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데이터 연결 변환: IntaLink에 대한 심층 분석

Linda Hamilton
Linda Hamilton원래의
2024-10-08 12:07:02873검색

Transforming Data Linkage: An In-Depth Look at IntaLink

深度解析IntaLink數據自動連結平台產品實力!

隱藏的寶石,遠拓資料智慧

2024年9月25日 14:09, 天津

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1. IntaLink的目標

一句話:IntaLink的目標是在資料整合領域實現資料自動連動。

讓我們分解這個定義:

  • IntaLink的應用場景是資料整合。最簡單的情況是在同一個系統內連結多個資料表;更複雜的情況是跨異質來源連結資料。
  • 對於資料整合應用,需要建立表格之間的關係。
  • 要整合的資料必須能夠形成可連結的關係。

滿足上述條件後,IntaLink的目標是:給定使用者指定的資料表和資料項,IntaLink將提供可用的資料連動路由。


2. IntaLink 的作用

我們透過一個具體的場景來解釋IntaLink解決的問題。這個例子很複雜,需要仔細考慮才能理解資料關係,凸顯了IntaLink的價值。

場景

一所大學有不同的系所。每個部門均由縮寫標識,表定義為T_A。樣本資料:

DEPARTMENT_ID DEPART_NAME
GEO School of Earth Sciences
IT School of Information Engineering

每個係都有多個班級,每個班級根據入學年份和班級編號都有一個唯一的ID。該表是T_B。樣本資料:

CLASSES_ID CLASSES_NAME DEPARTMENT
2020_01 Earth Sciences Class 1 (2020) GEO
2020_02 Earth Sciences Class 2 (2020) GEO

每個班級都有學生,每個學生都有一個唯一的ID。該表是T_C。樣本資料:

STUDENT_ID STUDENT_NAME CLASSES
202000001 Zhang San 2020_01
202000002 Li Si 2020_02

大學提供各種課程。每門課程都有課程代碼、最高分數和學分。該表是T_D。樣本資料:

CLASS_CODE CLASS_TITLE FULL_SCORE CREDIT
MATH_01 Advanced Math I 100 4

同一門課程不同系的及格分數不同。該表是T_E。樣本資料:

DEPARTMENT CLASS PASS_SCORE
GEO MATH_02 60
IT MATH_02 75

不同學期開設不同的課程,學生每門課程都有分數。該表是T_F。樣本資料:

STUDENT_ID TERM CLASS SCORE
202000001 2023_1 MATH_02 85

基於這個場景,需求是列出每個學生2023_1學期的課程,顯示他們的成績和及格分數。結果可能如下圖所示:

Class Name Term Course Pass Score Score
Earth Sciences 2020 Class 1 Zhang San 2023_1 Advanced Math II 60 85

가장 중요한 과제는 연결할 테이블을 결정하고 테이블 간의 관계가 올바르게 해석되도록 하는 것입니다. 예를 들어, 학생이 학과에 직접 연결되는 것이 아니라 수업에 연결되어 있고, 수업은 학과에 속해 있습니다.


3. IntaLink가 해결하는 문제

이것은 단지 SQL 쿼리로 쉽게 구현할 수 있는 표준 다중 테이블 데이터 연결 애플리케이션이라고 생각할 수도 있습니다. 그러나 실제 과제는 사용할 테이블을 식별하는 것입니다. 특히 시스템이 다양한 애플리케이션에 걸쳐 수많은 테이블과 필드로 구성된 경우 더욱 그렇습니다.

예를 들어, 각각 수많은 테이블이 포함된 수십 개의 지원 시스템을 갖춘 대학을 상상해 보세요. 데이터를 요청하는 IT 담당자가 아닌 사람은 어느 테이블에 필요한 데이터가 포함되어 있는지 알지 못할 수도 있습니다. IntaLink는 데이터 테이블 간에 필요한 링크를 자동으로 생성하여 데이터 분석의 복잡성을 줄이고 개발 시간을 크게 절약합니다.


결론

IntaLink는 다음과 같은 주요 과제를 해결합니다.

  • 기본 비즈니스 논리를 이해할 필요는 없습니다. 데이터 통합 ​​목표에만 집중하세요.
  • 연결할 테이블을 수동으로 식별할 필요가 없습니다. IntaLink가 관계를 결정합니다.
  • 데이터 분석 및 개발에 소요되는 시간을 대폭 줄여 효율성을 10배 이상 향상시킵니다.

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