データ管理の概念
データ管理フレームワークは、次の概念で構成されています。
データ エンティティ – データ エンティティは、1 つ以上の基になるテーブルの概念上の抽象化およびカプセル化です。 データ エンティティは、顧客や仕入先など、一般的なデータの概念または機能を表します。 データ エンティティは、業務上の概念に精通しているユーザーが容易に理解できるようにすることを目的としています。 作成されたデータ エンティティは、Excel アドインを使用して再利用したり、パッケージをインポートまたはエクスポートするように定義したり、統合に使用したりすることができます。
データ プロジェクト – データ プロジェクトは、ワークスペースからインポートまたはエクスポートを選択し、少なくとも 1 つのジョブを持つ必要がある場合に、自動的に作成されます。 このファイルには、マッピングと既定の処理オプションを含むコンフィギュレーション済みのデータ エンティティが含まれています。 データ プロジェクトを使用すると、ユーザーはプロジェクトの一部となるエンティティを設定して、各エンティティに対して使用される形式を定義することができます。 これにより、ユーザーはソース ファイルで使用されているマッピングをステージングに対して定義し、既定の処理オプションを指定することができます。
データ ジョブ – データ ジョブは、実際のインポートまたはエクスポートの操作を実行するために使用します。 データ ジョブには、データ プロジェクトの実行インスタンス、アップロードされたファイル、スケジュールまたは繰り返し情報、およびジョブに使用する処理オプションが含まれています。
データ ジョブは、インポートまたはエクスポート操作が実行されたときに作成されます。 データ ジョブは、データ プロジェクトのインスタンスを作成して実行します。 計画外のインポートまたはエクスポートを実行している場合、各データ プロジェクトには通常 1 つのジョブしか存在しません。 異なるデータで複数回実行されている場合は、同じデータ プロジェクトを使用して、異なるジョブを使用してデータを複数回インポートできます。
各データ プロジェクトには、1 つ以上のデータ ジョブを含めることができます。 たとえば、予定外の 1 つのデータのインポートを実行している場合は、1 つのファイルがインポートされている可能性があります。 この場合、1 つのデータ プロジェクトが 1 つのデータジョブを持ちます。
また、同じデータ プロジェクトを複数回使用し、異なるデータを使用してデータをインポートするシナリオも考慮してください。 この場合、1 つのデータ プロジェクトに複数のデータ ジョブが存在する可能性があります。 各データ プロジェクトには、1 つ以上のジョブ履歴を含めることができます。
たとえば、データ ジョブは、エラーが修正された後で何度も実行される場合があります。 ジョブ履歴には、ジョブの実行に要した時間、処理されたレコードの数、処理中に発生したエラーなどの詳細が記述されます。
ジョブ履歴 – ステージングに対するソースの履歴、およびターゲット ジョブへのステージング。 ジョブが実行されると、ジョブ履歴を表示できます。この履歴には、データ ジョブを実行したときの各実行履歴と、ソースからステージング、およびステージングからターゲットに移動したデータの履歴が含まれます。
データ管理 ワークスペースのジョブの履歴タブには、 インポート データ プロジェクトおよびエクスポート データ プロジェクトのジョブ履歴がすべて表示されます。 ジョブ履歴からは、ソースからステージングおよびターゲットステップへのステージング実行履歴を表示できます。 各プロジェクトは複数のジョブを持つことができ、ジョブは実行を含みます。 ジョブ履歴を使用することで、実行の詳細を表示したり、ジョブの実行にかかった時間、処理されたレコードの数などを確認したりできます。
データ パッケージ – データ パッケージは、コピー構成やデータ移行など、多くのアプリケーション ライフサイクル管理 (ALM) シナリオにおける重要な概念です。 データ パッケージは、データ プロジェクト、マニフェスト、データ ファイルを含む単一の圧縮ファイルです。 データ パッケージはデータ ジョブから生成され、複数のファイルをマニフェストと共にインポートまたはエクスポートするために使用されます。 データ エンティティを含むデータ プロジェクトを定義した後、これらのデータ エンティティ間のマッピングと順序付けを行うと、データ パッケージを作成することができます。 その後、データ パッケージを使用して、ある環境から別の環境にデータ プロジェクトの定義を移動できます。
また、データ ジョブからデータ パッケージを生成できます。 データ パッケージを作成するには、データ管理ワークスペースに移動し、データ パッケージを作成するプロジェクトを読み込み、ダウンロードを選択します。 このプロセスでは、zip ファイルが生成されます。
zip ファイルには、パッケージ ヘッダーとマニフェストが含まれています。 マニフェストは、データ プロジェクトの設定を定義します。 データ パッケージを使用して、ある環境から別の環境にデータ プロジェクトの設定をコピーできます。
データ管理プラットフォーム
データ管理フレームワークを使用することで、参照、マスター、およびドキュメントのデータを従来のシステムまたは外部システムから迅速に移行できます。 このフレームワークには、ステージング環境にデータをインポートできる機能が用意されており、データに対して基本データ品質サービスまたは検証操作を実行し、データを検証して浄化することができます。
データ管理プラットフォームの機能を使用すると、入力データをターゲットにマップし、データに対して前後処理を実行することができます。 データをエクスポートする場合、ソースは財務と運用アプリであり、データをインポートすると、ターゲットは財務と運用アプリになります。
このフレームワークは、次の機能を使用してデータをすばやく移行するためのものです。
- 移行する必要があるエンティティだけを選択できます。
- インポート エラーが発生した場合、選択したレコードをスキップし、適切なデータのみを使用してインポートを続行することを選択し、後で問題のあるデータを修正してインポートすることができます。 部分的に続行したり、エラーを使用して不良データをすばやく見つけたりすることができます。
- Excel や XML を使用しなくても、財務と運用アプリ システムから別の財務と運用アプリ システムにデータ エンティティを直接移動することができます。
- データ インポートは、バッチを使用してスケジューリングすることができます。これは、実行する必要がある場合に柔軟性を提供します。 たとえば、顧客グループ、顧客、仕入先、およびその他のデータ エンティティをシステム内でいつでも移行できます。
データ管理フレームワークでは、次の主要なデータ管理シナリオでデータ エンティティの使用をサポートしています。
- データ移行 – 参照、マスター、およびドキュメントのデータを従来のシステムまたは外部システムから移行できます。
- コンフィギュレーションの設定とコピー – 会社または環境間のコンフィギュレーションをコピーし、Lifecycle Services 環境を使用してプロセスまたはモジュールを設定するには、このシナリオを使用します。
- 統合 – リアルタイム サービスベースの統合が必要な場合や、非同期統合が必要な場合はこのシナリオを使用します。 リアルタイム統合は、ステージング領域を持たず、サービス層によって直接処理されます。
データの移行
データ移行は、ユーザー インターフェイスを使用して手動で実行できる初期または計画外のデータの負荷です。 このパターンを使用できるシナリオとして、データの移行時に、従来のシステムから財務と運用アプリにインポートする必要がある Excel ブックなどのソースに、機能ユーザーがデータをいくつか保持している場合が考えられます。
データ フロー
最初の手順では、ソースから Azure などの中央ストレージにファイルを読み込みます。 次に、データのインポート/エクスポート フレームワークは、中央ストレージからデータを取得し、それを財務と運用アプリのステージング テーブルにプッシュします。 ステージングからは、定義済みのデータ エンティティを使用してデータがターゲットに移動されます。 このデータのフローは、行ごとに実行したり、データ エンティティのセット ベースを使用してデータ エンティティごとに基になるテーブル全体に対して実行したりすることができます。 ターゲット テーブルが入力されるシーケンスと順序は、財務と運用アプリのシーケンス エンティティ機能を使用して制御できます。