> **Beta Translation:** This document was translated via Machine Learning and as such may not be 100% accurate. All non-English languages are currently classified as Beta.
محدد البيانات المنظمة هو لغة تكوين تعتمد على JSON تصف كيفية تحليل وتحويل واستيراد البيانات المنظمة إلى TrustGraph. يوفر نهجًا تصريحيًا لاستيعاب البيانات، مما يدعم تنسيقات إدخال متعددة وقنوات تحويل معقدة دون الحاجة إلى تعليمات برمجية مخصصة.
## المفاهيم الأساسية
### 1. تعريف التنسيق
يصف نوع ملف الإدخال وخيارات التحليل. يحدد أي محلل لاستخدامه وكيفية تفسير البيانات المصدر.
### 2. تعيينات الحقول
يربط مسارات المصدر بحقول الهدف مع التحويلات. يحدد كيفية تدفق البيانات من مصادر الإدخال إلى حقول مخطط الإخراج.
### 3. سلسلة التحويل
سلسلة من تحويلات البيانات التي يمكن تطبيقها على قيم الحقول، بما في ذلك:
تنظيف البيانات (التقليم، التسوية)
تحويل التنسيق (تحليل التاريخ، تحويل النوع)
العمليات الحسابية (العمليات الحسابية، معالجة السلاسل)
عمليات البحث (جداول مرجعية، استبدالات)
### 4. قواعد التحقق من الصحة
عمليات فحص جودة البيانات المطبقة لضمان سلامة البيانات:
التحقق من النوع
عمليات التحقق من النطاق
مطابقة الأنماط (regex)
التحقق من صحة الحقول المطلوبة
منطق التحقق المخصص
### 5. الإعدادات العامة
التكوين الذي ينطبق على عملية الاستيراد بأكملها:
جداول البحث لإثراء البيانات
المتغيرات والثوابت العامة
مواصفات تنسيق الإخراج
سياسات معالجة الأخطاء
## استراتيجية التنفيذ
يتبع تطبيق المستورد هذا المسار:
1.**تحليل التكوين** - تحميل والتحقق من صحة الوصف JSON
يمكن استخدام الموجه التالي لجعل نموذج لغة كبير يحلل بيانات عينة وينشئ تكوينًا للوصف:
```
I need you to analyze the provided data sample and create a Structured Data Descriptor configuration in JSON format.
The descriptor should follow this specification:
- version: "1.0"
- metadata: Configuration name, description, author, and creation date
- format: Input format type and parsing options
- globals: Variables, lookup tables, and constants
- preprocessing: Filters and transformations applied before mapping
- mappings: Field-by-field mapping from source to target with transformations and validations
- postprocessing: Operations like deduplication or aggregation
- output: Target format and error handling configuration
ANALYZE THE DATA:
1. Identify the format (CSV, JSON, XML, etc.)
2. Detect delimiters, encodings, and structure
3. Find data types for each field
4. Identify patterns and constraints
5. Look for fields that need cleaning or transformation
6. Find relationships between fields
7. Identify lookup opportunities (codes that map to values)
8. Detect required vs optional fields
CREATE THE DESCRIPTOR:
For each field in the sample data:
- Map it to an appropriate target field name
- Add necessary transformations (trim, case conversion, type casting)
- Include appropriate validations (required, patterns, ranges)
- Set defaults for missing values
Include preprocessing if needed:
- Filters to exclude invalid records
- Sorting requirements
Include postprocessing if beneficial:
- Deduplication on key fields
- Aggregation for summary data
Configure output for TrustGraph:
- format: "trustgraph-objects"
- schema_name: Based on the data entity type
- Appropriate error handling
DATA SAMPLE:
[Insert data sample here]
ADDITIONAL CONTEXT (optional):
- Target schema name: [if known]
- Business rules: [any specific requirements]
- Data quality issues to address: [known problems]
Generate a complete, valid Structured Data Descriptor configuration that will properly import this data into TrustGraph. Include comments explaining key decisions.
```
### مثال للاستخدام
```
I need you to analyze the provided data sample and create a Structured Data Descriptor configuration in JSON format.