Alle Tools in einer zentralen Datenplattform
IntegrationManager
Datenstrukturen
Daten automatische strukturiert verarbeiten und speichern
Alle ein- und ausgehenden Daten in yedi werden auf Basis sogenannter Datenstrukturen gespeichert und verarbeitet. Datenstrukturen übernehmen dafür in yedi verschiedene Aufgaben: Als Datenressource bilden Sie die Struktur, in der Daten im Datastore gespeichert werden, als Dataset bilden Sie eine virtuelle Ressource basierend auf definierten Datenbankabfragen und als Konnektoren-Datenmodell definieren Sie den pro Konnektor erwarteten Datenstandard. Über das integrierte Mapping-Tool lassen sich Daten zwischen unterschiedlichen Datenmodellen transformieren.
- Intuitive Anpassung der Drag & Drop
- Automatische Strukturerkennung und Anlage bei initialem Datenimport
- Delta-Erkennung und automatische Strukturvalidierung
- Dokumentation
Mapping
Datenstrukturen per Drag&Drop verbinden
Mit Hilfe des Mapping-Tool erstellen Kunden in einer visuellen Oberfläche Zuordnungen zwischen unterschiedlichen Datenstrukturen. So lassen sich z.B. Daten aus einem Pim-System wie Pimcore auf die von einem Shopsystem vorausgesetzte Datenstruktur transformieren. im Mapping-Tool können Datenfelder einfach per Drag & Drop zugeordnet werden. Jede Zuordnung kann zudem auf quell- und Zielseite über Transformatoren bearbeitet werden, z.B. zur Ersetzung einzelner Zeichen innerhalb eines Datensatzes oder für die Zusammenführung mehrerer Quellfelder in einem Zielfeld.
Einmal abgespeichert stehen Mappings als Komponente im Workflow Designer zur Verfügung und können dort in Prozesse integriert werden.
- Visuelle NoCode Oberfläche
- Verbindungen per Drag&Drop
- Transformatoren auf Quell- und Zielebene
- Debug-Modus
WorkflowDesigner
Der Workflow Designer bildet das Herzstück von yedi. Hier laufen die unterschiedlichen Komponenten, Transformatoren und Mappings zusammen und werden mit Hilfe von Operatoren und Triggern zu funktionsfähigen Prozessen verknüpft. Die leistungsfähige yedi NoCode-Engine generiert auf Basis der grafischen Prozessskizzen in Echtzeit lauffähigen PHP-Code.
Data Store
Der Datastore dient als Zwischenspeicher für alle in yedi verarbeiteten Datensätze. Dank MongoDB ist der Datastore auch bei großen Datenmengen hochgradig performant und kann sowohl zur Speicherung unstrukturierter Rohdaten als auch zur Bereitstellung transformierter Daten für nachfolgende Prozesse genutzt werden.
Data Sets
Die yedi Data Pipelines helfen Ihnen bei der Filterung und Transformation der im Datastore abgespeicherten Daten. Generieren Sie Datasets als Basis für kundenindividuelle Artikelkataloge oder Datenfeeds und führen Sie über Joins daten aus unterschiedlichen Datenstrukturen zusammen.
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