Transformation Rules – auf Deutsch Umwandlungsregeln oder Transformationsregeln – sind definierte Vorschriften, die festlegen, wie Daten während ihrer Verarbeitung in einem automatisierten Workflow verändert, umstrukturiert oder angereichert werden sollen. Sie gehen über einfaches Datenmapping (Feld A → Feld B) hinaus und beschreiben aktive Operationen: Werte berechnen, Texte manipulieren, Daten filtern, Formate konvertieren, mehrere Quellwerte kombinieren oder Werte anhand von Lookup-Tabellen ersetzen.
Transformation Rules sind das Bindeglied zwischen dem Rohdaten-Format eines Quellsystems und dem erwarteten Format eines Zielsystems. Sie sorgen dafür, dass Daten nicht nur übertragen, sondern sinnvoll übertragen werden.
Kategorien von Transformation Rules
- Formatkonvertierung: Datums-, Währungs-, Maßeinheiten- oder Zeichenkodierungs-Umwandlungen
- Textoperationen: Groß-/Kleinschreibung, Trimmen von Leerzeichen, Texte zusammenführen (Concatenation), Teile extrahieren
- Mathematische Berechnungen: Summen, Differenzen, Prozentrechnung, Rundung
- Logische Transformationen: Bedingungsbasierte Wertezuweisung (z. B. wenn Betrag > 1000 → „Großauftrag“, sonst „Standardauftrag“)
- Lookup-Transformationen: Werte aus einer Referenztabelle zuordnen (z. B. Ländercode „DE“ → „Deutschland“)
- Strukturtransformationen: Objekte in Arrays umwandeln, Arrays in Objekte zusammenführen, verschachtelte Strukturen abflachen
Transformation Rules in der Praxis
// Eingabe: rohe API-Daten aus Webshop { „order_date“: „2024-03-15T14:32:00Z“, // ISO 8601 „total_usd“: 249.99, „customer“: „MÜLLER HANS“ // Großbuchstaben } // Transformation Rules angewendet: formatDate(order_date, „DD.MM.YYYY“) → „15.03.2024“ multiply(total_usd, 0.92) → 229.99 EUR titleCase(customer) → „Müller Hans“ // Ausgabe: formatiert für ERP-System { „datum“: „15.03.2024“, „betrag_eur“: 229.99, „name“: „Müller Hans“ }
Transformation Rules vs. Datenmapping
Datenmapping definiert, wohin Daten gehen – welches Quellfeld in welches Zielfeld fließt. Transformation Rules definieren, wie Daten dabei verändert werden – was mit dem Wert passiert, bevor er im Zielfeld landet. In der Praxis arbeiten beide Hand in Hand: Das Mapping gibt die Richtung vor, Transformation Rules gestalten den Inhalt.
Praxisbeispiel
Ein Unternehmen integriert seinen US-amerikanischen Webshop mit seinem deutschen ERP-System. Die Daten müssen mehrere Transformation Rules durchlaufen: Datumsformat von MM/DD/YYYY nach DD.MM.YYYY konvertieren. Preise von USD in EUR umrechnen (mit aktuellem Wechselkurs aus einer Lookup-Tabelle). Kundennamen von FULL CAPS in Title Case umwandeln. Bundesstaatkürzel (z. B. „CA“) in ausgeschriebene Namen übersetzen. Mengenangaben von Imperial (Pfund, Zoll) in Metrisch (kg, cm) umrechnen. Ohne diese Transformation Rules würden Daten technisch korrekt übertragen werden – aber inhaltlich unbrauchbar für das ERP sein.
