Transformasi Normalizer di Informatica dengan CONTOH

Apa itu Transformasi Normalizer?

Normalizer adalah transformasi aktif, digunakan untuk mengubah satu baris menjadi beberapa baris dan sebaliknya. Ini adalah cara cerdas untuk merepresentasikan data Anda dengan cara yang lebih terorganisir.

Jika dalam satu baris terdapat data berulang dalam beberapa kolom, maka dapat dipecah menjadi beberapa baris. Terkadang kami memiliki data dalam beberapa kolom yang muncul. Misalnya

Dalam kasus ini, kolom skor kelas diulang dalam empat kolom. Dengan menggunakan normalizer, kita dapat membaginya dalam kumpulan data berikut.

Langkah 1) Buat tabel sumber “sumber_penjualan” dan tabel target “target_penjualan” menggunakan skrip dan impor keduanya Informatika

Unduh File Sales_Source.txt di atas

Langkah 2)Buat pemetaan yang memiliki sumber “sales_source” dan tabel target “sales_target”

Langkah 3) Dari menu transformasi buat transformasi baru

1. Pilih normalizer sebagai transformasi
2. Masukkan nama, “nrm_sales”
3. Pilih opsi buat

Langkah 4) Transformasi akan dibuat, pilih opsi selesai

Langkah 5) Double klik pada transformasi normalizer, lalu

1. Pilih tab normalisasi
2. Klik ikon untuk membuat dua kolom
3. Masukkan nama kolom
4. Tetapkan jumlah kemunculan menjadi 4 untuk penjualan dan 0 untuk nama toko
5. Pilih tombol OK

Kolom akan dihasilkan dalam transformasi. Anda akan melihat 4 kolom jumlah penjualan saat kami mengatur jumlah kemunculan menjadi 4.

Langkah 6) Lalu di pemetaan

1. Tautkan empat kolom kualifikasi sumber dari empat kuartal ke kolom normalizer masing-masing.
2. Tautkan kolom nama toko ke kolom normalizer
3. Tautkan kolom nama_toko & penjualan dari normalizer ke tabel target
4. Tautkan kolom GK_sales dari normalizer ke tabel target

Simpan pemetaan dan jalankan setelah membuat sesi dan alur kerja. Untuk setiap kuartal penjualan toko, baris terpisah akan dibuat oleh transformasi normalizer.

Output dari pemetaan kita akan seperti –

Sumber data mempunyai kolom berulang yaitu QUARTER1, QUARTER2, QUARTER3, dan QUARTER4. Dengan bantuan normalizer, kami telah mengatur ulang data agar sesuai dengan satu kolom QUARTER dan untuk satu rekaman sumber, empat rekaman dibuat di target.

Dengan cara ini, Anda bisa menormalkan data dan membuat beberapa rekaman untuk satu sumber data.