co je mapování dat?

mapování dat je rozhodující pro úspěch mnoha datových procesů. Jedna chyba v mapování dat může zvlnění v celé organizaci, což vede k replikaci chyb, a nakonec, aby nepřesné analýzy.

téměř každý podnik bude v určitém okamžiku přesouvat data mezi systémy. A různé systémy ukládají podobná data různými způsoby. Tak, aby se pohybovat a konsolidovat data pro analýzu nebo jiné úkoly, plán je potřeba, aby data dostane na místo určení přesně.,

Pro procesy jako integrace dat, migrace dat, datového skladu, automatizace, synchronizace dat, automatizované extrakce dat, nebo jiných údajů, řízení projektů, kvality dat mapování bude určovat kvalitu údajů, které mají být analyzovány za postřehy.

Pochopení mapování dat pro moderní podnik

mapování Dat je proces odpovídající pole z jedné databáze do jiného., Je to první krok k usnadnění migrace dat, integrace dat a dalších úkolů správy dat.

než budou data analyzována pro obchodní poznatky, musí být homogenizována tak, aby byla přístupná tvůrcům s rozhodovací pravomocí. Data nyní pocházejí z mnoha zdrojů a každý zdroj může definovat podobné datové body různými způsoby. Například státní pole ve zdrojovém systému může ukázat Illinois jako „Illinois“, ale cíl jej může uložit jako “ IL.,“

mapování dat překlenuje rozdíly mezi dvěma systémy nebo datovými modely, takže při přesunu dat ze zdroje je přesné a použitelné v cíli.

mapování Dat byl společný obchodní funkce na nějakou dobu, ale vzhledem k množství dat a zdrojů zvýšit, proces mapování dat se stala složitější a vyžaduje automatizované nástroje, aby bylo možné pro velké datové sady.

mapování dat je klíčem ke správě dat

mapování dat je nezbytnou součástí mnoha procesů správy dat., Pokud nejsou správně mapovány, data mohou být poškozena, když se přesune na místo určení. Kvalita v mapování dat je klíčem k získání co nejvíce z vašich dat v migraci dat, integrace, transformace, a v naplnění datového skladu.

migrace dat

migrace dat je proces přesouvání dat z jednoho systému do druhého jako jednorázová událost. Obecně se jedná o data, která se v průběhu času nemění. Po migraci je cílem nový zdroj migrovaných dat a původní zdroj je v důchodu., Mapování dat podporuje proces migrace mapováním zdrojových polí do cílových polí.

integrace dat

integrace dat je probíhající proces pravidelného přesunu dat z jednoho systému do druhého. Integrace může být naplánována, například čtvrtletně nebo měsíčně, nebo může být spuštěna událostí. Data jsou uložena a udržována jak ve zdroji, tak v místě určení. Stejně jako migrace dat, datové mapy pro integraci odpovídají zdrojovým polím s cílovými poli.

transformace Dat

Data transformace je proces převodu dat ze zdrojového formátu do cílového formátu. To může zahrnovat čištění dat změnou datových typů, odstraněním null nebo duplikátů, agregací dat, obohacením dat nebo jinými transformacemi. Například “ Illinois „může být přeměněn na“ IL “ tak, aby odpovídal cílovému formátu. Tyto transformační vzorce jsou součástí datové mapy. Jak jsou data přesunuta, datová mapa používá transformační vzorce k získání dat ve správném formátu pro analýzu.,

skladování dat

Pokud je cílem sdružovat data do jednoho zdroje pro analýzu nebo jiné úkoly, obvykle se sdružuje v datovém skladu. Když spustíte dotaz, zprávu nebo provedete analýzu, data pocházejí ze skladu. Data ve skladu jsou již migrována, integrována a transformována. Mapování dat zajišťuje, že když data přicházejí do skladu, dostane se do cíle tak, jak bylo zamýšleno.

jaké jsou kroky mapování dat?,

• Krok 1: Definování — Definování údajů, které mají být přesunuta, včetně tabulek, polí v každé tabulce, a formát pole, poté je přesunut. Pro integraci dat je také definována frekvence přenosu dat.

• Krok 2: Mapujte pole zdrojové shody dat do cílových polí.

• Krok 3: transformace-pokud pole vyžaduje transformaci, je kódován transformační vzorec nebo pravidlo.

• Krok 4: Test-pomocí testovacího systému a ukázkových dat ze zdroje spusťte přenos, abyste zjistili, jak funguje, a podle potřeby proveďte úpravy.,

• Krok 5: Deploy-jakmile se zjistí, že transformace dat funguje podle plánu, naplánujte událost migrace nebo integrace go-live.

• Krok 6: Udržovat a Aktualizovat — Pro průběžnou integraci dat, údajů mapa je živá bytost, která bude vyžadovat aktualizace a změny jako nové zdroje dat jsou přidány, jako zdroje dat změnit, nebo jako požadavky na určení změnit.,

Jak správné mapování dat nástroj, který může pomoci

v minulosti organizace dokumentovaly mapování dat na papíře, což v té době stačilo. Krajina se však stala mnohem složitější. S více daty, více mapování, a neustálé změny, papírové systémy nemohou držet krok., Chybí jim transparentnost a nesledují nevyhnutelné změny v datových modelech. Mapování ručně také znamená kódování transformací ručně, což je časově náročné a plné chyb.

Transparentnost pro analytiky a architekty

Protože kvalita dat je důležité, data analytici a architekti potřebují přesné, v reálném čase a zobrazení údajů na jeho zdroj a cíl. Nástroje pro mapování dat poskytují společný pohled na mapované datové struktury, aby analytici a architekti mohli vidět obsah Dat, tok a transformace.,

optimalizace složitých formátů

při tolika datových proudech z různých zdrojů se Kompatibilita dat stává potenciálním problémem. Dobrý mapování dat nástroje zefektivnění procesu transformace tím, že poskytuje vestavěné nástroje pro zajištění přesné transformace složitých formátů, což šetří čas a snižuje možnost lidské chyby.

méně výzev pro změnu datových modelů

datové mapy nejsou jednorázovou dohodou. Změny datových standardů, požadavků na podávání zpráv a systémů znamenají, že mapy potřebují údržbu., S cloudovým nástrojem pro mapování dat již zúčastněné strany neriskují ztrátu dokumentace o změnách. Dobré nástroje pro mapování dat umožňují uživatelům sledovat dopad změn při aktualizaci map. Nástroje pro mapování dat také umožňují uživatelům znovu použít mapy, takže nemusíte pokaždé začínat od nuly.

Co hledat v mapování dat nástroj

Cloud-based mapování dat softwarové nástroje jsou rychlé, flexibilní a škálovatelné, a jsou postavena tak, aby zvládnout náročné mapování potřeb bez natahování rozpočtu. Zatímco funkce a funkčnost nástroje pro mapování dat závisí na potřebách organizace, existují některé společné must-haves hledat.

podpora širokého formátu

většina nástrojů podporuje základní typy souborů, jako jsou Excel, oddělené textové soubory, XML, JSON, EBCDIC a další., Podívejte se na nástroj, který zpracovává běžné formáty ve vašem prostředí, jako je SQL Server, Sybase, Oracle, DB2 nebo jiné formáty. Dobrý mapování nástroj bude také zpracovávat enterprise software jako je SAP, SAS, Marketo, Microsoft CRM, nebo SugarCRM, nebo dat z cloudových služeb, jako jsou Salesforce nebo Database.com.

Intuitivní a automatizované

intuitivní, cloud-based nástroj je navržen tak, aby automatizovat opakující se úkoly, jak ušetřit čas, nudu, a riziko lidské chyby., Hledejte funkci drag and drop, která umožňuje uživatelům rychle odpovídat polím a aplikovat vestavěnou transformaci, takže není nutné žádné kódování.

Workflow a plánování

Chcete-li zaokrouhlit možnosti automatizace, vyhledejte nástroj, který dokáže vytvořit kompletní pracovní postup mapování se schopností naplánovat mapovací úlohy vyvolané kalendářem nebo událostí.

Enterprise mapování dat pro lepší správu dat

mapování Dat je nezbytnou součástí zajištění toho, že v procesu přesunu dat ze zdroje do místa určení, přesnost dat je zachována., Dobré mapování dat zajišťuje dobrou kvalitu dat v datovém skladu.

můžete využít veškerý cloud, který nabízí,a dát více dat do práce s řešením typu end-to-end pro integraci a správu dat. Od připojení nejširší sady datových zdrojů a platforem k intuitivnímu samoobslužnému přístupu k datům je Talend Data Fabric jednotnou sadou aplikací, která vám pomůže spravovat všechna podniková data v jednom prostředí. Zkuste Talend data Fabric dnes.

zkuste Talend data Fabric