DataSlave
lässt sich mit einem Legobaukasten vergleichen. Wie bei Lego auch, gibt
es kombinierbare Bausteine (Module) mit verschiedenen Aufgaben.
So wie sich Legobausteine zusammensetzen lassen um ein Modell zu bauen,
lassen sich die DataSlave-Module zu Anwendungen zusammenstellen, die
Transformationen oder Suchalgorithmen für Daten ausführen.
In DataSlave können dazu Module auf einer Arbeits-Fläche zu einer
später wiederholt ausführbaren (Transformations-) Anwendung einfach
zusammen geschoben werden. Das entspricht dann (ohne eine Zeile
Quelltext) einem Programm, das sonst ein Entwickler programmieren
würde. So gibt es eine Vielzahl Module für das Lesen, Verändern und
Schreiben von Daten.
Screenshots von DataSlave
Noch einmal wollen wir das Lego-Beispiel bemühen: In der Grafik sehen
Sie eine konzeptionelle Übersicht von DataSlave anhand eines
Lego-Modells.
- Verwenden Sie z.B. Module zum Laden von Daten aus XML, CSV, Excel, Access oder ODBC/ OLE Datenquellen. (extract)
- Kombinieren Sie Module für Sortierung, Dubletten-Entfernung,
Transformation, Zusammenführung oder Validierung der Daten in einer
selbst bestimmbaren Abfolge im Datenstrom. (transform)
- Sind die Daten im gewünschten Format, können Sie Module zum schreiben nach CSV, Access oder ODBC/ OLE Datenquellen nutzen. (load)
- Nutzen Sie die - per Maus - ziehbaren "Kabel" um die Module
miteinander zu verbinden und somit Ihre Datenströme selbst zu "routen".
(deliver / transport)
einige Anwendungs-Beispiele:
Datenquellen aktiv und dauerhaft zusammenbringen:

Es
gibt z.B. eine Access-Datenbank mit Produkt-Daten. In einem CRM-System
stehen Kunden-Daten. Zusätzlich wären in einem Web-Shop und in der
Warenwirtschaft Bestell- und Stammartikel-Daten verfügbar.
Für solche Szenarien können Sie Dataslave als verbindendes Element
zwischen den Datenquellen nutzen. Auf Access kann direkt mit dem
Input-Modul zugegriffen werden.
Aus dem CRM-System sind über ODBC von einer mySQL-Datenbank Kundendaten
verfügbar. Der Webshop gibt ebenso über ODBC Inhalte dazu und das
Warenwirtschafts-System – möglicherweise ein MSSQL-Server – wird wieder
direkt über ein Input-Modul angesprochen.
In Transformations-Modulen können Sie nun über Lookups Beziehungen der
Daten herstellen. Die Kunden-Daten aus dem CRM mit den Bestelldaten aus
dem Shop, mit den Produkt-Daten aus der Access-Datei und den
Stamm-Artikeln aus der Warenwirtschaft.
Nun können Sie viele interessante und neue Möglichkeiten nutzen.
Daten rasch finden, ...schlechte Daten filtern:

Die
gezielte Suche nach Werten oder Zusammenhängen ist eine Spezialität von
DataSlave. Fast beliebig komplexe Such-Szenarien können entwickelt
werden. Zum Beispiel einfache Filter a`la „Wert vorhanden“ natürlich
auch mit regulären Ausdrücken. Aber auch tief verschachtelte,
bedingungs-abhängige Such-Verfahren sind mit DataSlave möglich. Dazu
können in Transformations-Modulen ganze Logik-Ketten zusammengestellt
werden. Selbst der Einsatz von eigenen Scripten in Visual Basic oder
Javascript ist möglich.
Jetzt kann z.B. über die Daten des Shopsystems eine Bestellung von
einem Kunden gefunden - und die Zubehör-Artikel ermittelt werden.
Zusammengestellt mit den Kunden-Daten des CRM kann nun ein passendes
Angebot erstellt werden.
Daten validieren, prüfen, gegenprüfen, aussieben:

Kunden
können im Web-Shop Kontaktdaten angeben. Bevor diese in das CRM und in
die Warenwirtschaft fließen dürfen, müssen die Daten geprüft werden.
Vor DataSlave ein aufwändiger manueller Prozess… Mit DataSlave nutzen
Sie Validierungs-Module um die Stichhaltigkeit der angegebenen Daten zu
prüfen.
So können Sie die neuen Kunden-Daten z.B. auf korrekte E-Mail-Adressen
prüfen, die Post-Anschriften validieren und im gleichen Schritt in die
gewünschte Form bringen. Sind z.B. bereits Daten des Kontakts
vorhanden, kann über DataSlave gegengeprüft werden, welche der Daten
korrekt, oder vollständiger sind.
Daten optimieren / veredeln, überflüssiges verringern:

Bestehende
gewachsene Datenbestände sind nicht immer fehlerfrei oder enthalten
redundante oder veraltete Datensätze. Mit DataSlave können Sie die
Qualität des Datenstammes bedeutend erhöhen, indem Dubletten
automatisch entfernt, alte Daten gelöscht oder verteilte Datenwerte
zusammengefasst werden.
Gerade das Zusammenführen von Daten, die sich über die Zeit in
verschiedenen „Quellen“ angelagert haben ist eine wichtige und für
DataSlave genau passende Optimierungs-Aufgabe.
Logfiles enthalten oft viele, kaum lesbare und für die jeweilige Suche
unnötige Informationen. DataSlave kann in wenigen Schritten die
Lesbarkeit und Dichte der Log-Daten wesentlich erhöhen. So kann mit
geringem Aufwand ein größerer Nutzen aus den Daten gezogen werden.
Datensätze verbinden, Beziehungen herstellen:

In
der Regel werden von Software-Systemen Daten-Exporte als
CSV-Text-Dateien oder XML-Dateien angeboten. Gerade in CRM-Systemen
sammeln sich wertfolle Daten über die Kunden an. Im Gegensatz werden in
ERP bzw. Warenwirtschafts-Systemen ebenso wertvolle produkt- und
kaufmännische Daten verwaltet.
Auf Basis einer gemeinsamen Kunden-Nummer in beiden Systemen können die
interessanten Daten in DataSlave über Lookups und das Mergen
(Verbinden) von Daten zusammengeführt werden.
Nutzen Sie DataSlave also z.B. um beide System-Welten miteinander zu
verbinden. Die Kombination der Kunden und Vorgangs-Daten aus dem CRM
mit den Produkt- und Bestell-Daten macht erfolgreicheres Marketing
möglich.