소개

Windows O/S가 등장한 이래 Excel은 컴퓨터 사용에 필수적인 프로그램이 되었습니다. 가정의 가계부 정리부터, 오피스의 각종 데이터의 입력이나 정리 등, 그 용도는 셀 수 없을 정도입니다.
좀 늦은 감이 있지만, 드디어 Excel 데이터의 로드가 Xplenty에서도 가능하게 되었습니다. 다양한 업무에서 활약하는 Excel로 작성된 데이터를 변환 없이 그대로 Xplenty에 입력 할 수 있기에 편리함이 이전보다 더 높아졌습니다.

여기서는 Excel 데이터를 로드하는 방법과 Xplenty에서의 제한 사항에 대해 설명합니다.

Excel 데이터 로드

Excel 데이터를 로드하려면 Xplenty의 FileSrorage 소스를 사용합니다. 구성 요소의 상세 설정은 다음과 같습니다.

1. Excel 파일이 놓여진 곳을 연결하기 위한 커넥션을 선택합니다. (이 예에서는 AWS의 S3를 사용합니다.)
2. Source path에 Excel 파일의 전체 경로를 입력합니다.
   이 항목은 하나의 Excel 파일 이름을 지정해야 합니다. 유저 변수로 Excel 파일의 지정도 가능합니다만, 어느 쪽이 되었던 1개의 Excel 파일의 지정이라면 문제 없습니다. 또한 Excel 파일의 확장자는 xls도 xlsx도 지정 가능하며 문제없이 읽을 수 있습니다.
   
   기존의 파일 포맷(CSV, JSON, 평문)의 지정에 사용하는 와일드 카드는, Excel 파일의 패스에 사용하면 실행시에 에러가 발생하므로 사용하지 마시기 바랍니다.
3. Record delimiter는 New Line을 선택합니다.
4. 레코드 유형에서 Excel을 선택하고 Sheet Name에 원하는 시트 이름을 올바르게 입력합니다. 시트 이름도 사용자 변수에 의한 대체도 가능합니다.
5. 그 외의 내용은 디폴트 설정으로 충분합니다.
6. Data Preview를 통해 읽은 데이터에 문제가 없다면 FileStorage 설정을 저장합니다.
   이제 Excel 데이터를 Xplenty로 처리할 수 있습니다. Transformation 및 Destination 컴포넌트를 사용하여 다양한 데이터 처리가 가능합니다.

주의사항

Excel 데이터는 바이너리 데이터입니다. 텍스트 편집기에서 Excel 파일을 열어도 의미를 알수 없는 내용만 보일 뿐입니다.
이 때문에, Xplenty로 Excel 데이터를 취급할 때에는, 아래 두가지 주의 사항을 알아 두시길 바랍니다.

1. Excel 파일의 크기
   저희의 테스트에 의하면, 정상적으로 읽기 가능한 Excel 파일의 용량은 약 4메가 정도입니다. 데이터 양으로 말하면, 26개의 컬럼을 가지는 레코드가 4만행(26×40,000 = 1,040,000)에 이르는 양입니다. 또한 레코드에 복잡한 Excel 함수를 많이 사용하는 경우 크기는 더 작아집니다.
   
   Excel 데이터가 바이너리 형식이기 때문에 Xplenty가 읽을 때 파일 크기보다 몇 배로 확장되기 때문입니다. 그러나 40,000개가 넘는 레코드는 데이터베이스를 사용해야 하는 데이터의 양입니다. 일반적인 Excel 데이터라면 문제없이 Xplenty로 처리가 가능합니다.

2. 날짜 및 시간 함수
   Excel에서 자주 사용되는 함수는 날짜와 시간입니다. 이미 알고 계신 분도 있으시겠지만, 이런 함수의 반환값은 실제의 날짜나 시간이 아니고 수치입니다.
   Excel이 이 숫자를 적절하게 변환하여 사람이 알 수 있는 날짜와 시간 형식으로 표시할 뿐입니다. Xplenty에서 날짜와 시간 함수가 직접 사용되는 셀은 날짜와 시간에 해당하는 원래의 숫자로 로드됩니다.
   
   숫자가 아닌 적절한 날짜와 시간으로 읽으려면 text 함수를 사용하여 예상대로 날짜와 시간으로 읽을 수 있습니다.다른 참조 함수들는 문제없이 실행되고 적절한 데이터를 표시합니다.

마치면서

이상으로 Xplenty로 새롭게 취급하게 된 Excel 데이터에 대해 여러가지 보았습니다.
비즈니스 부서에서 오랫동안 사랑받아온 Excel은 업무에 필수적인 도구입니다. 현장에서 사용하고 있는 Excel 파일의 원시 데이터를 그대로 읽어, 다른 데이터와 간편하게 연결하는 것으로, 보다 손쉽게 DX를 진행 할 수 있습니다.

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