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取込設定ページでは、ETL作業(抽出・加工・ロード)を制御、取込データ構成を確認できます。主な作業としては、取り込んだ表形式のデータを・インジケーター・日時にマッピングすることです。

次の設定・アクションで利用可能です。

  • 先頭行はヘッダー:裂ーに応じる名前として先頭行にテキストを使用します。プレーンテキスト(クリップボード)・CSVExcelのみ
  • 除外行:取込ファイルの先頭から数行を除外できます。例えば、データでなく追加情報のみを示す行を除外すること。プレーンテキスト(クリップボード)・CSV・Excelのみ適用できます。

  • 文字コード:取込ファイルから適当な文字コード(UTF-8、ISO-8859-1、Win-1250、Win-1252、自動設定など)をソースファイルに選択できます。プレーンテキスト・CSV・XMLのみ適用できます。

  • 区切り文字:自動的にセミコロン“;”で区切ります。或いは取込ファイルから区切り文字(カンマ、タブ、セミコロン、空白、バーティカルバー、カストマイズ)を選べます。プレーンテキスト(クリップボード)・CSVのみ適用できます。

  • 空白列の入れ替え:空白列に対して取込ファイルの全体又は特定のコラムで値を入れ替えます。

  • テンプレートに適用する:後述の「テンプレート取込」をご覧下さい。

  • 既定設定にする:全ての項目を既定設定にします。

  • 新列取得:更新するデータソースから既存しない列のみ取得します。 テンプレートが既に取り込んだ状態で新にファイルをインポートする時に、既存していないコラムのみ追加します。

その他設定は:

  • 変換スクリプトでデータの削除・加工

  • 取り込んだ列を属性やインディケータへ変換

  • 列の名称付け

  • 列の組み合わせ

  • 新列を追加

  • 変更をプレビュー

Info

自動文字コードの特定は完全に信頼できるものではありません。プレビューで未知の文字を確認することをお勧めします。

 

 

Info

上記のスクリーンショットのような利用可能な調整は、取り込まれたファイル形式によって異なります。手動取り込みのオプションが示されています。自動取り込みに関する情報はデータソースをご覧下さい。

列設定

Info

ETL名 – ソースデータ(例 SQL列名、CSVヘッダー行列など)とともにくる列名。ETL名は、取り込み設定ページでの列名の変更からは影響を受けません。ETL名を蓄積する目的はシンプルです- BellaDatiは入ってくるデータを既存のオブジェクト(アトリビュト/ インディケーター)に簡単にマップすることができます- 例. 列名を維持しながらデータの列順を変更する時、BellaDatiは正しいオブジェクトに列をマップします。BellaDatiは既存のオブジェクトに入ってくデータを簡単にマップできます。

 

特定の列形式を変更したい場合、列リストから列名をクリックしてください(取り込み画面の左手)。複数の列意味をたったワンステップで一つの意味に変えることもできます – 列横のチェックボックスをクリックすることで列をマークし、その上のメニューから意味を選択してください。

8種類の列意味(データの種類)があります:

日付/時刻 () – 特定の行の時刻索引。異なる時刻形式で表示できます(言語にもよります- 詳細はこの章の関連箇所を参照して下さい)。複数の日付/時刻列を1回の取り込みで選択することができます。

日付時刻 特定の行の日付時刻索引。異なる日付時刻形式で表示できます(言語にもよります- 詳細はこの章の関連箇所を参照して下さい)。複数の日付/時刻列を1回の取り込みで選択することができます。

長いテキスト – 長いテキスト説明を定義します。この列タイプは220文字以上の値を含む列に使われます。 ビジュアル化と集合体には使えません。以下の使用ケースに適切です:

  1. 220文字以上の値を含む列のソースデータを見る

  2. 220文字以上の値をKPIラベルと図表に表示します – 最初の値()と最後の値()機能はこのケースに使用してください。

アトリビュト – ドリルダウンコースのカテゴリーを定義します。通常は短いテキストです (例. 加入者、製品、顧客、従業員、区別など)。それぞれのアトリビュト列はデータセットに1つのアトリビュトをデータセットに作成します。これらのアトリビュトはドリルダウンコースで自由に組み合わせることができます。

ジオポイント – 緯度/経度をジオポイントアトリビュト種にマップできます。このアトリビュトはジオマップビューの種類に使用でき、特定の場所に作図できます。

ジオJSON – 形をジオJSONアトリビュト種にマップできます。このアトリビュトはジオマップビューの種類に使用でき、特定の場所に形として作図できます。 

翻訳 – アトリビュトとして特定された他列の言語翻訳を定義します。

インディケーターインディケーターは通常、ユーザー利息の主要点を表す数字データです。

取り込み拒否これらの列は取り込まれません (列がデータを含まない場合または無効、重要でないデータを含む場合に便利です)

マーク付けされた列のプレビューは「プレビューの選択」をクリックすることで表示できます。このように、データと意味設定のより良いビューを得ることができます。データ内の列数が多すぎる場合、列リストの上にある検索ラベルで適切な列を検索・設定を確認することができます。 検索文字入力領域には、特定の種類の列数を表示する統計値が表示されます。

日付時刻

ソースデータが日付時刻値を含む場合、日付時刻アトリビュトにマップすることができます。この列は日付と時刻両方含みます、例. 5 Apr 2014 10:43:43 AM 次の例を見てください:

日付時刻形式

毎回列は特定の形式を持っています。この形式は取り込み中に自動特定されなければいけません。しかし、時刻データを特殊な形式で持つことは可能です。この場合違う言語で利用可能な形式リストを使えます。

利用可能な形式から選ばない場合、カスタム形式を定義付けすることもできます。この時、以下のリストから自分の言語を選び、意味に沿ってデータ形式を表すコードを入力します (文字数がコードの解釈を左右することにご注意ください):

コード

意味

コードの文字数

y

2文字(yy)は年の2(89)を表します。コードは4桁の年数として解釈されます(1989)

M

年の月

3文字以上(MMM)は月(. "January" or "Jan")として解釈されます。他のケースでは月の数字として表されます(1-12)

d

日にち

コード内の(d)文字数はソースデータの最小桁数と等しくなくてはいけません。必ず数字になります。

E

曜日

曜日が名前で表示されるか(EEEE - "月曜日")または略称で表示されるか(EE - "")は文字数で決まります。

H時間コード内の(H)文字数はソースデータの最小桁数と等しくなくてはいけません。必ず数字になります。
mコード内の(m)文字数はソースデータの最小桁数と等しくなくてはいけません。必ず数字になります。
sコード内の(s)文字数はソースデータの最小桁数と等しくなくてはいけません。必ず数字になります。

区切り文字はソースデータ内の区切り文字と等しくなくてはいけません(空白、点、セミコロンなど)。ソースデータの時刻がより多くの区切り文字を含んでいるとき(月、日、年)、最初に列を併合することが必要です (この章の前半に説明されています)。次の表はいくつかのソースデータと適切な時刻コードの組み合わせを表しています。

ソースデータ

適切なコード

09/15/10

MM.dd.yy

26/03/1984

dd/MM/yyyy

15.September 2010

dd.MMMM yyyy

15 Sep 10

dd MMM yy

Wed 15 09 10

EE dd MM yy

Sep 15, 2010

MMM d, yyyy

15:55:35.231HH:mm:ss.SSS
28 October 2015 15:55dd MMMM yyyy HH:mm

日にち/時刻

ソースデータが日にち/時刻を含むとき、適切な日にちアトリビュト時刻アトリビュトにマップできます。 1つの列は日にちと時刻両方を含みます、例5 Apr 2014 10:43:43 AM この場合、日にち部分5 Apr 2014 は日にちアトリビュトに、時刻部分10:43:43 AM は時刻アトリビュトにマップされます。以下の例を見てください:

日にち/時刻形式の定義は日にち時刻列にも同様です。

翻訳

BellaDatiでは直接、アトリビュト翻訳を取り込めます。アトリビュト翻訳の設定をするためには、列を言語直訳に移動させ:

  • 列タイプで翻訳を選択

  • 言語翻訳を選択

  • 元の列インデックスを特定

ジオポイント

緯度/経度をジオポイントアトリビュトにマップするには、緯度/経度を1つの列にlatitude;longitude形式で特定してください、例. 43.56;99.32.小数点は . (dot). 。変換スクリプトを用いることもできます、例. 経度が列1に、緯度が列2にある場合、value(2) + ";" + value(1)

ジオJSON

BellaDatiでは、データセットに直接ジオJSONを使えます。ジオJSON以下のような形式である必要があります:

  • {"geometry":{"coordinates":[[[38.792341,33.378686],[36.834062,32.312938],[35.719918,32.709192],[35.700798,32.716014],[35.836397,32.868123],[35.821101,33.277426],[38.792341,33.378686]]],"type":"Polygon"},"type":"Feature"}
  • {"type": "FeatureCollection","features": [{ "type": "Feature","geometry": {"type": "Point", "coordinates": [102.0, 0.5]},"properties": {"prop0": "value0"}}]}
  • { "type": "FeatureCollection","features": [{ "type": "Feature","geometry": {"type": "Point", "coordinates": [102.0, 0.5]},"properties": {"prop0": "value0"}},{ "type": "Feature","geometry": { "type": "LineString", "coordinates": [[102.0, 0.0], [103.0, 1.0], [104.0, 0.0], [105.0, 1.0]]},"properties": {"prop0": "value0","prop1": 0.0}},{ "type": "Feature","geometry": {"type": "Polygon","coordinates": [[ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0],[100.0, 1.0], [100.0, 0.0] ]]},"properties": {"prop0": "value0","prop1": {"this": "that"}}}]}
  • {"type":"Feature","geometry":{"type":"MultiPolygon","coordinates":[[[[120.715609,-10.239581],[138.668621,-7.320225],[102.498271,1.3987],[103.07684,0.561361],[103.838396,0.104542],[104.53949,-1.782372],[104.887893,-2.340425],[105.622111,-2.428844],[106.108593,-3.061777],[105.857446,-4.305525],[105.817655,-5.852356]]]]}}

 

空白列の入れ替え

取り込まれたデータが空白列を含むのは当然のことです。これらの空白列を自身の値(例. "0"、"なし"、"N/A"など)で置き換えることが必要です。

  1. グローバル– 選択された値で全ての空白列を入れ替え(以下の列の一括設定に位置)

  2. ローカル– 選択された値で特定の空白列を入れ替え(特定の列設定ウィンドウに位置)

グローバルな変化は文字コード設定のすぐ下にある上部の青い線で利用可能です。クリック後、値を入力すると、全ての空白列に入力されます。

ローカルな変更はリストの列名にクリック後利用可能です。そこで空白列の値を入力することができます (この特定の列のみ)。これらの方法を組み合わせることもできます- 例えば、空白列を"0"値で埋め、一つの特定のアトリビュト列を"N/A"値で埋めることができます。

列の併合

列の併合機能により、取り込み中、より多くのソース列から特定の列までデータをロードすることができます。

典型的な使用例として:

  • 時刻を複数の列に分離(日、月、年、時刻を異なる列に)

  • つの列が1つのエンティティを表す(例. 名前と名字)

列リストのチェーンアイコンをクリックし、併合する他の列を選択します。値の間に追加される適切な区切り文字(スペース、コンマ、点、セミコロン、パイプ)を選択してください。組み合わせた列は話すこともできます。

列を併合しより進んだ設定を行う別の方法は、変換スクリプトです。

変換スクリプト

変換スクリプトは、取り込み中に先進的なデータ変換を行います。これらのスクリプトはGroovyプログラミング言語シンタックスに基づいています。

 

 

変換スクリプトにより以下が可能です:

  • BellaDatiデータウェアハウスに保管されている値を、定義されている機能と条件に沿って変更

  • 他の列から変換された/組み合わされた値で新列の作成(日にち/時刻、アトリビュト、インディケーター)。異なるセルの値は、0から索引がつけられ、取り込み設定画面の列名近くに表示されます。

  • 日にち/時刻のより先進的な計算を発揮 (. いくつかは2つの日にち間で実行されます)

基本のスクリプトコマンド:

  • value() – 現在のセル値を返却

  • value(index) – 行の希望(索引)位置にセル値を返却

  • name() – 列名を返却

  • name(index) – 希望の位置に列名を返却

  • format() – 列に形式値を返却(時刻とインディケーター列種のみ)

  • actualDate() – dd.MM.yyyy形式で日付を返却

  • actualDate('MM/dd/yyyy') – 選択された形式で日付を返却(例. MM/dd/yyyy)

  • excludeRow() –行の除外

Info

これらの変換はそれぞれの取り込みに含まれます(データソースからのスケジューリングされた自動取り込みを含みます)。

詳細は変換スクリプトガイドをご覧下さい。

変換スクリプトの再利用

スクリプトを再び使う予定がある場合は、左下のトグルをスイッチすることで保存できます。保存されたスクリプトは「変換スクリプトの編集」ウィンドウのトップメニューで見つけることができます。

テンプレートの取り込み

この機能では、以前の取り込みや異なるデータセットの取り込み設定を再利用できます。ページ上部の「取り込みテンプレートの適用」にクリックすることで利用できます。

ポップアップでは以下が行えます:

  • データセットの選択

  • 日付と取り込みステータスによってデータセットに割り当てられた取り込みテンプレートを選択

  • 取り込みテンプレートの詳細を表示(列設定)

  • 取り込みテンプレートを整理

Note

テンプレートの適用は全ての取り込み設定に上書きされます。

アクセス可能な全データセットに使われる既存の取り込み設定から選択できます。取り込み完了後、これらのテンプレートは自動で作成されます。

 

データの上書きポリシー

データセットに既にデータがある場合、データに対して以下のオプションを選べます。

  • データセットに行を追加: 取り込まれたデータは既存のデータに追加されます(既定)

  • データセットの全ての行の削除:データセットの全ての行の削除(1つのデータソースのみに適用可)

  • 日付範囲に基づいて全ての行を削除: 選択された日付範囲のデータが削除されます。
  • 取り込まれた行と同一データの行を削除: 選択したアトリビュトに対し、取り込まれたデータと同じ組み合わせの全ての既存レコードを削除

  • 取り込まれた行と同一データの行を置き換え:選択したアトリビュトに対し、取り込まれたデータと同じ組み合わせの全ての既存レコードを置き換え

取り込まれた行と同一データの行を置き換え

BellaDatiでアトリビュトに沿ってデータを置き換えるとき、以下が実行できます:

  • 全てのアトリビュトの選択

  • 特定のアトリビュトを選択 –取り込み過程では、希望のアトリビュトを比較し、現在のアトリビュトがデータベースに既にある値と同一である場合、行を書き換えます。

取り込まれた行と同一データの行を削除

BellaDatiでアトリビュトに沿ってデータを置き換えるとき、以下が実行できます:

  • 全てのアトリビュトの選択

  • 特定のアトリビュトを選択 –取り込み過程では、希望のアトリビュトを比較し、現在のアトリビュトがデータベースに既にある値と同一である場合、行を書き換えます。

この取り込み方法は、選択されたデータソースから取り込まれたデータのみに適用できます。

この取り込み方法は、選択されたデータソースから取り込まれたデータのみに適用できます。

取り込み前に全データを削除

BellaDatiで取り込み前に全データを削除する時、特定の時刻インターバルを選択する必要があります。「始め」と「終わり」でデータ消去の制限設定をしてください。

Tip

カレンダーアイコンを使って希望の時刻インターバルを設定してください。

Info

カスタムの日付と変更子が使えます: 現在、年、月、週+|- d|m|w|q|y。

取り込み過程

Note

大量のデータの取り込みは完了まで時間がかかることがあります。

データは非同期的に取り込まれます。それゆえ、BellaDatiの機能は取り込み中でも利用できるのです。ユーザーは取り込み中にログアウトすることもできます。
データセットのサマリーページでは、予想時間と割合が示された取り込み状況バーが表示されます。

取り込み完了前には、以下を行うことができます:

  • 実行中の取り込みの停止: 取り込みに関連する全てのデータはBellaDatiデータウェアハウスから削除されます。
  • メールでの通知: 取り込み完了後、メールが送信されます。

次に


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Importeinstellungen [Original Seitentitel]

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Die Seite mit den Importeinstellungen ermöglicht es Ihnen, ETL-Operationen (Extract-Transform-Load) zu steuern und die Struktur der zu importierenden Daten zu überprüfen. Die Hauptaufgabe besteht darin, die Zuordnung von tabellarischen Daten zu Attributen, Indikatoren und Datums-/Zeitdimensionen zu definieren.

Folgende Einstellungen und Aktionen sind möglich:

  • Die erste Zeile ist die Kopfzeile: Verwenden Sie die Texte in der ersten Zeile als Namen für die entsprechenden Spalten; nur für einfachen Text (Zwischenablage), CSV oder Excel.

  • Ausgeschlossene Zeilen: Ermöglicht es Ihnen, einige Zeilen am Anfang der importierten Datei auszuschließen (z.B. zusätzliche Informationen, keine Daten); nur für reinen Text (Zwischenablage), CSV oder Excel.

  • Kodierung: Wählen Sie die geeignete Kodierung für die Quelldatei aus (UTF-8, ISO-8859-1, Win-1250, Win-1252, Auto sind verfügbar); nur für reinen Text, CSV oder XML.

  • Trennzeichen: Automatische Erkennung (das häufigste Trennzeichen ist das Semikolon ";"), ansonsten wählen Sie ein Zeichen, das jede Spalte trennt (Komma, Tab, Semikolon, Leerzeichen, vertikale Leiste, benutzerdefiniert); nur für Klartext (Zwischenablage) und CSV.

  • Füllen Sie die leeren Zellen: Im Allgemeinen für den gesamten Import, oder diese Ersetzung kann für bestimmte Spalten einzeln durchgeführt werden.

  • Importvorlage anwenden: Siehe Kapitel "Vorlagen importieren" weiter unten.

  • Standardeinstellungen verwenden: Setzt alle Importeinstellungen auf die Standardeinstellungen zurück.

  • Neue Spalten holen: Ruft neue Spalten aus aktualisierter Datenquelle ab - wenn es eine bestehende Importvorlage gibt, existieren neu hinzugefügte Spalten aus dem Datensatz nicht in der Vorlage aus dem vorherigen Import).

Weitere Funktionen sind:

  • Datenbereinigung und -transformation mit Hilfe des Transformationsskripts

  • Zuordnung importierter Spalten zu bestehenden Attributen oder Kennzeichen

  • Spalten umbenennen

  • Spaltenzusammenführung

  • Hinzufügen neuer Spalten

  • Vorschau der Änderungen

Info

Die automatische Erkennung von Codierungen ist nicht immer zuverlässig. Wir empfehlen, in der Vorschau auf seltsame Zeichen zu achten.

 

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Info

Die Verfügbarkeit der Anpassungen auf dem obigen Screenshot kann je nach importiertem Dateiformat variieren. Optionen für den manuellen Import sind angegeben, siehe Datenquellen für spezifische Informationen über automatisierte Importe.

Column Settings

Info

ETL-Name - es ist der Name der Spalte, wie er mit den Quelldaten geliefert wird (z.B. SQL-Spaltenname, CSV-Headerzeilenspalte, etc.). Der ETL-Name ist von der Umbenennung der Spalte auf der Seite mit den Importeinstellungen nicht betroffen. Der Zweck der Speicherung des ETL-Namens ist einfach - BellaDati kann die eingehenden Daten leicht auf die vorhandenen Objekte (Attribut/Indikator) abbilden - z.B. wenn Sie die Reihenfolge der Spalten in Ihren Daten ändern, die Spaltennamen aber gleich bleiben, ordnet BellaDati die Spalte dem richtigen Objekt zu.

 

Wenn Sie den Typ einer bestimmten Spalte ändern möchten, klicken Sie auf den Namen der ausgewählten Spalte in der Liste der Spalten (auf der linken Seite des Importbildschirms). Es ist auch möglich, die Bedeutung mehrerer Spalten in nur einem Schritt auf einen Typ zu ändern - markieren Sie einfach ausgewählte Spalten, indem Sie auf die Kontrollkästchen neben ihnen klicken und dann ihre Bedeutung aus dem Menü oben auswählen.

Es gibt acht mögliche Bedeutungen von Spalten (Datentypen):

Datum/Uhrzeit (separat) - Zeitindex bestimmter Zeilen. Es kann in vielen verschiedenen Zeitformaten angezeigt werden (auch sprachabhängig - weitere Informationen finden Sie im entsprechenden Teil dieses Kapitels). Sie können mehrere Datums-/Uhrzeitspalten im Einzelimport auswählen.

Datum/Uhrzeit - Datumszeitindex bestimmter Zeilen. Es kann in vielen verschiedenen Datumsformaten angezeigt werden (auch sprachabhängig - weitere Informationen finden Sie im entsprechenden Teil dieses Kapitels). Sie können mehrere Datetime-Spalten im Einzelimport auswählen.

Langtext - definiert Langtext - Beschreibung. Dieser Spaltentyp sollte für Spalten verwendet werden, die Werte mit einer Länge von mehr als 220 Zeichen enthalten. Kann nicht in den Visualisierungen und Aggregationen verwendet werden. Geeignet für folgende Anwendungsfälle:

  1. Zeigen Sie Quelldaten in Spalten an, die Werte mit einer Länge von mehr als 220 Zeichen enthalten.
  2. In den KPI-Labels und -Tabellen werden Werte mit einer Länge von mehr als 220 Zeichen angezeigt - in diesem Fall sollten die Funktionen firstValue() & lastValue() verwendet werden.

Attribut - definiert Kategorien des Drill-Down-Pfades. Es handelt sich in der Regel um einen kurzen Text (z.B. Affiliate, Produkt, Kunde, Mitarbeiter, Abteilung etc.). Jede Attributspalte erzeugt genau ein Attribut im Datensatz. Diese Attribute können in den Drill-Down-Pfaden frei kombiniert werden.

GEO Point - Sie können den Breitengrad/Längengrad auf den Attributtyp GEO Point abbilden. Dieses Attribut kann dann im Ansichtstyp Geokarte verwendet werden, um Daten an ihrer jeweiligen Position darzustellen.

GEO JSON - Sie können die Form auf den Attributtyp GEO JSON abbilden. Dieses Attribut kann dann im Ansichtstyp Geokarte verwendet werden, um Daten an ihre bestimmte Position zu plotten, die als Form angezeigt wird.

Übersetzung - definiert die Sprachübersetzung einer anderen Spalte, die als Attribut identifiziert wird.

Indikator - Indikatoren sind in der Regel die numerischen Daten, die den Schwerpunkt des Interesses des Benutzers bilden.

Nicht importieren - diese Spalten werden überhaupt nicht importiert (nützlich, wenn die Spalte keine, ungültige oder unwichtige Daten enthält).

Datum/ Uhrzeit

Wenn Ihre Quelldaten Datetime-Werte enthalten, können Sie diese auf das Attribut Datum/ Uhrzeit abbilden. Diese einzelne Spalte enthält sowohl Datum als auch Uhrzeit, z.B. 5 Apr 2014 10:43:43:43 AM. Siehe folgendes Beispiel:

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Datum/ Uhrzeit Format

Jede Spalte hat eine bestimmte Art von Format. Dieses Format sollte beim Import automatisch erkannt werden. Es ist jedoch möglich, dass Sie Ihre Zeitangaben in einem sehr spezifischen Format haben. In diesem Fall können Sie die Liste der verfügbaren Formate in verschiedenen Sprachen verwenden.

Wenn Sie nicht aus den verfügbaren Formaten wählen, können Sie auch Ihr eigenes, spezielles Format für Ihre Daten definieren. In diesem Fall sollten Sie Ihre Sprache aus der folgenden Liste auswählen und einen Code eingeben, der Ihr Datenformat entsprechend dieser Bedeutung beschreibt (beachten Sie, dass die Anzahl der Zeichen die Interpretation des Codes beeinflusst):

 

Code

Meaning

Number of characters in code

y

Jahr

Zwei Zeichen (yy) stehen für die zweistellige Jahreszahl (89). Andernfalls wird der Code als vierstellige Jahreszahl (1989) interpretiert.

M

Monat im Jahr

Drei oder mehr Zeichen (MMM) werden als Textdarstellung des Monats interpretiert (z.B. "Januar" oder "Jan"). In anderen Fällen werden Zeichen als Anzahl der Monate im Jahr interpretiert. (1-12).

d

Tag im Monat

Die Anzahl der Zeichen (d) im Code sollte gleich der minimalen Anzahl von Stellen in den Quelldaten sein. Es ist immer ein numerisches Format.

E

Tag in der Woche

Die Zeichenanzahl bestimmt, ob der Tag im vollen Namen (EEEE - "Montag") oder in der Abkürzung (EE - "Mo") angezeigt wird.

HStunde vom TagDie Anzahl der Zeichen (H) im Code sollte gleich der minimalen Anzahl von Ziffern in den Quelldaten sein. Es ist immer ein numerisches Format.
mMinute in der StundeDie Anzahl der Zeichen (m) im Code sollte gleich der minimalen Anzahl der Stellen in den Quelldaten sein. Es ist immer ein numerisches Format.
sSekunde in der MinuteDie Anzahl der Zeichen (s) im Code sollte gleich der minimalen Anzahl von Ziffern in den Quelldaten sein. Es ist immer ein numerisches Format.

Das Trennzeichen sollte gleich dem Trennzeichen in den Quelldaten (Leerzeichen, Punkt, Semikolon, etc.) sein. Wenn Ihre Quelldaten Zeit in getrennteren Spalten (Monate, Tage, Jahre) enthalten, ist es notwendig, diese Spalten zuerst zusammenzuführen (wie im vorherigen Teil dieses Kapitels beschrieben). Die nächste Tabelle zeigt eine Kombination aus Quelldaten und entsprechendem Timecode.

Quelldaten

Entsprechender Code

09/15/10

MM.dd.yy

26/03/1984

dd/MM/yyyy

15.September 2010

dd.MMMM yyyy

15 Sep 10

dd MMM yy

Wed 15 09 10

EE dd MM yy

Sep 15, 2010

MMM d, yyyy

15:55:35.231HH:mm:ss.SSS
28 October 2015 15:55dd MMMM yyyy HH:mm

Datum/ Uhrzeit

Wenn Ihre Quelldaten Datums-/Uhrzeitwerte enthalten, können Sie diese den entsprechenden Datums- oder Zeitattributen zuordnen. Eine einzelne Spalte kann sowohl Datum als auch Uhrzeit enthalten, z.B. 5 Apr 2014 10:43:43:43 AM. In diesem Fall wird der Datumsteil, 5. April 2014, auf das Datumsattribut abgebildet, der Zeitteil, 10:43:43 AM auf das Zeitattribut. Siehe folgendes Beispiel:

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Die Definition des Datums-/Zeitformats ist die gleiche wie für die Spalte Datun/ Uhrzeit.

Übersetzung

Mit BellaDati können Sie Attributübersetzungen direkt importieren. Um die Attributübersetzung einzurichten, navigieren Sie zur Spalte mit der Sprachmetaphrase und:

  • Wählen Sie Übersetzung in Spaltentyp

  • Übersetzungssprache auswählen

  • Geben Sie den Index der Originalspalte an

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GEO-Punkt

Um den Längengrad auf das Attribut GEO Point abzubilden, müssen Sie den Breitengrad in einer Spalte im Format Breitengrad;Längengrad angeben, z.B. 43.56;99.32. Dezimaltrennzeichen ist . (Punkt). Du kannst es mit dem Transformationsskript tun, z.B. value(2) + ";" + value(1), falls der Längengrad in Spalte 1 und der Breitengrad in Spalte 2 gespeichert ist.

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GEO JSON

Mit BellaDati können Sie GEO JSON direkt im Datensatz verwenden. GEO JSON muss im Format wie folgt angegeben werden:

  • {"geometry":{"coordinates":[[[38.792341,33.378686],[36.834062,32.312938],[35.719918,32.709192],[35.700798,32.716014],[35.836397,32.868123],[35.821101,33.277426],[38.792341,33.378686]]],"type":"Polygon"},"type":"Feature"}
  • {"type": "FeatureCollection","features": [{ "type": "Feature","geometry": {"type": "Point", "coordinates": [102.0, 0.5]},"properties": {"prop0": "value0"}}]}
  • { "type": "FeatureCollection","features": [{ "type": "Feature","geometry": {"type": "Point", "coordinates": [102.0, 0.5]},"properties": {"prop0": "value0"}},{ "type": "Feature","geometry": { "type": "LineString", "coordinates": [[102.0, 0.0], [103.0, 1.0], [104.0, 0.0], [105.0, 1.0]]},"properties": {"prop0": "value0","prop1": 0.0}},{ "type": "Feature","geometry": {"type": "Polygon","coordinates": [[ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0],[100.0, 1.0], [100.0, 0.0] ]]},"properties": {"prop0": "value0","prop1": {"this": "that"}}}]}
  • {"type":"Feature","geometry":{"type":"MultiPolygon","coordinates":[[[[120.715609,-10.239581],[138.668621,-7.320225],[102.498271,1.3987],[103.07684,0.561361],[103.838396,0.104542],[104.53949,-1.782372],[104.887893,-2.340425],[105.622111,-2.428844],[106.108593,-3.061777],[105.857446,-4.305525],[105.817655,-5.852356]]]]}}

 

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Eigenschaften

Note

Eigenschaften sind seit Version 2.9.1 verfügbar.

For attributes, it is possible to change their properties:

  • Indexiert - Benutzer können die Indexierung jeder Spalte deaktivieren. Bitte beachten Sie, dass dies die Performance beeinträchtigen kann. Die Indexierung sollte für alle Spalten aktiviert werden, die für Drill-Downs und Aggregationen verwendet werden. Standardmäßig aktiviert.

  • Nicht nur leere Werte - durch Aktivieren dieser Option können Benutzer den Wert obligatorisch machen. Standardmäßig deaktiviert.

Füllen von leeren Zellen

Es ist üblich, dass importierte Daten leere Zellen enthalten. In der Regel ist es notwendig, diese leeren Zellen durch eigene Werte zu ersetzen (z.B. "0", "none", "N/A" etc.). Wenn Sie dies tun wollen, haben Sie zwei Möglichkeiten, wie Sie diese leeren Felder ausfüllen können:

  1. global - füllt leere Zellen mit dem gewählten Wert in allen Spalten (befindet sich unter den Einstellungen der Batch-Spalte).

  2. lokal - füllen Sie leere Zellen mit dem gewählten Wert in einer bestimmten Spalte (im Fenster mit den entsprechenden Spalteneinstellungen).

Die globale Änderung ist in der oberen blauen Zeile direkt unter den Kodierungseinstellungen verfügbar. Nach dem Anklicken geben Sie einfach den Wert ein, der in alle leeren Zellen Ihrer Daten eingetragen wird.

Lokale Änderungen sind nach Anklicken des Spaltennamens in der Liste möglich. Dort können Sie einen eigenen Wert für leere Zellen eingeben (aber nur für diese bestimmte Spalte). Sie können diese beiden Methoden einfach kombinieren - zum Beispiel können Sie alle leeren Zellen mit dem Wert "0" ausfüllen, aber eine bestimmte Attributspalte kann mit dem Wert "N/A" wieder gefüllt werden.

Merging Columns

Die Funktion zum Zusammenführen von Spalten ermöglicht es, während des Importvorgangs Daten aus mehreren Quellspalten in eine Zielspalte zu laden.

Typische Anwendungsfälle sind:

  • Die Zeit ist in mehrere Spalten unterteilt (Tage, Monate und Jahre oder Zeit in verschiedenen Spalten).

  • Zwei Spalten, die eine Einheit darstellen (z.B. Vor- und Nachname einer Person)

Klicken Sie auf das Kettensymbol in der Spaltenliste, wählen Sie eine andere Spalte zum Zusammenführen und wählen Sie ein geeignetes Trennzeichen, das zwischen den Werten (Leerzeichen, Komma, Punkt, Semikolon, Rohr) hinzugefügt wird. Sie können auch zusammengeführte Spalten trennen.

Eine weitere Möglichkeit, Spalten zusammenzuführen und erweiterte Optionen einzurichten, besteht in der Verwendung von Transformationsskripten.

Transformationsskripte

Transformationsskripte ermöglichen erweiterte Datentransformationen während des Imports. Diese Skripte basieren auf der Syntax der Groovy-Programmiersprache.

 

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Transformationsskripte ermöglichen Ihnen Folgendes:

  • Ändern Sie die im BellaDati Data Warehouse gespeicherten Werte entsprechend den definierten Funktionen und Bedingungen.

  • Erstellen Sie neue Spalten (Datum/Uhrzeit, Attribute, Kennzeichen) mit transformierten oder kombinierten Werten aus anderen Spalten. Werte in verschiedenen Zellen werden von 0 indiziert und in der Nähe von Spaltennamen im Importeinstellungsfenster angezeigt.

  • Führen Sie erweiterte Berechnungen in Datum/Uhrzeit durch (z.B. Zeitraum einer Aktion zwischen zwei Daten).

Grundlegende Skriptbefehle:

  • Wert() -gibt den Istwert der aktuellen Zelle zurück
  • Wert(index) -  gibt den Wert der Zelle an der gewünschten (indizierten) Position in der aktuellen Zeile zurück.
  • Name() -  gibt den Namen der Spalte zurück
  • Name(index) -  gibt den Namen der Spalte an der gewünschten Position zurück
  • Format() - gibt den Wert des Formats in der aktuellen Spalte zurück (nur Zeit- und Indikatorspaltentypen
  • AkutellesDatum() - gibt das aktuelle Datum im Format dd.MM.yyyyyyy zurück.
  • AktuellesDatum('MM/dd/yyyy') - returns actual date in chosen format (e.g. MM/dd/yyyy)
  • Zeilenausschließen() - schliept die Zeile
Info

Diese Transformationen werden für jeden Import angewendet, einschließlich des geplanten automatischen Imports aus Datenquellen.

Go to Transformation scripting guide for more details.

Reusing Transformation Scripts

If you know that you are going to use your script again in the future, you can save it by switching the toggle in bottom left corner. Your saved scripts can be found in the top menu in "Edit transformation script" pop-up window.

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Import Templates

This function allows you to reuse import settings from previous imports or different data sets. It is available by clicking on "Apply import template" link on the top of the page.

In the popup, you can:

  • Select data set
  • Select import template assigned to this data set according requested date and import status
  • Display import template details (column settings)
  • Sort import templates
Note

Applying the template will overwrite all current import settings.

You can choose from any existing import settings used in all data sets you have access to. These templates are created automatically after the import has been successfully finished.

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Data Overwriting Policy

When there are already existing data in the data set, you can choose the following options what to do with these data:

  • Append rows to data set: Imported data will be appended to existing (default).
  • Delete all rows in the data set: Deletes all rows in the data set (can be applied only to one data source).
  • Delete all rows based on date range: data in selected date range will be deleted
  • Delete rows with data identical to imported row: Deletes all existing records with the same combination of selected attributes as in the imported data.
  • Replace rows with data identical to imported row: replaces all records with the same combination of selected attributes as in the imported data.

Replace rows with data identical to imported row

When replacing data according attributes, BellaDati allows you to:

  • select All attributes.
  • select specific attributes - the import procedure will compare desired attributes and will overwrite the row if the current attribute is equal to the value already stored in the database.

Delete rows with data identical to imported row

When deleting data according attributes, BellaDati allows you to:

  • select All attributes.
  • select specific attributes - the import procedure will compare desired attributes and will overwrite the row if the current attribute is equal to the value already stored in the database.

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This import method can be applied only for the data imported from selected data source.

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This import method can be applied only for the data imported from selected data source.

Delete all data before import

When deleting all data before import, BellaDati allows you to select specific time interval. Setup From and To to restrict data erasing.

Tip

Use calendar icons to comfortably select desired time intervals.

Info

You can use custom dates and modifiers: now, actualyear, actualmonth, actualweek +|- d|m|w|q|y.

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Import Progress

Note

Import of lot of data may take a long time to complete.

Data are being imported asynchronously, therefore BellaDati functions are still available during import. The user can be logged out during the import too.
Data set summary page shows actual import progress bar with estimated time and percentage.

Before import finishes, you are able to:

  • Cancel running import: All data related to this import will be erased from BellaDati data warehouse.
  • Nofity by e-mail: An e-mail will be send to you after the import has been finished.

Next Steps