Cet article couvre la création d'un traitement Unify dont le Process kind est Data Prep Format, Data Prep Find Replace ou Data Prep Audit — regroupés sous Data Prep dans le picklist Process kind. Pour Duplicate Check et Multi-source Duplicate Check, voir Set up Unify processes and rules. Pour B2B, Address, Email, Phone et Name Check, voir Set up Data Quality processes (B2B, Address, Email, Phone and Name). Pour la navigation au quotidien une fois vos traitements créés, voir Using the DQE Unify Console.
Démarrer un traitement Data Prep
Ouvrez l'onglet DQE Process et cliquez sur New. Dans le champ Process kind, choisissez votre vérification sous le groupe Data Prep. Contrairement à Duplicate Check et aux vérifications Data Quality, les traitements Data Prep ne créent aucun champ résultat DQE sur vos enregistrements et n'utilisent pas de fiche DQE Mapping — sauf si la source est un objet Data Cloud, auquel cas un Mapping est requis comme pour tout traitement Data Cloud.
Data Prep Format
Une fois votre objet source sélectionné, pour chaque champ que vous voulez reformater :
- Choisissez le champ dans Select a field.
- Saisissez le motif à repérer dans Origin — cochez Use Regex s'il s'agit d'une expression régulière plutôt que de texte brut.
- Saisissez le motif de remplacement dans Format.
Cliquez sur l'icône flèche pour ajouter le champ au traitement, puis répétez l'opération pour autant de champs que nécessaire. Utilisez Preview pour vérifier le résultat avant d'enregistrer.
Exemple (illustratif — la syntaxe exacte du motif n'est documentée nulle part dans le package, donc confirmez-la par un test réel avant de vous y fier) :
- Sans Use Regex, pour normaliser une forme juridique : Origin
Sarl, FormatSARL. - Avec Use Regex coché, pour transformer une date JJ/MM/AAAA en AAAA-MM-JJ : Origin
^(\d{2})/(\d{2})/(\d{4})$, Format$3-$2-$1— en supposant que les groupes de capture se référencent par$1,$2…, ce qui n'est pas confirmé côté moteur Unify.
Data Prep Find Replace
Se configure de la même façon que Data Prep Format, avec les champs Find et Replace au lieu d'Origin/Format — également disponibles en texte brut ou, avec Use Regex coché, en expression régulière.
Exemple (illustratif — même avertissement que ci-dessus) :
- Sans Use Regex, pour corriger un changement de raison sociale : Find
Ancien Nom SAS, ReplaceNouveau Nom SAS. - Avec Use Regex coché, pour retirer un préfixe protocole/« www. » d'un champ site web : Find
^https?://(www\.)?, Replacehttps://.
Data Prep Audit
Data Prep Audit ne mappe ni ne reformate aucun champ — il exécute un rule set Duplicate Check existant sur vos enregistrements, sans rien fusionner, pour mesurer combien seraient signalés. Une fois votre objet source sélectionné :
- Select a Ruleset — choisissez l'un des rule sets disponibles dans Rules Manager (voir Set up Unify processes and rules).
- Name et Audited Records — un nom libre pour l'audit et le nombre d'enregistrements à auditer.
- Audit Steps — basculez chaque règle du rule set sélectionné sur Audit ou Skipped.
Il n'y a pas de bouton Preview pour Data Prep Audit — lancez le traitement pour voir ses résultats.
Articles liés
- Set up Unify processes and rules
- Set up Data Quality processes (B2B, Address, Email, Phone and Name)
- Using the DQE Unify Console
Associé à