데이터 플로 계획

데이터 플로를 만들기 전에 먼저 데이터 플로 설계에 대해 생각해보십시오. 쿼리에 사용할 수 있도록 지정할 데이터, 데이터를 추출할 위치 및 원하는 데이터를 가져오려면 추출된 데이터를 변환해야 하는지 여부를 고려합니다.

몇 가지 주요 설계 결정 사항을 설명하기 위해 예제를 살펴보겠습니다. 이 예에서는 목표가 "수주한 기회"라는 데이터 집합을 만드는 것입니다. 데이터 집합에 각 기회에 대한 계정 이름을 포함하여 기회 세부 정보가 포함됩니다.

이 데이터 집합을 만들려면 이 데이터 플로를 설계합니다.

데이터 플로는 기회 개체에서 기회 데이터를 추출하고, 계정 개체에서 계정 이름을 추출합니다. 추출된 개체에 대해 각각 데이터 플로가 데이터 집합을 만듭니다.

이제 데이터 플로가 추출된 데이터에서 생성된 데이터 집합을 변환합니다. 먼저, 데이터 플로가 기회 및 계정 데이터를 새 데이터 집합에 조인합니다. 그런 다음, 데이터 플로가 데이터 집합에 수주한 기회만 포함되도록 기회 단계를 기반으로 레코드를 필터링합니다. 데이터 플로가 데이터 집합을 변환할 때마다 데이터 집합이 생성됩니다.

노트 계층을 평면화하려면 데이터 집합을 조인하기 전에 해당 작업을 수행하십시오. 이 예에서 해당 요구 사항은 기회 데이터 집합을 조인하기 전에 계정 데이터 집합을 평면화함을 의미합니다. 조인 이후 평면화할 경우 변환 시 예상한 평면화 계층 데이터가 생성되지 않습니다.

마지막으로, 사용자가 수주한 기회만 쿼리할 수 있도록 하므로 데이터 플로를 구성하여 최종 데이터 집합만 등록합니다. 그러나 원하는 경우 데이터 플로에서 생성한 데이터 집합을 등록하고 원하는 수만큼 데이터 집합을 등록할 수 있습니다.