Daten mit Datentransformationen in einer autonomen KI-Datenbank transformieren

Verwenden Sie Datentransformationen in Data Studio, um grafische Datenintegrations- und Transformationsprozesse für Oracle Autonomous AI Database zu entwerfen. Mit Datentransformationen können Sie Dataloads, Datenflüsse und Workflows erstellen, ohne Code zu schreiben.

Dataloads verschieben Daten von Quellverbindungen zu Zielverbindungen, Datenflüsse definieren, wie Daten zwischen Systemen verschoben und transformiert werden, und Workflows definieren die Reihenfolge, in der Datenflüsse, Dataloads und andere Schritte ausgeführt werden.

Wenn Sie diese Objekte ausführen, orchestriert der Laufzeit-Agent von Oracle Data Transforms die Jobs und generiert den Code für Sie.

Dieses Thema bietet einen Einstiegspunkt für das Verständnis, wann und wie Datentransformationen mit einer autonomen KI-Datenbank verwendet werden. Eine vollständige Referenz finden Sie in der Dokumentation zu Data Studio.

Wann Datentransformationen verwendet werden sollen

Verwenden Sie Datentransformationen, wenn Sie eine visuelle Low-Code-Methode zum Verschieben, Transformieren, Planen und Überwachen von Datenintegrationsarbeiten für eine autonome KI-Datenbank benötigen.

Beispiele:

Datenladevorgänge erstellen, um mehrere Datenentitys aus einer Quellverbindung in eine Zielverbindung zu laden.
Erstellen Sie Datenflüsse, um Daten zwischen Systemen zu verschieben und zu transformieren. Verwenden Sie dazu Komponenten wie Joins, Filter, Zuordnungen, Constraints, Aggregate, Ausdrücke, Lookups, Sets, Sortierungen und andere Datenbankfunktionen.
Erstellen Sie Workflows, um mehrere Datenflüsse, Dataloads, Variablen und Workflows in einer kontrollierten Ausführungssequenz zu organisieren.
Planen Sie Datenflüsse oder Workflows, die zu einem bestimmten Zeitpunkt oder Intervall ausgeführt werden sollen.
Ausführungsstatus überwachen für Dataloads, Datenflüsse und Workflows aus dem Statusbereich oder den Jobseiten.
Verwenden Sie Variablen, um Datenflüsse und Workflows zu parametrisieren.
Verwenden Sie Modelle für maschinelles Lernen in Datenflüssen, einschließlich Vorhersagemodellschritten, die Ausgaben in eine Zieltabelle schreiben.
Exportieren und importieren Sie Datentransformationsobjekte, wie Projekte, Verbindungen, Dataloads, Datenflüsse, Workflows und Zeitpläne, zwischen Umgebungen.

Verwenden Sie andere Lade- oder Transformationsoptionen für autonome KI-Datenbanken, wie SQL, PL/SQL, DBMS_CLOUD, Oracle Data Pump oder externe Orchestrierungstools, wenn Sie einen vollständig skriptgesteuerten, administrativen oder anwendungsgesteuerten Workflow anstelle eines visuellen Data Studio-Workflows benötigen. Weitere Informationen zu diesen Optionen für das Laden von Daten finden Sie unter Daten in autonome KI-Datenbank laden.

Funktionsweise von Datentransformationen mit einer autonomen KI-Datenbank

Datentransformationen sind über Database Actions in Data Studio für autonome KI-Datenbank verfügbar. Sie können sie über die Karte Datentransformationen auf der Seite "Datenbankaktionen" oder über das Menü "Data Studio" im Selektor "Datenbankaktionen" öffnen. Um das Datentransformationstool zu verwenden, melden Sie sich als Benutzer ADMIN oder als Benutzer mit der Rolle DATA_TRANSFORM_USER an.

Datentransformationen sind auch als separates OCI Marketplace-Angebot mit dem Namen Data Integrator: Web Edition verfügbar. Wenn eine Datentransformationsinstanz von OCI Marketplace bei einer autonomen KI-Datenbank registriert ist, öffnet die Karte "Datentransformationen" in Database Actions diese registrierte Marketplace-Instanz weiterhin. Um stattdessen die eingebettete Datentransformationsinstanz zu verwenden, heben Sie die Registrierung der Marketplace-Instanz auf.

Wenn Sie Datentransformationen zum ersten Mal öffnen, müssen Sie Zugangsdaten für den Datenbankbenutzer angeben. Nachdem der Service gestartet wurde, wird die Homepage "Datentransformationen" geöffnet. Sie können die autonome AI-Datenbankverbindung auf der Registerkarte Verbindungen anzeigen.

Unter Zugriff auf Oracle Data Transforms über Data Studio finden Sie Zugriffsschritte, die erforderliche Rolle, das erstmalige Anmeldeverhalten und das Verhalten bei der Marketplace-Registrierung.

Bevor Sie beginnen

Bevor Sie Transformationen erstellen, prüfen Sie Folgendes:

Ihr Benutzer hat Zugriff auf Database Actions und die Rolle DATA_TRANSFORM_USER, es sei denn, Sie verwenden den Benutzer ADMIN.
Erforderliche Quell- und Zielsysteme sind über das OCI-Netzwerk erreichbar, das von der autonomen KI-Datenbank verwendet wird. Datentransformationsverbindungen werden verwendet, um eine Verbindung zu unterstützten Technologien herzustellen, die über Ihr OCI-Netzwerk erreichbar sind. Weitere Informationen finden Sie unter Mit Verbindungen arbeiten.
Wenn die autonome KI-Datenbank einen privaten Endpunkt verwendet, müssen private Datenquellen von Clients im selben VCN erreichbar sein. Hinweise zu privaten Datenquellen und Jobs mit langer Ausführungszeit finden Sie unter Hinweise zur Datentransformation.
Sie verstehen, welche Datentransformationsumgebung Sie verwenden: eingebettete Datentransformationen in einer autonomen KI-Datenbank, eine registrierte Datentransformationsinstanz oder der Marketplace Data Integrator: Web Edition-Eintrag. Einige dokumentierte Funktionen sind mit Badges gekennzeichnet, die angeben, wo sie angewendet werden.

Offene Datentransformationen

So öffnen Sie Datentransformationen:

Öffnen Sie Database Actions für Ihre autonome KI-Datenbank.
Wählen Sie Data Studio aus.
Wählen Sie Datentransformationen aus.
Melden Sie sich als ADMIN oder als Datenbankbenutzer mit der Rolle DATA_TRANSFORM_USER an.
Wenn Sie dazu aufgefordert werden, geben Sie die Datenbankbenutzerzugangsdaten an, die für die Verwendung der Verbindung "Datentransformationen" erforderlich sind.
Auf der Homepage "Datentransformationen" können Sie Verbindungen, Projekte, Dataloads, Datenflüsse, Workflows, Jobs, Variablen sowie Import- oder Exportvorgänge erstellen oder verwalten.

Für vollständige Aufgabenschritte verwenden Sie die Dokumentationslinks von Data Studio im folgenden Abschnitt.

Was Sie in Datentransformationen tun können

Verbindungen: Erstellen und verwalten Sie Verbindungen zu Quell- und Zielsystemen, einschließlich unterstützter Datenbank-, Anwendungs-, Service-, Object Storage-, REST- und benutzerdefinierter JDBC-basierter Verbindungen.

Informationen zur Verbindungserstellung, zu unterstützten Verbindungstypen, benutzerdefinierten Connectors, Object Storage-Verbindungen, REST-Verbindungen und zugehörigen Verbindungsaufgaben finden Sie unter Mit Verbindungen arbeiten.
Projekte: Organisieren Sie Datenflüsse, Workflows, Variablen, Dataloads und Jobs in logischen Gruppen.

Weitere Informationen zur Organisation der Arbeit von Datentransformationen in Projektcontainer finden Sie unter Mit Projekten arbeiten.
Dataloads: Verschieben Sie mehrere Datenentitys aus einer Quellverbindung in eine Zielverbindung, und wählen Sie Ladeaktionen aus, wie z.B. "Neu erstellen", "Abschneiden", "Anhängen", "Inkrementell anhängen" oder "Inkrementelle Zusammenführung", sofern dies unterstützt wird.

Unter Dataloads erstellen und ausführen erfahren Sie, wie Sie Dataloads erstellen, Quell- und Zielverbindungen auswählen, Load-Verarbeitungsoptionen auswählen und Dataloads ausführen.
Datenentitys: Stellt tabellarische Quell- oder Zielstrukturen dar, die importiert, erstellt, in Datenflüssen verwendet und geprüft werden können.

Informationen zum Importieren, Erstellen und Prüfen von Datenentitys, die von Dataloads und Datenflüssen verwendet werden, finden Sie unter Mit Datenentitys arbeiten.
Datenflüsse: Erstellen Sie visuelle Transformationslogik, indem Sie Quellen, Ziele und Transformationskomponenten auf einer Designleinwand verbinden.

Weitere Informationen zum Erstellen und Bearbeiten von visuellen Datenflüssen, Hinzufügen von Komponenten, Zuordnen von Spalten, Validieren und Ausführen von Datenflüssen finden Sie unter Datenflüsse.
Workflows: Orchestrieren Sie mehrere Datenflüsse, Dataloads, Variablen und Workflows in einer definierten Reihenfolge.

Informationen zum Erstellen und Ausführen von Workflows, die Datenflüsse, Dataloads, Variablen und andere Workflowschritte abfolgen, finden Sie unter Einführung in Workflows.
Zeitpläne: Planen Sie Datenflüsse oder Workflows für eine spätere oder wiederkehrende Ausführung.

Unter Datenflüsse oder Workflows planen erfahren Sie, wie Sie Transformationsarbeiten für die zeitgesteuerte Ausführung planen.
Jobs und Monitoring: Laufende und abgeschlossene Ausführungen verfolgen, Jobdetails prüfen, Jobs erneut ausführen, Jobs löschen und Fehlerdetails prüfen.

Weitere Informationen zur Verwendung des Statusbereichs und der Joblinks zur Überwachung der Ausführung finden Sie unter Status von Dataloads, Datenflüssen und Workflows überwachen.
Variablen: Speichern Sie Werte, die zur Ausführungszeit in Datenflüsse und Workflows ersetzt werden können.

Unter Variablen erstellen und verwenden wird beschrieben, wie Variablen erstellt und in Datenflüssen und Workflows verwendet werden.
Modelle für maschinelles Lernen: Erstellen Sie Datenentitys für ML-Modelle, und verwenden Sie ML-Modellschritte in Datenflüssen.

Weitere Informationen zum Erstellen von ML-Modelldatenentitys und zum Verwenden von ML-Modellen in Datenflüssen finden Sie unter Machine Learning-(ML-)Modelle verwenden.
Exportieren und importieren: Verschieben Sie Metadaten für Datentransformationen zwischen Umgebungen, indem Sie Objekte über Object Storage exportieren und importieren.

Informationen zum Verschieben von Datentransformationsobjekten zwischen Umgebungen finden Sie unter Objekte exportieren und importieren.