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Cloudata

Dova · Casos de uso

Limpe, transforme e filtre dados com mappings visuais do Dova

Conecte limpeza de texto, conversão de tipos e seleção de linhas para entregar dados coerentes com seu processo.

O problema operacional

Um arquivo pode conter espaços extras, nomes de colunas diferentes ou linhas que não pertencem ao processo. Corrigir cada entrega manualmente dificulta repetir as mesmas regras e explicar por que um registro ficou de fora.

A ordem também importa: comparar um valor textual antes de convertê-lo pode produzir uma seleção diferente da regra numérica esperada. Você precisa de um desenho que mostre o que acontece em cada etapa.

Como Dova ajuda

O editor de Mappings do Dova conecta componentes de origem, transformação e destino em um canvas. O motor implementa limpeza de texto, seleção e renomeação de campos, conversão de tipos e filtragem de linhas, entre outras transformações documentadas.

Configure campos e opções de cada componente, valide o desenho e publique uma versão para executar por meio de uma Session. Assim, as regras ficam revisáveis e a estrutura reutilizável, separada dos caminhos concretos dos arquivos. Compare o resultado com uma saída esperada definida independentemente.

Como funciona

  1. Defina a saída esperada

    Identifique campos, tipos e critérios de inclusão. Prepare registros sintéticos válidos, com campos vazios e com valores exatamente no limite do filtro.

  2. Conecte origem e transformações

    Adicione Flat File input e os componentes necessários: por exemplo Clean text para um nome, Convert type para um valor e Row filter para seleção.

  3. Configure regras explícitas

    Escolha campos e operações de limpeza; defina tipo e tratamento do erro de conversão. Use um operador de filtro disponível e um valor compatível com o tipo.

  4. Valide e publique

    Revise portas, colunas e sequência. Salve o rascunho, publique o Mapping e associe-o a uma Session com caminhos de laboratório e um worker compatível.

  5. Compare os registros

    Execute um Workflow de teste e consulte Monitor. Compare linhas incluídas e excluídas, tipos e valores; ajuste a regra antes de utilizá-la em um fluxo operacional.

O que você precisa

  • Uma amostra de entrada e regras de limpeza, conversão ou filtragem acordadas com o responsável pelo dado.
  • Permissões para editar e publicar o Mapping, além de uma Session, um Workflow e um worker compatíveis.
  • Um destino de teste independente e uma saída esperada que possa ser verificada além do estado da execução.

Limites a considerar

  • Row filter usa os operadores disponíveis na configuração; não é uma linguagem SQL aberta e não executa instruções arbitrárias.
  • Calculated field substitui valores em modelos de texto. Não deve ser tratado como um editor geral de fórmulas aritméticas.
  • O filtro descarta linhas conforme a regra. Ele não cria um arquivo de rejeições por conta própria; as regras de qualidade também não implicam quarentena automática.

Exemplo de demonstração

Exemplo ilustrativo com dados sintéticos. Não representa um resultado de cliente nem uma captura do produto.

Demonstração: nomes normalizados e linhas ativas

Configure Clean text com trim e upper sobre nome, seguido de Row filter com status equals ativo. A saída esperada conserva o registro 1 com DEMO UM e exclui o registro 2. É um teste proposto de configuração, não uma captura ou resultado produtivo.

id,nome,status
1,  demo um  ,ativo
2,demo dois,inativo
Regra ilustrativa: normalizar o texto e manter somente a linha ativa.

Consulte a documentação

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Vamos conversar sobre seu processo de dados

Traga uma amostra sintética e as regras do seu processo. Vamos revisar o que precisa ser conectado e como verificar o resultado.