Allocation Split 단계

설명

소스 행의 값을 조각으로 나누고 각 조각을 서로 다른 대상으로 보내며, 비율은 드라이버 데이터가 결정합니다. Allocation Rules 단계보다 단순하므로, 할당 차원 없이 값을 여러 곳으로 나누기만 하면 될 때 사용합니다.

일반적인 패턴: 총액을 가져와 드라이버 테이블의 비율이나 가중치에 따라 여러 수령자에게 나누고, 수령자당 하나의 출력 행을 생성합니다.

Allocation Split은 하나의 소스 값을 드라이버 가중치에 비례하여 여러 대상으로 나눕니다. 대상마다 출력 행이 하나씩 생성됩니다. 값을 나누기만 하면 될 때는 Allocation Rules보다 단순합니다.

데이터 테이블 설정

배부할 값 테이블, 드라이버 데이터 테이블, 배부 결과 테이블은 동적 또는 정적으로 선택할 수 있습니다.

동적 테이블 선택

동적 테이블 옵션을 사용하면 텍스트와 변수로 테이블을 지정할 수 있습니다. 테이블 또는 뷰 참조가 지정한 변수에 따라 달라지는 변수 기반 워크플로를 사용할 때 유용합니다.

current_month 변수를 사용하여 테이블을 동적으로 가리키는 예:

legal_entity/inputs/{current_month}/ledger_values

정적 테이블 선택

특정 테이블을 소스로 사용하려면 Dynamic 상자를 선택하지 않은 채로 두고 드롭다운 메뉴에서 소스 테이블을 선택합니다.

테이블 탐색기는 모든 테이블 선택에서 항상 사용할 수 있습니다. 테이블 선택 오른쪽에 있는 테이블 탐색기 버튼을 클릭하면 테이블 탐색기 창이 열립니다.

배부할 값 테이블

배부할 값이 들어 있는 테이블입니다. 보통 비용 또는 수익 값입니다.

드라이버 데이터 테이블

드라이버 데이터 테이블에는 배부 단계가 비용을 배부하는 데 사용할 값이 들어 있습니다.

예:

공급망에서 고객에게 비용을 할당하려면 배송 건수나 배송 중량을 드라이버로 하는 배송 데이터를 사용할 수 있습니다.
IT 헬프 데스크가 지원하는 부서에 비용을 할당하려면 드라이버 데이터는 원가 센터별 티켓 수가 됩니다.

Driver Data Sign Rule

드라이버 데이터에는 양수와 음수가 모두 포함될 수 있습니다. Driver Data Sign Rule을 사용하면 부호가 충돌할 때의 처리 방식을 정할 수 있습니다.

Error on conficting signs - 부호 충돌이 발견되면 배부 단계가 오류를 내고 중지합니다.
Proceed with warning on conflicting signs - 배부 단계가 음수와 양수 드라이버 값을 모두 사용하되 경고를 표시합니다.
Use only positive driver values - 배부 단계가 양수 드라이버 값만 사용하고 음수 값은 무시합니다.
Use only negative driver values - 배부 단계가 음수 드라이버 값만 사용하고 양수 값은 무시합니다.
Use absolute values of driver data - 배부 단계가 드라이버 데이터의 절댓값을 사용합니다.

배부 결과 테이블

결과를 대상 테이블에 추가

이 상자를 선택하면 배부 결과가 배부 결과 테이블에 추가됩니다. 이 상자를 선택하지 않으면 배부 단계가 실행될 때마다 배부 결과 테이블을 덮어씁니다.

배부 결과용 별도 열

이 상자를 선택하면 결과 테이블에 각 배부 레코드의 금액과 각 드라이버 레코드에 실제로 배부된 금액이 함께 표시됩니다.

배부 소스 맵

배부 소스 맵은 배부 단계에서 사용할 배부할 값 테이블의 열을 매핑하는 데 사용합니다.

소스 검사 및 매퍼 채우기

소스 검사 메뉴 버튼을 사용하면 소스에서 대상으로 열을 매핑하는 추가 방법을 사용할 수 있습니다.

두 매핑 테이블 모두 채우기: 소스 데이터 테이블의 모든 값을 대상 데이터 테이블로 전파합니다. 기본으로 적용되는 동작입니다.
소스 매핑 테이블만 채우기: 소스 데이터 테이블의 모든 값만 매핑합니다. 소스 열 구조가 변경되어 기존 워크플로를 수정할 때 유용합니다.
대상 매핑 테이블만 채우기: 모든 값을 대상 데이터 테이블로만 전파합니다.

소스 및 대상 열 옵션만으로 충분하지 않은 경우 다음과 같은 여러 방법으로 대상 데이터 테이블에 다른 열을 추가할 수 있습니다.

모두 전파는 이미 존재하는지 여부와 관계없이 모든 소스 열을 대상 데이터 테이블에 삽입합니다.
선택 항목 전파는 선택한 소스 열만 삽입합니다.
대상 쪽에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 행 삽입을 선택하면 현재 선택한 행 바로 위에 행이 삽입됩니다.
대상 쪽에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 행 추가를 선택하면 대상 데이터 테이블의 맨 아래(맨 오른쪽)에 행이 삽입됩니다.

역할

데이터 매퍼의 각 열에는 역할을 지정해야 합니다.

Pass Thought - 이 열은 배부 결과 테이블에 표시됩니다.
배부할 값 - 배부할 값이 들어 있는 열입니다.

열 삭제

대상 데이터 테이블에서 열을 삭제하려면 삭제할 열을 선택한 다음 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 삭제를 선택합니다.

열 순서 변경

대상 데이터 테이블에서 열을 재정렬하려면 이동할 열을 선택합니다. 다음 중 하나를 사용할 수 있습니다.

일괄 이동 화살표: 오른쪽 위의 화살표에서 원하는 이동 옵션을 선택합니다.
컨텍스트 메뉴: 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 맨 위로 이동, 위로 이동, 아래로 이동 또는 맨 아래로 이동을 선택합니다.

결과를 고유 레코드로만 줄이기

고유한 옵션만 반환하려면 고유 메뉴 옵션을 선택합니다. 소스의 각 열에 대한 체크박스 집합이 표시됩니다. 고유한 결과만 반환할 열 옆의 체크박스를 선택하면 됩니다.

상황에 따라서는 요약을 대신 사용하는 것이 나을 수 있습니다.

고유 처리는 처음 발견한 고유 레코드를 유지하고 나머지는 버립니다. 실행 간 일관성이 중요하다면 데이터에 정렬을 적용하는 것이 좋습니다.

집계 및 그룹화

결과를 집계하려면 요약 메뉴 옵션을 선택합니다. 대상 데이터 테이블의 각 열에 대한 선택 상자 집합이 표시됩니다. 각 열에 적절한 요약 방법을 선택합니다.

그룹화 기준
합계
최솟값
최댓값
첫 번째
마지막
개수
개수(null 포함)
평균
표준 편차
표본 표준 편차
모집단 표준 편차
분산
표본 분산
모집단 분산
고급 비그룹화(Non-Group_By)

식, 정리, 상수 등 데이터 매퍼의 고급 사용법은 고급 데이터 매퍼 사용법을 참조하십시오.

배부 소스 필터

Table Data Filters

최대한의 유연성을 위해 데이터 필터는 소스 데이터와 대상 데이터 모두에서 사용할 수 있습니다. 대용량 데이터 세트에서는 소스에서 행을 먼저 걸러내어 나머지 작업을 더 작은 데이터 세트에서 수행하는 것이 특히 유용할 수 있습니다.

데이터 하위 집합 선택

이 필터 유형은 지정한 조건에 따라 들어오는 소스 데이터를 필터링합니다.

결과 데이터에 보조 필터 적용

이 필터 유형은 지정한 조건에 따라 변환된 후의 결과 데이터에 필터를 적용합니다. 변환 후 결과에 필터를 적용할 수 있으므로 복잡한 계산, 요약 또는 윈도우 함수의 결과를 기준으로 제외할 수 있습니다.

최종 데이터 테이블 분할(제한)

행 분할 기능을 사용하면 범위와 시작 지점에 따라 결과 집합의 행 수를 제한할 수 있습니다.

필터 구문

필터 구문은 다른 식과 동일한 구문인 Python SQLAlchemy를 사용합니다.

예제와 식 함수는 식 영역에서 확인하십시오.

드라이버 데이터 맵

배부 드라이버 데이터 맵

배부 드라이버 데이터 맵은 배부 단계에서 사용할 드라이버 데이터 테이블의 열을 매핑하는 데 사용합니다.