Tâche de transformation
Contenus de cette page
À propos de la tâche « Transform »
La tâche « Transform » vous permet de traiter et de réaliser la validation de vos données brutes afin d'obtenir un document compatible et simplifié. La transformation des données peut aider à unifier automatiquement vos ensembles de données afin de les exporter dans le format que vous souhaitez envoyer à vos partenaires et à vos équipes.
Astuce: cette tâche était auparavant appelée « Transformation de base ».
Configuration d'une tâche de transformation
Astuce : Cette tâche n'est compatible qu'avec les flux DE TRAVAIL. Pour plus d'informations sur les limites générales qui s'appliquent aux flux de travail ETL, consultez la section « Limites des flux de travail ». Pour toute limite spécifique à une tâche, reportez-vous aux informations figurant sur cette page.
Suivez ces étapes pour configurer une tâche de transformation :
Cliquez sur le menu de navigation en haut à gauche.
Sélectionnez FLUX DE TRAVAIL.
Cliquez sur Créer un flux de travail.
Cliquez sur Extraire, transformer et charger (ETL) les données.
Si vous le souhaitez, renommez votre flux de travail en cliquant sur le nom du flux de travail en haut.
Configurez votre tâche d'extraction. Cette tâche fournira les données qui seront transformées dans ce Flux de travail. Pour savoir comment configurer des tâches d'extraction, consultez la section « Création de flux de travail ETL ».
Cliquez sur Transformation des données.
Sélectionnez la tâche « Transformer ».
Choisissez la source de données dans la liste déroulante.
Cliquez sur Suivant.
Modifiez les champs de votre tâche d'extraction. Il y a quatre éléments principaux pour chaque domaine :
- Obligatoire: Cochez la case située à côté du champ si les données sont obligatoires. Si le champ est coché et qu'il n'y a pas de données dans ce champ, il sera ignoré.
- Champ source: Tous les champs du fichier dans la tâche d'extraction. Lorsque vous ajoutez un nouveau champ, sélectionnez dans la liste déroulante la colonne dont les données seront extraites.
Nom du champ de destination: le nom du champ apparaîtra dans l'ensemble de données transformé. Si vous souhaitez renommer des champs du fichier source, modifiez le nom dans cette colonne.
Attention : Les noms des champs de destination sont limités à 100 caractères.
- Type de champ: Comment les données extraites seront interprétées dans l'ensemble de données transformé. Le type de champ détermine les opérations de transformation disponibles.
Attention : Lorsque votre tâche d'extraction extrait des données de conversation, il y aura un champ source appelé "transcriptContent" avec un type de champ Qualtrics Conversational Format. Tous les champs ayant ce type de champ ne peuvent pas être transformés.
Cliquez sur le menu à trois points à droite pour transformer vos données, ajouter des règles de validation, ajouter des champs conditionnels ou supprimer ce champ de l'ensemble de données. Pour plus d'informations sur ces options, voir les sections ci-dessous.
Si vous souhaitez ajouter un champ supplémentaire à l'ensemble de données, cliquez sur Ajouter un champ.
Astuce : vous pouvez réorganiser vos champs en passant la souris à gauche du nom de champ, en cliquant sur l'icône qui s'affiche, puis en faisant glisser le champ. Le réordonnancement des champs à l'aide de la tâche « Transform » est le seul moyen de garantir l'ordre des champs dans les flux de travail ETL.
Évaluez toutes vos transformations dans l'onglet Transformations appliquées. Pour plus d'informations sur chaque transformation, cliquez sur une transformation. Cliquez sur le menu à trois points pour modifier ou supprimer.
Astuce : les opérations sont exécutées dans l'ordre où elles apparaissent dans l'onglet « Transformations appliquées », c'est-à-dire dans l'ordre dans lequel elles ont été configurées. Si plusieurs opérations sont mises en place sur le même champ, les opérations suivantes seront calculées sur les résultats des précédentes.
Évaluez toutes vos règles de validation dans l'onglet Règles de validation. Pour plus d'informations sur chaque règle de validation, cliquez sur une règle de validation. Cliquez sur le menu à trois points pour modifier ou supprimer.
Cliquez sur Suivant.
Évaluez le résumé de vos transformations et validations. Cliquez sur Enregistrer lorsque vous êtes prêt.
Astuce : si les règles de validation entraînent l'exclusion de lignes du fichier de sortie final, la tâche sera marquée comme « Succès partiel ». Bien que la tâche ait techniquement abouti, elle est considérée comme un succès partiel, car certaines lignes ont été supprimées du fichier d'origine et marquées comme « ignorées ». Pour plus d'informations, consultez la section « États du flux de travail ».
Astuce : si la transformation rencontre une erreur (comme un formatage non valide pour un champ), toutes les opérations suivantes de cette ligne seront ignorées.
Transformation des données
Les opérations de transformation disponibles pour votre champ dépendent du type de champ de destination.
Les transformations suivantes sont disponibles pour les champs de type valeur de texte, ensemble de textes et texte ouvert :
- Ajouter un préfixe: Ajouter un texte au début de chaque valeur.
- Ajouter le suffixe. Ajouter du texte à la fin de chaque valeur.
- Concaténer: Combine les valeurs de plusieurs champs.
- Format case: Appliquer un format de casse (par exemple UPPERCASE) à toutes les valeurs du champ.
- Mapper la valeur: Permet de faire correspondre les valeurs d'entrée aux sorties spécifiées en fonction des correspondances, avec une valeur par défaut facultative pour les valeurs non correspondantes.
- Remplacer la valeur: Rechercher et remplacer des valeurs dans le champ.
- Diviser: Diviser le champ d'origine en plusieurs champs séparés par un délimiteur.
- Diviser par nombre de caractères: Diviser le texte en deux champs en spécifiant le nombre de caractères à partir du début ou de la fin.
- Transformation en sous-chaîne: Créer une sous-chaîne du texte dans le champ en spécifiant les indices de début et de fin.
- Valeur de découpage : Supprime les chaînes de caractères ou les espaces blancs spécifiés au début, à la fin ou aux deux extrémités du texte dans le champ.
Les transformations suivantes sont disponibles pour les champs d'un ensemble de textes à valeurs multiples :
- Ajouter un préfixe: Ajouter un texte au début de chaque valeur.
- Ajouter un suffixe: Ajouter un texte à la fin de chaque valeur.
- Concaténer: Combine les valeurs de plusieurs champs.
- Format case: Appliquer un format de casse (par exemple UPPERCASE) à toutes les valeurs du champ.
- Remplacer la valeur: Rechercher et remplacer des valeurs dans le champ.
- Diviser: Diviser le champ d'origine en plusieurs champs séparés par un délimiteur
Astuce : les transformations sur les champs de type « ensemble de texte à valeurs multiples » ne sont compatibles qu'avec les fichiers CSV utilisant des virgules comme délimiteurs. Si le champ à valeurs multiples contient une virgule, celle-ci doit être précédée d'une barre oblique inversée ( \ ) afin de conserver le format correct. Par exemple, si vous disposez de deux champs de données contenant des virgules (par exemple : « Doe, John » et « Doe, Jane »), cela serait interprété comme quatre champs distincts, chacun faisant l'objet d'une transformation (par exemple : « Doe, John », « Doe, Jane »). En ajoutant une barre oblique inversée après la virgule dans chaque valeur, les données ne sont pas séparées et les transformations s'appliquent à deux champs (par exemple : Doe\,John et Doe\,Jane).
Les transformations suivantes sont disponibles pour les champs de valeurs de nombres et d'ensembles de nombres :
- Valeur absolue: Obtenir la valeur absolue de chaque valeur du champ.
- Transformation par addition : Ajoutez une valeur à chaque nombre du champ ou additionnez deux champs.
- Moyenne des valeurs: Faites la moyenne des valeurs des champs sélectionnés pour chaque réponse.
- Transformation par division: Séparateur de chaque nombre du champ par une valeur ou division d'un champ par un autre.
- Transformation de la division des nombres entiers: Séparateur de chaque nombre du champ par une valeur ou division d'un champ à partir d'un autre. Ne renvoie que le nombre entier (integer).
- Maximum de valeurs : Prendre le maximum des valeurs dans les champs sélectionnés pour chaque réponse.
- Médiane des valeurs: Prendre la médiane des valeurs dans les champs sélectionnés pour chaque réponse.
- Minimum de valeurs: Prendre le minimum des valeurs dans les champs sélectionnés pour chaque réponse.
- Transformation par multiplication: Multiplier une valeur à chaque nombre du champ ou multiplier deux champs ensemble.
- Arrondir la valeur: Arrondir toutes les valeurs du champ vers le haut ou vers le bas.
- Transformation par soustraction: Soustraire une valeur à chaque nombre du champ ou soustraire un champ d'un autre.
- Somme des valeurs: Faites la somme des valeurs des champs sélectionnés pour chaque réponse.
Les transformations suivantes sont disponibles pour les champs de date :
- Calcul de la date: Chronomètre le temps écoulé entre la date source actuelle et une autre date.
- Transformation du jour de la semaine: Déterminer le jour de la semaine à partir de la date source actuelle.
- Chronomètre: Décalage de la date/heure avec une valeur temporelle spécifiée. Par exemple, vous pouvez indiquer la date de 5 jours après une interaction.
Astuce : lors de l'utilisation du décalage, 1 jour dans le futur et 1 jour dans le passé sont tous deux considérés comme étant aujourd'hui.
Astuce : Notre système utilise le fuseau horaire UTC. Tous les calculs de date et les décalages seront basés sur l'UTC.
Lors de la saisie d'un format de date/heure personnalisé, voici les options de formatage :
- Année : aaa, aaa
- Mois : M, MM, MMM, MMMM
- Jour: d, dd
- Jour de l'année: JJD
- Heure de la demi-journée : K, KK
- Heure du jour: HH
- Minute: m, mm
- Deuxième: s, ss
- Fraction de seconde: S, SS, SSS
- Décalage du fuseau horaire: ZZZZ, ZZ:ZZ (peut inclure +/-)
- Demi-journée de la journée: a
- Jour de la semaine: E, EE
- Format du fuseau horaire: z
Astuce : un mois correspond à 30 jours.
Validation des données
L'ajout de règles de validation vous permet de créer des critères et des conditions qui garantissent que les données contenues dans vos champs ont le même format. Par exemple, vous pouvez vouloir éliminer tous les enregistrements dont l'adresse électronique n'est pas valide.
- N'inclure que les enregistrements qui ne sont pas vides: Activez cette option si vous souhaitez omettre la réponse si le champ sélectionné est vide. Ce paramètre a le même effet que la colonne Requis dans la table de transformation.
- Sauter tous les enregistrements en cas d'échec d'une règle de validation: Si l'une des règles de validation des données échoue, tous les enregistrements seront ignorés.
- Renforcer le type de données de l'enregistrement, en n'incluant que les enregistrements qui peuvent être convertis dans le type spécifié: N'inclure que les enregistrements ayant un format de données spécifique. Par exemple, pour une valeur de texte, vous pouvez choisir si cette donnée doit être un nombre ou un texte. Si vous activez cette option, une deuxième option est disponible :
- Devrait avertir en cas d'échec au lieu d'ignorer: L'activation de cette option permet d'inclure dans l'ensemble de données les enregistrements qui ne répondent pas aux critères de validation. Un avertissement s'affiche dans le rapport de ligne, indiquant que la réponse n'a pas respecté cette règle. Si cette case n'est pas cochée, l'information sera ignorée et ne sera pas incluse dans le nouvel ensemble de données. Vous ne pouvez pas sélectionner cette option si vous avez également activé l’option « Ignorer tous les enregistrements en cas d’échec d’une règle de validation ».
RÈGLES DE VALIDATION
Vous pouvez ajouter des règles de validation pour valider de manière conditionnelle les données de votre champ. Pour plus d'informations sur les conditions de construction, voir les bases des conditions de construction.
Sélectionnez ce qu'il adviendra de l'enregistrement en cas de défaillance de la condition. Vous pouvez choisir d'ignorer l'information afin qu'elle ne soit pas incluse dans l'ensemble de données ou de l'inclure avec un avertissement.
Indiquez si toutes les règles ou une partie d'entre elles doivent être vraies pour que la condition soit validée.
Créez votre condition à l'aide de la liste déroulante des opérateurs et de la zone de texte. Cela détermine ce que l'enregistrement de ce champ doit satisfaire pour que la condition soit remplie.
Astuce: pour créer une autre condition ou supprimer une condition existante, cliquez sur le menu à trois points situé à droite.
Ajoutez une autre règle de validation, si vous le souhaitez.
Astuce : cliquez sur la corbeille pour supprimer une règle de validation.
Cliquez sur Appliquer.
Champs conditionnels
Les champs conditionnels sont créés en définissant des conditions logiques qui s'appuient sur d'autres champs pour déterminer comment le champ est créé. Ajoutez un champ conditionnel à partir du menu à trois points situé à droite des champs source. Pour plus d'informations sur les conditions de construction, voir les bases des conditions de construction.
CHAMP CONDITIONNEL
Un champ conditionnel permet de créer un nouveau champ en fonction d'une seule condition logique.
Exemple : supposons que vous souhaitiez créer un champ « Consent » ou « Non consent » en fonction de la réponse des participants à la question : « Acceptez-vous de répondre à cette enquête ? » Vous pouvez créer un champ conditionnel avec la logique suivante : si « Oui » est sélectionné, la valeur est « Consentant ».
Saisissez le nom du nouveau champ.
Choisissez un opérateur pour votre condition.
Saisissez la valeur pour déterminer comment la condition est remplie.
Saisissez ce qui sera renvoyé si la règle créée aux étapes 2 et 3 est vraie.
Saisissez la valeur qui sera renvoyée si la règle créée aux étapes 2 et 3 est fausse (également appelée valeur « Else »).
Cliquez sur « Apply » lorsque vous avez terminé.
Astuce: l'opérateur « Contains » renverra toujours la valeur « Else » si la valeur fournie et les champs de saisie sont tous deux des nombres. Si vous souhaitez que ces valeurs soient considérées comme du texte, utilisez plutôt un champ conditionnel avancé.
CHAMP CONDITIONNEL AVANCÉ
Un champ conditionnel avancé permet de créer un nouveau champ en fonction de plusieurs conditions logiques ou ensembles de conditions.
Astuce : Le nombre de branches est limité à 15.
Exemple : imaginons que vous souhaitiez créer un champ « Promoteurs » ou « Détracteurs » en fonction des réponses des participants à votre question de satisfaction sur une échelle de 10 points. Créez un champ conditionnel avancé selon la logique suivante : si la réponse à la question Q2 est « supérieure ou égale à 8 », la valeur est « Promoteur » ; en revanche, si la réponse à la question Q2 est « inférieure ou égale à 5 », la valeur est « Détracteur ».
Dossier transformé et Rapports
La tâche « Transform » génère le fichier transformé ainsi que deux rapports destinés à vous aider à comprendre votre ensemble de données transformé. Dans l'onglet « Historique des exécutions » de votre éditeur de flux de travail, cliquez sur la tâche « Transformer » au sein de l'exécution du flux de travail pour afficher les fichiers sur le côté droit. Ces fichiers peuvent être exportés en cliquant sur l'icône de téléchargement à leur droite.
- Rapports de transformation: Toutes les transformations effectuées sur les enregistrements du fichier source et d'autres détails tels que le nom, le numéro de ligne, le statut, la raison de l'échec, etc.
- Fichier transformé: Le résultat de la transformation des données contenant le nouvel ensemble de données avec toutes les transformations et validations appliquées.
- Rapport de validation: Rapports sur les validations effectuées, indiquant si l'enregistrement a été exclu et la validation à laquelle il a échoué.
Attention : les rapports de transformation et les rapports de validation ne sont pas compatibles avec les boucles « for-each » dans les flux de travail.
Résolution des problèmes
- Limites de taille des fichiers : si le fichier généré par la tâche de transformation dépasse 1 Go, le flux de travail échouera.
- Transformations entraînant une augmentation de la taille des fichiers : selon la manière dont vous choisissez de transformer vos données, la tâche de transformation peut ajouter des données supplémentaires à votre fichier. Si le fichier que vous extrayez approche déjà la limite de 1 Go, n'oubliez pas que vos transformations risquent de rendre votre fichier trop volumineux pour être traité.
- Champs de questionnaire manquants : vous pouvez constater qu'un champ de questionnaire manque si votre processus ETL commence par une tâche « Extraire les réponses d'une enquête » avant la tâche de transformation. En effet, si vous ajoutez de nouveaux champs à votre enquête, vous devez enregistrer à nouveau votre tâche d'extraction, puis ajouter le champ à votre tâche de transformation. Pour résoudre ce problème :
- Ouvrez la tâche « Extraire les réponses d'une enquête ».
- Sous Colonnes d'enquête, sélectionnez votre nouveau champ. (Si vous avez coché l'option « Télécharger tous les champs », passez à l'étape suivante, où vous enregistrerez votre tâche.)
- Sauvegardez votre tâche en conservant les mêmes paramètres.
- Ouvrez votre tâche « Transform ».
- Le champ devrait s'en sortir.
- Veillez également à vérifier votre tâche de chargement de données pour vous assurer que ce nouveau champ est inclus.
- « EOF rencontré de manière inattendue » : lorsque vous consultez l'Historique des exécutions de votre flux de travail, il se peut que vous voyiez s'afficher le message suivant : « EOF rencontré de manière inattendue lors de la lecture du fichier. » « Ajouter des données au fichier ou les supprimer de la source de données. » Dans ce cas, nous vous recommandons de veiller à ce que votre flux de travail soit configuré de manière à ce que les échecs des tâches soient automatiquement retentés.
C'est génial! Merci pour votre avis!
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