Muitas vezes, os dados dos sistemas de origem requerem preparação e transformação de dados antes de serem carregados em outro sistema. A Workiva Platform fornece vários recursos de transformação por meio de Chains e Data Prep.
Este Connected Learning Path (CLP) concentra-se interativamente nos vários recursos técnicos e leves de transformação funcional do Chains. Para uma transformação mais avançada, recomendamos que você use o Data Prep. O Data Prep é um aplicativo incrivelmente poderoso que eleva as capacidades de transformação funcional (mapeamento) da Plataforma Workiva.
Esse Caminho de Aprendizado Conectado de transformação orientará você na configuração de cadeias para executar várias funções valiosas e demonstrar como os dados podem ser transformados por cadeias enquanto são transferidos de uma fonte de dados para um destino. Vários conjuntos de dados simples foram fornecidos com base em casos de uso comuns. Esses exemplos podem ser usados sem levar em conta as várias tecnologias que o Chains suporta.
Aqui está uma lista de caminhos e o tempo aproximado que você levará para concluir um caminho. O objetivo desses caminhos é fazer com que você comece a trabalhar com os conceitos de transformações de luz em uma cadeia. A solução para cada um desses caminhos está disponível em Modelos de cadeia na seção Modelos do módulo Cadeias, na pasta Caminho do aprendizado conectado.
| Exercício | Resumo | Tempo (min.) |
| Configurar conexões | Conclua as tarefas de configuração necessárias para concluir este Connected Learning Path. Este é um pré-requisito para você iniciar os caminhos definidos abaixo. | 15 |
| Transformação de variáveis | Aprenda as operações de data da Transformação de variáveis para análise, formatação e operações matemáticas. Também aprenderemos sobre o poderoso Handlebars Connector e Runtime Inputs, além de apresentarmos dados JSON. | 15 |
| Dados tabulares | Aprenda alguns dos comandos do Tabular Transformation Connector comumente usados, incluindo Maps Headers, Unpivot, Find & Replace, Smart Filter e Insert Column para modificar conjuntos de dados tabulares. | 30 |
| Dados XML | Saiba como processar conjuntos de dados XML, incluindo a aplicação de filtros durante a transformação. Também exploramos como comparar conjuntos de dados diferentes e identificar diferenças. | 30 |
| Dados JSON simples | Saiba como processar um conjunto de dados JSON simples para tabular, incluindo a aplicação de filtros durante a transformação. Também exploramos a execução de consultas simples e a iteração. | 30 |
| Objetos aninhados JSON | Saiba como processar dados JSON mais complexos que contêm objetos aninhados. Também destacamos uma consulta simples, porém eficiente, que pode ser usada para nivelar um conjunto de dados JSON que contém objetos aninhados. | 30 |
| Matriz JSON de objetos aninhados | Saiba como processar dados JSON complexos que contêm uma matriz de objetos JSON aninhados. Este exercício combina e reforça vários conceitos ensinados ao longo deste Guia rápido, incluindo a execução de consultas, a iteração e a transformação de variáveis. | 30 |
| Handlebars | Saiba como o Handlebars pode ser usado para criar modelos de variáveis em cadeias. Este exercício ilustra como aproveitar o comando handlebars para analisar dados de variáveis de tempo de execução, saída de um comando Workiva e uma resposta http. | 30 |