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Bearbeiten von Datentransformationen in einer lokalen Umgebung
Es wird dringend empfohlen, Datentransformationen innerhalb von Process Mining mit dem Datentransformations- Editor anzupassen. Weitere Informationen zum Anpassen von Datentransformationen in Process Mining finden Sie unter Datentransformationen.
Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Datentransformationen außerhalb von Process Mining angepasst werden können.
Wenn Sie eine Prozess-App aus einer App-Vorlage erstellen, möchten Sie sicherstellen, dass die in der Prozess-App verwendeten Daten Ihren Geschäftsprozess korrekt widerspiegeln. Mit Datenumwandlungen können Sie die für Process Miningverwendeten Daten anpassen.
Datentransformationen ermöglichen Ihnen Folgendes:
-
Neue Felder für group by und filterhinzufügen. Beispiel: Qualitätsprüfungstyp.
-
Ereignisse hinzufügen. Beispiel: Qualitätsprüfung der Rechnung abgeschlossen.
-
Tags hinzufügen. Beispiel: SLA wurde nicht erfüllt,Vier-Augen-Verletzung.
-
Geschäftslogik zur Berechnung von KPIs hinzufügen. Zum Beispiel Case_has_maverick_buying.
-
neue Eingabefelder für Berechnungen definieren.
Sie können die Transformationen entweder innerhalb von Process Mining mit Datentransformationen anpassen oder die Transformationen aus Process Mining exportieren und sie mithilfe einer lokalen Testumgebung bearbeiten und testen.
Die Bearbeitung der Transformationen mit dem Datentransformations-Editor in Process Mining erfordert keine lokale Entwicklungsumgebung.
Wenn Sie mit der Bearbeitung von Datenumwandlungen beginnen, wird dringend empfohlen, dass Sie:
- über fundierte SQL-Kenntnisse verfügen;
- sind mit dem Quellsystem vertraut, das für die Datenextraktion verwendet wird.
Berechtigungen
Sie benötigen die Berechtigung Transformationen bearbeiten für die Prozess-App zum Anpassen von Datentransformationen.
Tools
Zum Bearbeiten von Datentransformationen ist ein Code-Editor erforderlich. Visual Studio Code ist der empfohlene Code-Editor zum Bearbeiten von Datentransformationen. Sie können Visual Studio Code von der Download-Website für Visual Studio Code herunterladen.
Es wird empfohlen, die Datenumwandlungen außerhalb von Process Miningauszuführen und zu testen, bevor Sie die bearbeitete Umwandlung in Ihre Prozess-App importieren. Zum Ausführen und Testen der Datenumwandlungen ist eine lokale Testumgebung erforderlich.
Jede Prozess-App verfügt über einen entsprechenden Satz von Datentransformationen. Das Anpassen von Datenumwandlungen erfordert mehrere Schritte.
-
Exportieren Sie die Transformationen aus der Prozess-App.
-
Öffnen Sie die Transformationen in Visual Studio Code.
-
Führen Sie die Transformationen aus*.
-
Bearbeiten Sie die Transformationen.
-
Testen Sie die Transformationen in einer lokalen Testumgebung.*
-
Importieren und testen Sie die Transformationen in einer Testprozess-App in Process Mining.
-
Importieren Sie die Transformationen in die Prozess-App.
* Das Ausführen und Testen der Transformationen in einer lokalen Testumgebung sind optionale Schritte.
Führen Sie diese Schritte aus, um die Transformationen in Visual Studio Code zu öffnen.
Schritt |
Aktionen |
---|---|
1 |
Erstellen Sie im Windows Explorer einen Ordner für die exportierten Transformationen in dem Ordner, in dem sich Ihre virtuelle Umgebung befindet. Beispiel:
C:\My_transformations\TemplateOne-MultiFiles .
|
2 |
Entpacken Sie die exportierte Transformationsdatei
.zip im Ordner.
|
Ein Beispiel finden Sie in der Abbildung unten.
Schritt |
Aktion |
---|---|
3 |
Wechseln Sie in Visual Studio Code zu Datei -> Ordner öffnen... und wählen Sie den Ordner aus, der die entpackten Transformationen enthält. |
Ein Beispiel finden Sie in der Abbildung unten.
Das dbt- Projekt wird interpretiert.
dbt_project.yml
in das von SQL Server erforderliche Format ändern. Bevor Sie die .zip
-Datei mit den neuen Transformationen erstellen, müssen Sie die Datums- und Uhrzeitformate wieder in das von Snowflake erforderliche Format ändern.
dbt_project.yml
-Datei definiert sind, werden die Standardwerte verwendet.
Für SQL Server werden Datums- und Uhrzeitformate durch Ganzzahlen und für Snowflake durch Zeichenfolgen definiert.
Nachfolgend finden Sie eine Übersicht über die verschiedenen (Standard-)Formate für SQL Server und Snowflake.
fallabhängig |
SQL Server-Format |
Schneeflockenformat |
---|---|---|
|
23 |
'YYYY-MM-DD' |
|
14 |
'hh24:mi:ss.ff3' |
|
21 |
'YYYY-MM-DD hh24:mi:ss.ff3' |
Siehe auch:
-
Die offizielle Snowflake-Dokumentation zu Datums- und Uhrzeitformaten bei Konvertierungen mit Snowflake.
-
Die offizielle Microsoft SQL Server-Dokumentation zu Datums- und Zeitkonvertierungen mit SQL Server.
Es empfiehlt sich, die Transformationen auszuführen, bevor Sie mit der Bearbeitung der Transformationen beginnen. Auf diese Weise können Sie überprüfen, ob die Einrichtung korrekt ist und die Daten korrekt geladen werden.
Um die Transformationen auszuführen, müssen Sie:
-
Erstellen Sie ein neues Datenbankschema für die Prozess-App. Sie können dies in Microsoft SQL Server Management Studio tun. Führen Sie diese Schritte aus.
Schritt
Aktion
1
Wechseln Sie im Objekt-Explorer in Microsoft SQL Server Management Studio zum Ordner Ihrer Datenbank im Ordner Datenbanken .
2
Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Sicherheit und wählen Sie Neu -> Schema...
Siehe Abbildung unten.
Weitere Informationen finden Sie in der offiziellen Microsoft-Dokumentation .
-
Laden Sie Daten in das neue Schema, und stellen Sie sicher, dass die erforderlichen Eingabetabellen im Schema verfügbar sind. Sie können Daten entweder mit einem Extraktor laden, indem Sie Daten direkt aus
.csv
-Dateien in Microsoft SQL Server Management Studio laden. Folgen Sie diesen SchrittenSchritt
Aktion
1
Suchen Sie im Objekt-Explorer in Microsoft SQL Server Management Studio Ihre Datenbank im Ordner Datenbanken.
2
Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Namen Ihrer Datenbank und wählen Sie Aufgaben -> Flatfile importieren...
Hinweis: Es wird empfohlen, ein kleines Dataset zum Testen von Datentransformationen zu verwenden. Je niedriger die Datensatzanzahl des Datasets ist, desto schneller werden Transformationen ausgeführt.
Wenn Sie ein dbt-Projekt zum ersten Mal in Visual Studio Code öffnen, wird eine dbt -Meldung angezeigt, die darauf hinweist, dass das Profil, das Ihren neuen Transformationen entspricht, nicht gefunden werden kann. Ein Beispiel finden Sie in der Abbildung unten.
profiles.yml
-Datei einrichten, die mit Ihrer Microsoft SQL Server-Datenbank verbunden ist. Bei neuen Transformationen können Sie die Datei profiles.yml
erweitern, indem Sie einen neuen Eintrag hinzufügen.
profiles.yml
, oder klicken Sie auf den Link, um die Vorlage herunterzuladen: Profile.yml.
my-app-template:
outputs:
default:
type: sqlserver
driver: 'ODBC Driver 17 for SQL Server'
server:
port:
user:
password:
database:
schema:
encrypt:
trust_cert:
target: default
my-app-template:
outputs:
default:
type: sqlserver
driver: 'ODBC Driver 17 for SQL Server'
server:
port:
user:
password:
database:
schema:
encrypt:
trust_cert:
target: default
Schritt |
Aktion |
---|---|
1 |
Öffnen Sie einen Texteditor. Zum Beispiel Notepad++. |
2 |
Kopieren Sie den Inhalt aus der obigen Vorlage und fügen Sie ihn ein. |
3 |
Ersetzen Sie
my-app-template durch den Namen profile , wie in dbt_project.yml angezeigt.
Beispiel:
uipathTemplateOne . Siehe Abbildung unten.
|
3 |
Bearbeiten Sie die Datei, sodass sie auf das gerade erstellte Schema verweist. |
4 |
Speichern Sie die
profiles.yml -Datei in dem Ordner, der kein dbt-Projekt enthält (siehe Screenshot unten).
Beispiel:
C:\My_transformations .
|
5 |
Erstellen Sie eine Umgebungsvariable namens DBT_PROFILES_DIR mit dem Dateipfad des Ordners, der die
profiles.yml -Datei enthält.
|
schema_sources
definieren.
Weitere Informationen zum Konfigurieren Ihres Profils finden Sie in der offiziellen dbt-Dokumentation .
Führen Sie diese Schritte aus, um die Transformationen auszuführen.
Schritt |
Aktion |
---|---|
1 |
Klicken Sie in Visual Studio Code mit der rechten Maustaste auf den Modellordner , und wählen Sie im Kontextmenü die Option In integriertem Terminal öffnen aus. |
2 |
Geben Sie
dbt build an der Eingabeaufforderung im integrierten Terminal ein.
|
Richtlinien zum Bearbeiten von Transformationen finden Sie unter Transformationen und Tipps zum Schreiben von SQL.
Führen Sie diese Schritte aus, um die Transformationen zu testen.
Schritt |
Aktion |
---|---|
1 |
Geben Sie
dbt build an der Eingabeaufforderung im integrierten Terminal in Visual Studio Code ein.
|
2 |
Überprüfen Sie die Daten in SQL Server Management Studio, um die Werte zu überprüfen.
|
Bearbeiten und testen Sie die Transformationen in einer lokalen Testumgebung, bis die Transformationen ohne Fehler ausgeführt werden und die Daten korrekt sind.
Es wird dringend empfohlen, die neuen Transformationen in einer Testprozess-App in Process Mining auszuführen, bevor Sie die Transformationen in die ursprüngliche Prozess-App importieren. Da die Transformationen in einer lokalen SQL Server-Umgebung getestet werden, können beim Ausführen der neuen Transformationen in Process Mining Fehler auftreten.
Siehe auch 4. Bearbeiten der Transformationen.
dbt_project.yml
geändert haben, um die Transformationen von SQL Server zu testen, müssen Sie die Datums- und Uhrzeitformate wieder in das von Snowflake erforderliche Format ändern, bevor Sie die .zip
-Datei mit den neuen Transformationen erstellen.
Führen Sie diese Schritte aus, um die Transformationen in einer Testprozess-App in Process Miningzu importieren und zu testen.
Schritt |
Aktion |
---|---|
1 |
Wechseln Sie im Windows Explorer zu dem Ordner, in dem Ihre Transformationen gespeichert sind Beispiel:
C:\My_transformations\TemplateOne-MultiFiles und fügen Sie die Transformationen zu einer neuen .zip -Datei hinzu.
|
2 |
Wechseln Sie zum Process Mining-Portal und erstellen Sie eine neue Prozess-App basierend auf derselben App-Vorlage wie Ihre Prozess-App. |
3 |
Importieren Sie die Transformationen in die Testprozess-App. |
4 |
Überprüfen Sie die Dashboards, um zu sehen, ob die Daten korrekt dargestellt werden. |
Beim Importieren der Transformationen werden die neuen Transformationen automatisch ausgeführt. Dies wirkt sich sofort auf die Daten aus, die in der veröffentlichten Prozess-App angezeigt werden. Es wird dringend empfohlen, die neuen Transformationen in einer separaten Testprozess-App zu testen, um Fehler zu vermeiden (siehe Schritt 6: Importieren und Testen der Transformationen in einer Testprozess-App in Process Mining).
Das Ausführen einer fehlerhaften Transformation führt dazu, dass die veröffentlichte App für Endbenutzer nicht sichtbar ist.
- Einleitung
- Datentransformationen-Editor
- Versionierungstransformationen
- Voraussetzungen
- Customizing the transformations
- 1. Exportieren der Transformationen aus der Process App
- 2. Open the transformations in Visual Studio Code
- Date and time formats
- 3. Run the transformations
- Bevor Sie beginnen
- Profiles.yml einrichten
- Running the transformations
- 4. Edit the transformations
- 5. Test the transformations on a local test environment
- 6. Importieren und Testen der Transformationen in einer Testprozess-App in Process Mining
- 7. Importieren der Transformationen in die Prozess-App