नॉर्मलाइज़र एक सक्रिय परिवर्तन है, जिसका उपयोग एकल पंक्ति को कई पंक्तियों में बदलने और इसके विपरीत करने के लिए किया जाता है। यह अधिक संगठित तरीके से आपके डेटा का प्रतिनिधित्व करने का एक स्मार्ट तरीका है।
यदि एक ही पंक्ति में कई स्तंभों में डेटा दोहरा रहा है, तो इसे कई पंक्तियों में विभाजित किया जा सकता है। कभी-कभी हमारे पास कई होने वाले कॉलम में डेटा होता है। उदाहरण के लिए
| छात्र का नाम | कक्षा 9 का स्कोर | कक्षा 10 का स्कोर | कक्षा 11 का स्कोर | कक्षा 12 का स्कोर |
| छात्र १ | 50 | ६० | ६५ | 80 |
| छात्र २ | 70 | 64 | 83 | 77 |
इस स्थिति में, क्लास स्कोर कॉलम चार कॉलमों में दोहरा रहा है। नॉर्मलाइज़र का उपयोग करके, हम इन्हें निम्नलिखित डेटा सेट में विभाजित कर सकते हैं।
| छात्र का नाम | कक्षा | स्कोर |
| छात्र १ | ९ | 50 |
| छात्र १ | १० | ६० |
| छात्र १ | 1 1 | ६५ |
| छात्र १ | १२ | 80 |
| छात्र २ | ९ | 70 |
| छात्र २ | १० | 64 |
| छात्र २ | 1 1 | 83 |
| छात्र २ | १२ | 77 |
चरण 1 - स्क्रिप्ट का उपयोग करके स्रोत तालिका "sales_source" और लक्ष्य तालिका "sales_target" बनाएं और उन्हें Informatica में आयात करें
उपरोक्त Sales_Source.txt फ़ाइल डाउनलोड करें
चरण 2 - एक मानचित्रण बनाएँ "sales_source" और लक्ष्य तालिका "sales_target"
चरण 3 - परिवर्तन मेनू से एक नया परिवर्तन बनाएँ
- परिवर्तन के रूप में सामान्य चयन करें
- नाम दर्ज करें, "nrm_sales"
- बनाने का विकल्प चुनें
चरण 4 - परिवर्तन बनाया जाएगा, किए गए विकल्प का चयन करें
चरण 5 - सामान्य बदलाव पर डबल क्लिक करें, फिर
- सामान्य टैब चुनें
- दो कॉलम बनाने के लिए आइकन पर क्लिक करें
- कॉलम नाम दर्ज करें
- बिक्री के लिए घटना की संख्या 4 और स्टोर के नाम के लिए 0 सेट करें
- ठीक बटन चुनें
कॉलम परिवर्तन में उत्पन्न किया जाएगा। जैसा कि हम घटनाओं की संख्या को 4 पर सेट करते हैं, आपको 4 नंबर बिक्री स्तंभ दिखाई देगा।
चरण 6 - फिर मैपिंग में
- चार क्वॉर्टर के सोर्स क्वालिफायर के चार कॉलम को क्रमशः नॉर्मलाइज़र कॉलम से लिंक करें।
- लिंक स्टोर नाम कॉलम को सामान्य बनाने वाले कॉलम से जोड़ें
- सामान्य संग्रह से लक्ष्य तालिका के लिए store_name और बिक्री कॉलम लिंक करें
- सामान्य तालिका से लक्ष्य तालिका में GK_sales कॉलम लिंक करें
मैपिंग सहेजें और सत्र और वर्कफ़्लो बनाने के बाद इसे निष्पादित करें। किसी स्टोर की प्रत्येक तिमाही की बिक्री के लिए, सामान्य बदलाव द्वारा एक अलग पंक्ति बनाई जाएगी।
हमारी मैपिंग का आउटपुट इस प्रकार होगा -
| स्टोर नाम | त्रिमास | बिक्री |
| दिल्ली | 1 | 150 |
| दिल्ली | २ | 240 है |
| दिल्ली | ३ | 455 है |
| दिल्ली | ४ | 100 |
| मुंबई | 1 | 100 |
| मुंबई | २ | 500 |
| मुंबई | ३ | 350 |
| मुंबई | ४ | 340 |
स्रोत डेटा में QUARTER1, QUARTER2, QUARTER3 और QUARTER4 जैसे कॉलम दोहराए गए थे। नॉर्मलाइज़र की मदद से, हमने डेटा को QUARTER के एक कॉलम में फिट करने के लिए पुन: व्यवस्थित किया है और एक स्रोत रिकॉर्ड के लिए लक्ष्य में चार रिकॉर्ड बनाए गए हैं।
इस तरह, आप डेटा को सामान्य कर सकते हैं और डेटा के एकल स्रोत के लिए कई रिकॉर्ड बना सकते हैं।