Vaak moeten gegevens uit bronsystemen worden voorbereid en getransformeerd voordat ze in een ander systeem kunnen worden geladen. Het Workiva Platform biedt een aantal transformatiemogelijkheden via zowel Chains als Data Prep.
Dit Connected Learning Path (CLP) richt zich interactief op de verschillende technische en lichtgewicht functionele transformatiefuncties van Chains. Voor meer geavanceerde transformatie raden wij het gebruik van Data Prep ten zeerste aan. Data Prep is een ongelooflijk krachtige toepassing die de functionele transformatiemogelijkheden (mapping) van het Workiva Platform verbetert.
Dit met transformatie verbonden leerpad leidt u door het opzetten van Chains om verschillende waardevolle functies uit te voeren om te laten zien hoe data door Chains kunnen worden getransformeerd terwijl ze van een databron naar een doel worden overgebracht. Er zijn verschillende eenvoudige datasets geleverd op basis van veelvoorkomende gebruikssituaties. Deze voorbeelden kunnen gebruikt worden zonder rekening te houden met de verschillende technologieën die Chains ondersteunt.
Hier is een lijst met paden en de tijd die het ongeveer kan duren om een pad te voltooien. Het doel van deze paden is om u op weg te helpen met de concepten van lichttransformaties binnen een ketting. De oplossing voor elk van deze paden bestaat als Chain Templates in de sectie Templates van de module Chains onder de map Connected Learning Path.
| Oefening | Samenvatting | Tijd (min.) |
| Verbindingen configureren | Voer de insteltaken uit die nodig zijn om dit Connected Leerpad te voltooien. Dit is een vereiste voor het starten van de onderstaande paden. | 15 |
| Variabele transformatie | Leer Datumbewerkingen voor Variabele Transformatie voor parsering, opmaak en rekenkundige bewerkingen. We leren ook over de zeer krachtige Handlebars Connector en Runtime Inputs en introduceren JSON-gegevens. | 15 |
| Gegevens in tabelvorm | Leer enkele veelgebruikte Tabular Transformation Connector-commando's, waaronder Maps Headers, Unpivot, Find & Replace, Smart Filter en Insert Column om tabelgegevensbestanden aan te passen. | 30 |
| XML-gegevens | Leer hoe u XML-datasets kunt verwerken, inclusief het toepassen van filters tijdens het transformeren. We onderzoeken ook hoe u verschillende datasets kunt vergelijken en verschillen kunt identificeren. | 30 |
| Eenvoudige JSON-gegevens | Leer hoe u een eenvoudige JSON-gegevensset naar tabelvorm kunt omzetten, inclusief het toepassen van filters tijdens het transformeren. We verkennen ook het uitvoeren van eenvoudige query's en iteratie. | 30 |
| JSON geneste objecten | Leer hoe u complexere JSON-gegevens kunt verwerken die geneste objecten bevatten. We belichten ook een eenvoudige, maar krachtige query die gebruikt kan worden om een JSON-gegevensset met geneste objecten plat te maken. | 30 |
| JSON-array van geneste objecten | Leer hoe u complexe JSON-gegevens kunt verwerken die een array van geneste JSON-objecten bevatten. Deze oefening combineert en versterkt een aantal van de concepten die in deze Quick Start zijn behandeld, waaronder het uitvoeren van query's, iteratie en Variabele transformatie. | 30 |
| Handlebars | Leer hoe Handlebars gebruikt kunnen worden om variabelen in ketens te templatizeren. Deze oefening laat zien hoe u het handlebars-commando kunt gebruiken om gegevens te parsen van runtimevariabelen, uitvoer van een Workiva-commando en een http-respons. | 30 |