构建自定义数据导入器：工程师需要了解的内容

数据导入是工程团队常见的痛点。无论是导入 CRM 数据、库存 SKU 还是客户详细信息，将数据导入各种应用程序并构建解决方案都是几乎每个工程师都能感同身受的令人沮丧的体验。数据导入作为一项关键的产品体验，是一个巨大的难题。它减少了客户的价值实现时间，给内部资源带来压力，并占用宝贵的开发周期，使其无法开发关键的、差异化的产品功能。

数据导入器，特别是 CSV 导入器，在软件和客户体验中从未被视为关键的产品功能。因此，工程师往往会投入过多的精力来为客户创建不太理想的解决方案，以便他们成功导入数据。

在本文中，我们将探讨数据导入当前存在的问题，并讨论一些关键的产品功能，如果您面临构建内部解决方案的决策，则需要考虑这些功能。

对于数据驱动型公司的任何相关人员来说，数据导入通常都是令人沮丧的。简单地说，从未有过导入客户数据的标准。到目前为止，团队一直依赖于 CSV 模板、冗长的文档、视频教程或有问题的内部解决方案，以允许用户导入电子表格。尝试导入 CSV 数据的公司可能会遇到各种问题，例如

• 数据碎片化：由于没有标准的导入数据方式，我们收到了来回发送的电子邮件，其中包含手动导入的附加电子表格。随着电子表格的传递，版本控制方面存在明显的挑战。谁进行了此更改？为什么这些数字与原始电子表格中的数字不符？为什么我们要发送包含敏感数据的电子表格？
• 格式不正确：当格式不正确时，经常会发生 CSV 导入错误。因此，公司通常依靠内部开发人员资源来代表客户正确清理和格式化数据——这个过程每个客户可能需要花费数小时，并且无论如何都可能导致客户流失。这包括更正日期或拆分在导入之前需要修复的字段。
• 编码错误：在很多情况下，如果电子表格编码不正确，则无法导入。例如，公司可能需要将文件保存为 UTF-8 编码（通常首选用于电子邮件和网页的编码），以便将其正确上传到其平台。编码错误会导致漫长的沟通链，客户需要承担更正和重新导入数据的负担。
• 数据规范化：缺乏数据规范化会导致数据冗余以及永无止境的字符串数据质量问题，这使得客户入职特别具有挑战性。一个示例包括格式化电子邮件地址，这些地址通常导入到数据库中，或者检查值的唯一性，这可能导致工程师需要投入大量精力才能使验证正常工作。

还记得构建你的第一个 CSV 导入器吗？

在创建自定义构建的数据导入器时，有一些关键功能应该包含在内，以帮助改善用户体验。（一个警告——构建数据导入器不仅创建起来很耗时，而且维护起来也很耗时——在首次创建解决方案时，很容易确保公司拥有足够的工程带宽，但 3、6 或 12 个月后的维护情况如何？)

数据映射

映射或列匹配（它们通常可以互换使用）是数据导入器的基本要求，因为如果没有它，文件导入通常会失败。例如，配置您的数据模型以接受联系人级数据。如果必填字段之一是“地址”，并且尝试导入数据的客户选择了一个电子表格，其中该字段标记为“邮寄地址”，则导入将失败，因为“邮寄地址”与后端系统中的“地址”不对应。这通常通过为客户提供预构建的 CSV 模板来“解决”，然后客户必须操作其数据，从而有效地增加了产品体验期间的价值实现时间。数据映射需要作为自定义构建产品中的关键功能包含在内，以保持数据质量并改善客户数据入职体验。

数据验证

数据验证（检查数据是否与预期格式或值匹配）是自定义数据导入器中要包含的另一个关键功能。数据验证完全是为了确保数据的准确性，并且特定于您所需的数据模型。例如，如果在某个特定模板中不能使用特殊字符，则在导入阶段可能会出现错误消息。拥有包含数百行验证错误的电子表格会导致客户陷入困境，因为他们必须自己解决这些问题，或者您的团队将花费大量时间清理数据。自动数据验证器允许简化传入数据的修复过程，而无需手动审查。

数据解析

数据解析是从信息聚合（在电子表格中）中提取并将其分解成离散部分的过程。它是数据的分离。在自定义构建的数据导入器中，数据解析功能不仅应该能够从文件到离散数据的数组，还应该简化客户的过程。

数据转换

数据转换是指在导入数据流入您的系统时对其进行更改，以满足预期或所需的值。与其向用户发送错误消息让他们修复，不如进行小的、系统的调整，以便用户的数据在您的后端更易于使用。例如，在传输任务列表时，优先级数据可以转换为不同的值，例如数字而不是标签。

我们将以上所有功能都整合到了 Portal 中，这是我们在 Flatfile 的旗舰 CSV 导入器。现在我们已经回顾了一些数据导入器必备的功能，构建内部导入器的工程师通常会提出的下一个明显问题是……他们应该这样做吗？

承担此任务的工程团队通常使用自定义或开源解决方案，这些解决方案可能不符合特定用例。构建全面的数据导入器在构建 UI 和维护应用程序代码以处理数据解析、规范化和映射时也带来了 UX 挑战。这在考虑未来几个月客户数据需求可能会发生变化以及维护自定义构建解决方案的后果之前。

面临数据导入挑战的公司现在正在考虑集成预构建的数据导入器，例如 Flatfile Portal。我们构建 Portal 的目的是成为 Web 应用程序的优雅导入按钮。只需几行 JavaScript，Portal 就可以与任何数据模型和验证规则集一起实现，通常只需几个小时。工程师不再需要花费数小时来清理和格式化数据，也不需要自定义构建数据导入器（除非他们想这样做！）。使用 Flatfile，工程师可以专注于创建差异化产品功能，而不是解决电子表格导入问题。

数据导入充满了挑战，在构建数据导入器时，需要包含几个关键功能。自定义构建解决方案的替代方案是寻找预构建的数据导入器，例如 Portal。

Flatfile 的使命是在人和数据之间消除障碍。借助 AI 辅助的数据入职，他们消除了重复的工作，使 B2B 数据交易变得快速、直观且无错误。Flatfile 自动学习如何构建和清理导入的数据，使客户和团队能够将更多时间花在使用数据上，而不是修复数据。Flatfile 已经为 ClickUp、Blackbaud、Benevity 和 Toast 等公司转换了超过 3 亿行数据。要了解有关 Flatfile 产品 Portal 和 Concierge 的更多信息，请访问 flatfile.io。

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