디지털 전환 시대에 이러한 유형의 도구는 조직이 데이터를 통합하고 정보 관리 및 분석 기능을 모두 향상시키는 데 필요하게되었습니다. 그것은 사용자가 하나의 데이터 소스에서 데이터를 추출 변환 된 데이터를 전달하기 위해 규칙을 적용하고,기본적으로 하나에 여러 개의 서로 다른 시스템을 가져,대상 시스템에로드 할 수 있습니다. 이 작업은 새 시스템으로의 간단한 마이그레이션으로 한 번 수행하거나 새 데이터를 다른 시스템으로 마이그레이션하는 일상적인 프로세스 일 수 있습니다.

데이터 서비스의 장점은 무엇입니까?1827>

많은 비즈니스에서 엔터프라이즈 리소스 계획 시스템으로 운영되고 있습니다. 비즈니스에 1000 명의 고객이 있든 100 만 명이 있든 이 엔터프라이즈 수준의 도구는 확장성이 뛰어납니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하는 빠른 학습 곡선을 통해 분석가 또는 데이터 엔지니어는 특별한 코딩 기술 없이도 이 도구를 사용할 수 있습니다. 또한 데이터 생성에는 많은 유연성이 있습니다. 이 도구는 또한 작업을 쉽게 예약하고 모니터링 할 수 있습니다. 또한 변수를 사용하여 반복적 인 작업의 필요성을 줄일 수 있습니다. 변수를 통해 사용자는 작업에서 수행할 단계 결정,작업이 실행되어야 하는 환경 결정,전체 작업을 다시 만들지 않고 프로세스의 단계를 쉽게 변경할 수 있는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 조화 및 경우/다음 또는 중복 제거 논리의 사용과 데이터 품질을 허용 내장 기능도 있습니다.

이 도구의 단점은 무엇입니까?

시장에 나와 있는 이터 툴과 마찬가지로 데이터 서비스 사용에는 몇 가지 단점이 있습니다. 이 도구의 한 가지 단점은 높은 구매 비용이 있다는 것입니다. 수액 자체는 저렴한 도구가 아니며,회사는 사용자가 동일한 생태계 내에서 작업하도록 권장하지만 가격 책정은이 도구로도 변환됩니다. 일부 도구와는 달리 데이터 서비스는 비즈니스 사용자를 대상으로 하는 것이 아니라 개발자 팀에 더 집중되어 있어 전문 기술이 필요합니다. 데이터 서비스의 디버깅 기능은 다른 도구만큼 정교하지 않으므로 필요할 때 모든 것을 단계별로 실행할 수있는 코딩 플랫폼에 비해 개발이 더 어려워 질 수 있습니다.

데이터 서비스가 사용되는 방법:

이 도구를 사용하는 가장 일반적인 방법은 한 소스에서 다른 소스로 데이터를 전송하는 것입니다.
예를 들어,우리는 여러 개의 소규모 브랜드를 인수하고 모든 마스터 데이터를 하나의 소스로 통합하는 중앙 금융 시스템을 구현하려는 대규모 글로벌 회사와 협력했습니다. 비즈니스 단위는 모두 자체 수액 시스템을 사용하며 데이터에 대해 서로 다른 형식 규칙을 갖습니다. 일부 인수 회사는 수액보다 다른 도구를 사용하고,다른 사람은 엑셀 파일에 자신의 마스터 데이터를 유지하기에 충분히 작다. 이 모든 마스터 데이터를 하나의 시스템으로 통합하고 조화시키고자 합니다.

이 프로세스의 첫 번째 단계는 소스 시스템에서 데이터를 추출하는 것입니다. 다른 데이터 시스템을 데이터 서비스에 연결할 수 있으며 엑셀 파일을 도구로 가져올 수 있습니다.

여기에서 다음 단계는 데이터 변환입니다. 이 단계에서는 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터가 다른 위치에서 나오기 때문에 종종 언어 또는 측정 단위에 차이가 있습니다. 이 데이터를 조화시키기 위해 여러 언어 및 측정 단위를 변환하여 시스템 간에 일치시킬 수 있습니다. 중복 해제는 중복 마스터 데이터를 가져 오지 않기 위해 수행 할 수있는 또 다른 작업입니다. 또한 올바른 데이터만 새 시스템으로 가져오도록 유효성 검사가 이 단계에 포함되어 있습니다. 이 단계에서는 모든 개별 시스템이 대상 시스템으로 조화되도록 데이터를 변환하기 위해 규칙 및 값 매핑도 적용됩니다.

마지막 단계는 대상 시스템에 데이터를 로드하는 것이다. 전달되는 데이터에 따라 여러 가지 방법으로 이 작업을 수행할 수 있습니다. 이 데이터는 단순히 대상 시스템의 데이터베이스로 전달될 수도 있고,아이닥 및 바피스와 같은 다양한 커뮤니케이션 도구를 사용하여 시스템에 로드될 수도 있습니다.

이러한 단계는 일반적으로 한 번에 모두 수행되는 것이 아니라 여러 반복으로 수행되는 경우가 많습니다. 이러한 워크플로를 개발할 때 프로세스는 개발 또는 테스트 환경의 데이터에 대해 실행되어 최종 사용자에게 영향을 주지 않고 모든 마이그레이션 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 테스트가 완료되고 변환이 확인되면 워크플로의 변수를 변경하여 데이터를 테스트 환경 대신 프로덕션 대상 시스템으로 보낼 수 있습니다.

더 많은 기업들이 더 나은 데이터 솔루션으로 이동함에 따라,좋은 데이터 마이그레이션 도구에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 기업은 다양한 기능 도구,시스템,소비자 커뮤니케이션 채널 등에서 그 어느 때보 다 많은 데이터를 사용하는 데 관심이 있습니다. 데이터를 효율적으로 마이그레이션할 수 있으므로 조직은 더 나은 분석 기능과 데이터 거버넌스를 가질 수 있습니다.

수브라 얌비