション | 解析、書式設定、計算操作のための変数トランスフォーメーション日付操作を学びます。また、非常に強力なHandlebars ConnectorとRuntime Inputsについて学び、JSONデータについても紹介します。 | 15 |
| 表形式データ | 表形式データセットを修正するために、マップヘッダー、ピボット解除、検索と置換、スマートフィルター、列挿入など、一般的に使用される表形式変換コネクターコマンドのいくつかを学びます。 | 30 |
| XMLデータ | トランスフォーメーション中にフィルターを適用するなど、XMLデータセットのプロセスについて学びます。また、異なるデータセットを比較し、相違点を識別する方法についても検討する。 | 30 |
| シンプルなJSONデータ | 単純なJSONデータセットを表形式に変換するプロセス（変換/トランスフォーメーション中にフィルターを適用することを含む）について学びます。また、簡単なクエリやイテレータの実行についても検討します。 | 30 |
| JSON入れ子オブジェクト | 入れ子オブジェクトを含む、より複雑なJSONデータの処理方法については、こちらをご覧ください。また、入れ子オブジェクトを含むJSONデータセットを平坦化するために使用できる、シンプルで強力なクエリも紹介する。 | 30 |
| 入れ子オブジェクトのJSON配列 | 入れ子になったJSONオブジェクトの配列を含む複雑なJSONデータのプロセス方法について説明します。この演習では、クエリの実行、反復、変数トランスフォーメーションを含む、このクイックスタートで学んだ多くの概念を結合し、強化します。 | 30 |
| Handlebars | チェーンの変数をテンプレート化するためにHandlebarsをどのように使用できるかを学ぶ。この演習では、handlebars コマンドを活用して、実行時の変数、Workiva コマンドの出力、http レスポンスからデータを解析する方法を説明します。 | 30 |