Intégration de mesure
L'outil d'intégration de mesure vous permet de gérer vos données tierces ESG Management en normalisant et en chargeant en masse les données à l'aide d'un fichier plat. Les termes Fichier plat et Données normalisées font référence à la façon dont les données sont stockées électroniquement.
Les intégrations de mesures sont un outil utilitaire d'importation courant pour GRC: Metrics, qui peut être utilisé par plusieurs intégrations afin d'importer des données à partir d'une source externe, telle qu'une feuille de calcul, dans les données de mesures. Cet outil utilise différentes configurations de mappage pour obtenir les données nécessaires en vue de créer ou mettre à jour des données de mesures existantes.
Voici les avantages proposés par l'outil d'intégration de mesure :
- Normalisation de fichier plat pour les chargements de données en bloc.
- Configurations pour vos propres intégrations ou utilisation des configurations par défaut fournies par ServiceNow, telles que l'intégration Watershed.
- Création automatique de définitions de mesures.
- Possibilité d'automatiser la création ou la mise à jour de données en bloc.
- Possibilité d'automatiser la création de types d'entités et d'entités.
- Possibilité de configurer vos propres règles de normalisation et de chargement pour les mesures.
- Données intermédiaires pour vérifier le format de chargement des données mises à jour ou créées.
- Les utilisateurs peuvent nettoyer les données avant de les charger dans la base de données à l'aide du journal d'erreurs.
Le formulaire Intégration de mesure vous permet également de créer des mappages de données. Les mappages de données vous permettent de mapper les colonnes à partir de n'importe quelle source de données telle que la feuille de calcul Watershed avec les définitions de mesures. Vous devez vous assurer que les données sont mappées en fonction de votre système. Par exemple, Watershed nomme une entité Bureau d'Atlanta, E-U, tandis que la définition de mesure porte le nom d'entité Atlanta, E-U-bureau. Cette différence peut entraîner une incompatibilité lors de l'importation des données. Pour éviter ce problème, vous devez vous assurer que le mappage des données est précis. Lorsque vous mappez des données, il est important de comprendre que les mesures sont dérivées de la combinaison de l'entité, du type d'entité et de la définition de mesure. Par conséquent, votre mappage de données doit comporter les tables suivantes :
- sn_grc_profile
- sn_grc_profile_type
- sn_grc_metric_definition