Strømmede data-transformasjoner

En datatransformasjon for strømming leser én post i et kildeobjekt, endrer postdataene og skriver én eller flere poster til et målobjekt. Kilde- og målobjektene må være forskjellige objekter. En datatransformasjon kjører kontinuerlig som en strømmingsprosess og henter opp nye eller endrede data.

Bruk en datatransformasjon til å rense inntatte data. Tilordne deretter de forbedrede dataene til datamodellen.

• Brukstilfeller med strømming av datatransformasjon
  Disse brukstilfellene viser hvordan du kan bruke strømmedatatatransformasjoner til å normalisere dataene, filtrere dem og bedre tilpasse dem til Data Cloud-datamodellen.
• Konfigurere en strømming av datatransformasjon
  Når du konfigurerer en datatransformasjon for strømming, leser og behandler den alle postene i kilden og skriver dataene til målobjektet. Kilde- og målobjektene må være forskjellige objekter.
• Sammenføye data i en strømmingstransformasjon
  Sammenføyninger aktiverer dataforbedring ved å kombinere data fra to separate strømmer basert på en primærnøkkel. I streaming-datatransformasjoner brukes "INNER JOIN"- og "LEFT JOIN"-setninger i SQL-setninger til å kombinere data fra to distinkte strømmer. Et koblingsuttrykk består av to objekter: én identifiserer objektet som utløser strømmingstransformasjonen ved oppdatering, og den andre angir objektet som brukes til å evaluere koblingen.
• Opprette en mål-DLO fra fanen Datasjøobjekter
  En måte å opprette et nytt Måldatasjøobjekt (DLO) på, er via fanen Datasjøobjekter.
• Sjekke statusen til en strømming av datatransformasjon
  For å overvåke statusen til en strømmedatatatransformasjon ser du gjennom behandlingsmålingene.
• Filtrere strømmede datatransformasjoner
  Bruk WHERE-setningen i SQL-setningen for strømmedatatatransformasjon til å begrense hvilke kildeobjekter strømmedatatatransformasjonen leser og prosesser.
• Bygge målobjekter for streamingtransformasjon på nytt
  Bygg et målobjekt for strømmede transformasjoner på nytt for å sikre ensartede data.
• Viktige punkter om arbeid med strømming av data-transformasjoner
  Viktige punkter om arbeid med strømmedatatatransformasjoner kan påvirke ytelsen, påliteligheten og suksessen til databehandling under behandling betydelig.
• Viktige punkter ved sletting av data
  Vær oppmerksom på følgende når du sletter data i Data 360.
• Kundedatasubjektrettigheter i datatransformasjoner
  Den registrerte kundens rettigheter dreier seg om lagring og bruk av personopplysninger. Data 360 tilbyr verktøy for å støtte registrertes rettigheter i samsvar med ulike datasikrings- og personvernforskrifter.
• Strømmede datatransformasjon og operatorer
  Du kan bruke disse funksjonene og operatorene i en SQL-setning for strømming av datatransformasjon.