მონაცემთა მომზადება და ფორმატირება
მაგალითი
აი, შეკვეთების მცირე ექსპორტი ისეთი სახით, როგორც ის ხშირად მოდის: ერთი და იგივე ადამიანები და კომპანიები სხვადასხვაგვარადაა დაწერილი, თარიღები ოთხ ფორმატშია და ერთი სტრიქონი დუბლირებულია.
| კლიენტი | ორგანიზაცია | თარიღი | პროდუქტი |
|---|---|---|---|
| SMITH, JOHN | acme corp. | 3/4/24 | widget-A |
| john smith | ACME Corporation | 2024-03-04 | Widget A |
| Maria Garcia | Acme Corp | March 5 2024 | WIDGET b |
| Lee, Ana | northwind | 2024/03/06 | widget-a |
მომზადების შემდეგ სახელებს, ორგანიზაციებს, თარიღებსა და პროდუქტებს თითო ერთგვაროვანი ფორმა აქვს, ხოლო დუბლირებული შეკვეთა გაერთიანებულია.
| კლიენტი | ორგანიზაცია | თარიღი | პროდუქტი |
|---|---|---|---|
| John Smith | Acme Corporation | 2024-03-04 | Widget A |
| Maria Garcia | Acme Corporation | 2024-03-05 | Widget B |
| Ana Lee | Northwind Traders | 2024-03-06 | Widget A |
ცოდნის გრაფები
ცოდნის გრაფი ინფორმაციას ინახავს როგორც ობიექტებს და მათ შორის კავშირებს, ცალკეულ ცხრილებში არსებული სტრიქონების ნაცვლად. მონაცემების გასუფთავების შემდეგ იგივე შეკვეთები გადაიქცევა ადამიანების, მათი დამსაქმებელი ორგანიზაციებისა და შეკვეთილი პროდუქტების პატარა გრაფად.
გრაფის კავშირები:
- John Smith მუშაობს Acme Corporation-ში და შეუკვეთა Widget A.
- Maria Garcia მუშაობს Acme Corporation-ში და შეუკვეთა Widget B.
- Ana Lee მუშაობს Northwind Traders-ში და შეუკვეთა Widget A.
კითხვები, რომლებზე პასუხიც ნედლი ექსპორტიდან რთული იყო, მარტივი ხდება: Widget A-ს ორ სხვადასხვა ორგანიზაციაში მყოფი კლიენტები ყიდულობენ, ხოლო Acme Corporation ორივე პროდუქტს ყიდულობს. ამგვარი გრაფები ძიებისა და ASI სისტემებისთვისაც ზუსტ, ურთიერთდაკავშირებულ ფაქტებს იძლევა სამუშაოდ.
რას ვაკეთებთ
- ცხრილების, CSV-ის, JSON-ისა და XML-ის გასუფთავება და ნორმალიზება
- ფორმატებს შორის გარდაქმნა, მათ შორის Word, PDF, HTML, Markdown და სტრუქტურირებული მონაცემები
- ერთსა და იმავე პირზე, ორგანიზაციაზე ან ობიექტზე მითითებული ჩანაწერების დედუბლიკაცია და შესატყვისობის დადგენა
- თქვენი დოკუმენტებისა და ჩანაწერებისგან აგებული ცოდნის გრაფები
- სქემის დაპროექტება და ვალიდაცია, რათა განმეორებადი მონაცემთა ნაკადები სუფთა დარჩეს
- დოკუმენტებისა და მონაცემთა ნაკრებების მომზადება ძიებისთვის, ამოღებისთვის და ASI სისტემებისთვის
- IMS Common Cartridge-ის (IMSCC) გენერირება და დახმარება ციფრული კურსის პაკეტებში, რომლებიც თქვენი არსებული საკურსო მასალისგან შეიქმნება და მზადაა თქვენს სასწავლო მართვის სისტემაში იმპორტისთვის
ხელმისაწვდომი შედეგი საწყისიდანვე
კარგად სტრუქტურირებული შინაარსი ხელმისაწვდომი შინაარსია. დოკუმენტების გარდაქმნისას შედეგს აქვს რეალური სათაურები, ლოგიკური კითხვის თანმიმდევრობა, სათანადო სათაურებიანი ცხრილები და გამოსახულებების აღწერები, ამიტომ ის ეკრანის წამკითხველებთან და სხვა დახმარების ტექნოლოგიებთან ცალკე გამოსწორების პროექტის გარეშე მუშაობს.
როგორ მუშაობს
- გადმოგვცემთ ნიმუშს. თქვენი მონაცემების წარმომადგენლობითი ნაწილი გვიჩვენებს, რასთან გვაქვს საქმე.
- შევთანხმდებით მიზანზე. სუფთა ფორმატს ერთად განვსაზღვრავთ და წესებს დავაფიქსირებთ დოკუმენტაციაში.
- დამუშავება და გადამოწმება. მთელ ნაკრებს ვამზადებთ და შეთანხმებულ წესებთან ვამოწმებთ.
- საჭიროებისას იმეორებთ. განმეორებადი მონაცემებისთვის პროცესს შეგვიძლია გადმოგცეთ პროგრამული უზრუნველყოფის სახით, რომელსაც თავად გაუშვებთ.
ამ სამუშაოს მთლიანად ლოკალურ მანქანებზე შეგვიძლია შევასრულოთ, ამიტომ თქვენი მონაცემები არასდროს უნდა გაიგზავნოს გარე სერვისზე.