Editor
1. Der Mapping-Editor
Mit Klick auf den Pinsel öffnest du den No-Code-Editor. Hier definierst du, wie Felder miteinander verbunden und wie Daten transformiert werden.
1.1 Grundprinzip
Die Oberfläche ist No-Code:
Felder lassen sich per Drag & Drop zuordnen.
Verbindungen können jederzeit gelöscht werden.
Mehrere Felder können zu einem zusammengeführt werden.
Ein Feld kann auf mehrere Zielfelder gemappt werden.
1.2 Feldzuordnung
Die einfachste Nutzung ist die 1:1-Zuordnung.
Beispiel: source.name → target.name
Doch Mappings können deutlich komplexer sein:
Ein Feld → mehrere Felder
Mehrere Felder → ein Feld
Auflösen oder Zusammenführen von Collections
Collection-of-Collection-Strukturen mappen
2. Transformationen (Transformer)
Jedes Feld kann zusätzlich mithilfe von Transformern regelbasiert verändert werden.
2.1 Transformer hinzufügen
Wenn du über die Verbindung hoverst, siehst du:
wie viele Transformer bereits vorhanden sind
den Button zum Öffnen des Transformer-Fensters
Mit Klick öffnest du die Transformer-Verwaltung:
Transformer auswählen (z. B. „Text ersetzen“)
Über das Zahnrad konfigurieren
Optional Bedingungen setzen (“Nur anwenden, wenn…”)
Mehrere Transformer hintereinander schalten (Kaskadierung)
2.2 Beispiele
Werte ersetzen (1 → 2)
Strings zusammensetzen
Felder berechnen
Bedingte Mapping-Regeln
Strukturumwandlungen (z. B. Collection filtern oder auflösen)
Die Möglichkeiten sind sehr umfangreich und erlauben hochkomplexe Transformationen ohne Programmierung.
3. Arbeiten mit verschiedenen Feldtypen
Mappings unterstützen alle Feldtypen aus Datenstrukturen:
Stringfelder
Zahlenfelder
Booleans
Arrays / Collections
Nested Objects
Collection-of-Collections
Du kannst z. B.:
eine Collection in Einzelfelder aufsplitten,
mehrere Einzelfelder zu einer Collection zusammenführen,
tief verschachtelte Objekte mappen,
Listen von Objekten transformieren.
Die Engine ist sehr flexibel – viele Anwendungsfälle von Schnittstellen lassen sich vollständig No-Code darstellen.
4. Debug-Modus (Testmodus)
Über den Debug-Modus kannst du das Mapping mit echten Datensätzen testen:
Datensatz aus der Quelldatenstruktur auswählen
Mapping testweise ausführen
Direkt sehen, wie der transformierte Datensatz aussieht
Das ist besonders hilfreich, um komplexe Regelketten oder Transformer zu überprüfen.
Hinweis: Der Debug-Modus funktioniert nur, wenn in der entsprechenden Quelldatenstruktur Daten vorhanden sind.
5. Berechtigungen und Projekte
Mapping-Bearbeitung richtet sich – wie bei Workflows und Datenstrukturen – nach dem Projekt:
Standard-Projekt (vererbt) → keine Schreibrechte
Default-Projekt → volle Bearbeitungsrechte → neue Mappings können erstellt und gespeichert werden
Gespeicherte Mappings stehen sofort in der Workflow-Mapping-Komponente zur Verfügung.
6. Rolle der Mappings im Integrationsprozess
Mappings bilden den Kern nahezu jeder Schnittstelle:
Datenquelle lesen
Daten aufbereiten und transformieren
Daten in Zielsystem exportieren
Da Datenformate zwischen Systemen oft stark variieren, übernehmen Mappings die Rolle der Übersetzungslogik.
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