メトリクスの統合
メトリクス統合ツールを使用すると、フラットファイルを使用してデータを正規化して一括ロードすることで、サードパーティの オペレーショナルサステナビリティ管理 データを管理できます。フラットファイルおよび正規化されたデータという用語は、データが電子的に保存される方法を指します。
メトリクス統合は、 GRC：メトリクス 向けの一般的なインポートユーティリティツールであり、複数の統合で使用して、スプレッドシートなどの外部ソースからメトリクスデータにデータをインポートできます。このツールは、さまざまなマッピング構成を使用して、既存のメトリクスデータの作成または更新に必要なデータを取得します。
メトリクス統合ツールのメリットは次のとおりです。
- バルクデータアップロード用のフラットファイル正規化を提供します。
- 独自の統合の構成を有効にするか、Watershed 統合など、ServiceNow によって提供されるデフォルト構成を使用します。
- メトリクスの定義の自動作成を有効にします。
- データの作成または一括更新を自動化する機能を提供します。
- エンティティタイプとエンティティの作成を自動化する機能を提供します。
- メトリクスの独自の正規化およびアップロードルールを設定する機能を提供します。
- データをステージングして、更新または作成されるデータのアップロード形式を確認するのに役立ちます。
- ユーザーがエラーログを使用してデータベースにロードする前にデータをクリーンアップできるようにします。
メトリクス統合フォームでは、 データマッピングを作成することもできます。データマッピングを使用すると、 Watershed スプレッドシートなどの任意のデータソースの列をメトリクスの定義にマッピングできます。データがシステムに従ってマッピングされていることを確認する必要があります。たとえば、 Watershed エンティティの名前を「Office at Atlanta, US」と設定し、メトリクス定義のエンティティ名を「Atlanta, US-office」と設定することができます。この違いにより、データのインポート時に不一致が発生します。この問題を回避するには、データマッピングが正確であることを確認する必要があります。データをマッピングするときは、メトリクスはエンティティ、エンティティタイプ、およびメトリクス定義の組み合わせから導出されることを理解することが重要です。したがって、データマッピングには次のテーブルが必要です。
- sn_grc_profile
- sn_grc_profile_type
- sn_grc_metric_definition