Esplora come le trasformazioni rule-based nel mapping dei dati possono semplificare la gestione dei nomi delle colonne.
Chi lavora con grandi volumi di dati sa bene quanto possa essere oneroso dover affrontare nomi di colonne non uniformi. Spazi inseriti in modo casuale, convenzioni diverse per la denominazione o semplici errori di battitura possono complicare l’elaborazione dei dati. In scenari come questi, la presenza di spazi nei nomi delle colonne va gestita con attenzione per evitare imprevisti durante le operazioni di trasformazione dei dati.
Tuttavia, grazie a piattaforme di analisi avanzata come Azure Data Factory (ADF) e Synapse Analytics, è possibile impostare delle trasformazioni che seguono regole predefinite per automatizzare il processo di rimozione degli spazi. Attraverso l’utilizzo della trasformazione “Select” nei flussi di dati, possiamo rilevare automaticamente gli spazi nei nomi delle colonne e eliminarli per il resto del flusso dati.
Immaginiamo di avere una fonte dati con colonne simili a “Sales Channel”, “Item Type”, “Region”, “Country” e “Unit Price”. Alcune di queste includono spazi, mentre altre, come “Region” e “Country”, no. Per gestire in maniera efficiente questa discrepanza, è possibile ricorrere al mapping basato su regole.
Tramite l’opzione di aggiunta mappatura e selezionando il Mapping basato su regole, è possibile utilizzare una semplice espressione per rimuovere gli spazi. Ad esempio, si può inserire una regola che rimuova automaticamente gli spazi da tutti i nomi delle colonne nel flusso dati: replace($$,’ ‘,”). Così, tutti i nomi delle colonne precedentemente contenenti spazi verranno mostrati senza spazi interstiziali nel preview dei dati.
Questo automatismo costituisce un notevole risparmio di tempo, soprattutto quando il numero di colonne da trattare è elevato. Senza il mapping basato su regole, si sarebbe costretti a procedere manualmente, un processo lungo e soggetto ad errori che con l’automatizzazione diventa efficiente e veloce.