Pour définir la source de données on va créer une Data Source en sélectionnant un type de données fichier plat de type excel par exemple, une connexion à une base de données (JDBC par exemple) ou un connecteur prêt à l’emploi (Exemple: Salesforce, Netsuite, ..)

L’outil Data Designer va récupérer la structure des tables impliquées dans le processus d’intégration des données et présenter un aperçu de ces dernières pour permettre à l’utilisateur de visualiser immédiatement un pré-résultat.

A ce stade, il est possible de procéder à des transformations simples comme des exclusions ou des regroupements de champs à importer, des manipulation pour changer le type de champs (passer d’un champs texte à un champs date par exemple) ou de procéder à des opérations de transformation plus complexes

Une fois que le résultat convient, on va lancer un processus d’intégration des données dans une staging area (une zone tampon)

Au cours de la deuxième étape du processus d’intégration de données on va s’attacher à faire le lien (le mapping)  entre la source de données et la cible c’est à dire classiquement le modèle dans Adaptive Planning qui doit être alimenté.

On va d’abord accéder à un premier onglet dans lequel on va définir quelle data source va dans quel modèle, si c’est du réel ou du prévisionnel (la version), la période concernée (relative (ou pas) ainsi qu’un certain nombre de paramètres.

Dernière étape du processus d’intégration de données: la définition, l’ordonnancement et l’attribution des des tâches  d’intégration

Par Drag&Drop, on va définir quelles sont les loaders créés précédemment qui vont s’exécuter avec des caractéristiques associées : dans quel ordre avec quelle fréquence, à quelle heure et éventuellement qui peut lancer cette tâche