Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Кіріспе
Мәліметтерді әртүрлі форматтарға түрлендіру
Converting data between different formats
Есептеу техникасында деректерді түрлендіру – бұл деректерді бір форматтан немесе құрылымнан басқа форматқа немесе құрылымға аудару процесі. Бұл деректерді интеграциялау және деректерді басқарудың маңызды аспектісі болып табылады, мысалы деректерді өңдеу, деректер қоймасын құру, деректерді интеграциялау және қосымшаларды интеграциялау сияқты тапсырмаларда қолданылады. Деректерді түрлендіру бастапқы дерек пен түпкі дерек арасындағы қажетті өзгерістерге байланысты қарапайым немесе күрделі болуы мүмкін. Деректерді түрлендіру әдетте қолмен және автоматтандырылған қадамдардың үйлесімі арқылы жүзеге асырылады. Деректерді түрлендіру үшін қолданылатын құралдар мен технологиялар түрлендірілетін деректердің форматына, құрылымына, күрделілігіне және көлеміне байланысты кең ауқымда өзгеруі мүмкін. Деректерді қайта құру – бұл деректерді түрлендірудің тағы бір түрі, онда деректердің барлық деректер базасы деректерді деректер базасынан шығармай-ақ түрлендіріледі немесе қайта құрылады. Дұрыс жобаланған деректер қорындағы барлық деректер тікелей немесе жанама түрде шеткі кілт шектеулерінің желісі арқылы негізгі деректер қорының шектеулі жиынтығына байланысты. Әрбір шеткі кілт шектеуі аталық деректер қорының кестесінен бірегей дерекқор индексіне тәуелді. Сондықтан, дұрыс негізгі деректер қорының кестесі басқа бірегей индекспен қайта құрылған кезде, тікелей және жанама байланысты деректер де қайта құрылады немесе жаңадан жазылады. Тікелей және жанама байланысты деректерді бастапқы нысанда да көруге болады, өйткені бастапқы бірегей индекс негізгі деректермен бірге әлі де сақталады. Сондай-ақ, деректер қорын қайта құру бағдарламалық жасақтама архитектурасына әсер етпейтіндей етіп жасалуы керек. Деректерді карталау аралық дерек моделі арқылы жанама болған жағдайда, бұл процесс деректерді араластыру деп те аталады.
In computing, data transformation is the process of converting data from one format or structure into another format or structure. It is a fundamental aspect of most data integration and data management tasks such as data wrangling, data warehousing, data integration and application integration. Data transformation can be simple or complex based on the required changes to the data between the source (initial) data and the target (final) data. Data transformation is typically performed via a mixture of manual and automated steps. Tools and technologies used for data transformation can vary widely based on the format, structure, complexity, and volume of the data being transformed. A master data recast is another form of data transformation where the entire database of data values is transformed or recast without extracting the data from the database. All data in a well designed database is directly or indirectly related to a limited set of master database tables by a network of foreign key constraints. Each foreign key constraint is dependent upon a unique database index from the parent database table. Therefore, when the proper master database table is recast with a different unique index, the directly and indirectly related data are also recast or restated. The directly and indirectly related data may also still be viewed in the original form since the original unique index still exists with the master data. Also, the database recast must be done in such a way as to not impact the applications architecture software. When the data mapping is indirect via a mediating data model, the process is also called data mediation.
Дәстүрлі деректерді түрлендірудің шектеулері
Бұл дәстүрлі процесс жалпы тиімділігі мен нәтижелілігін шектейтін кемшіліктерге ие. Көбінесе, пайдаланушылар деректерді түрлендіру жұмысын қажетті бағдарламалау немесе техникалық білімі бар бағдарламашыларға жүктейді, олар түрлендірулерді анықтап, деректерде орындайды. Осы мәселе деректерді интеграциялауда (яғни деректерді пайдаланушыға кең мүмкіндік беру және оларға деректерді өздігінен, интерактивті түрде өзгертуге рұқсат ету) сергектік пен жеке қызмет көрсету қажеттілігін тудырды. Дегенмен, үйлесімділік мәселелері туындауы мүмкін (мысалы, IoT сияқты жаңа дерек көздері ескі құралдармен дұрыс жұмыс істемеуі мүмкін), сондай-ақ деректерді басқару, дайындау және тексеру тәжірибелерінің өзгешелігіне байланысты нормативтік шектеулер де болуы мүмкін.
This traditional process also has limitations that hamper its overall efficiency and effectiveness. Typically, users hand over the data transformation task to developers who have the necessary coding or technical skills to define the transformations and execute them on the data. This problem has given rise to the need for agility and self service in data integration (i. e. empowering the user of the data and enabling them to transform the data themselves interactively). Still, there might be some compatibility issues (e. g. new data sources like IoT may not work correctly with older tools) and compliance limitations due to the difference in data governance, preparation and audit practices.