Hvad er datakortlægning?

datakortlægning er afgørende for succes for mange dataprocesser. Et fejlagtigt trin i datakortlægning kan ripple i hele din organisation, hvilket fører til replikerede fejl og i sidste ende til unøjagtig analyse.

næsten alle virksomheder vil på et tidspunkt flytte data mellem systemer. Og forskellige systemer gemmer lignende data på forskellige måder. Så for at flytte og konsolidere data til analyse eller andre opgaver er der brug for en køreplan for at sikre, at dataene kommer til destinationen nøjagtigt.,

for processer som dataintegration, data migration, data warehousearehouse automatisering, datasynkronisering, automatiseret dataekstraktion eller andre data management projekter, vil kvaliteten i data mapping bestemme kvaliteten af de data, der skal analyseres for indsigt.

forståelse af datakortlægning for den moderne virksomhed

datakortlægning er processen med at matche felter fra en database til en anden., Det er det første skridt til at lette Data migration, dataintegration, og andre data management opgaver.

før data kan analyseres for forretningsindsigt, skal de homogeniseres på en måde, der gør dem tilgængelige for beslutningstagere. Data kommer nu fra mange kilder, og hver kilde kan definere lignende datapunkter på forskellige måder. For eksempel, statsfeltet i et kildesystem kan vise Illinois som “Illinois,” men destinationen kan gemme det som “IL.,”

datakortlægning bygger bro mellem forskellene mellem to systemer eller datamodeller, så når data flyttes fra en kilde, er de nøjagtige og anvendelige på destinationen.

datakortlægning har været en fælles forretningsfunktion i nogen tid, men efterhånden som mængden af data og kilder stiger, er processen med datakortlægning blevet mere kompleks, hvilket kræver automatiserede værktøjer for at gøre det muligt for store datasæt.

datakortlægning er nøglen til datastyring

datakortlægning er en væsentlig del af mange datastyringsprocesser., Hvis ikke korrekt kortlagt, data kan blive beskadiget, når den bevæger sig til sin destination. Kvalitet i datakortlægning er nøglen til at få mest muligt ud af dine data i datamigrationer, integrationer, transformationer og ved at udfylde et datavarehus.

Datamigrering

Datamigrering er processen med at flytte data fra et system til et andet som en engangshændelse. Generelt er dette data, der ikke ændrer sig over tid. Efter migreringen er destinationen den nye kilde til migrerede data, og den oprindelige kilde er pensioneret., Datakortlægning understøtter migreringsprocessen ved at kortlægge kildefelter til destinationsfelter.

dataintegration

dataintegration er en løbende proces med regelmæssigt at flytte data fra et system til et andet. Integrationen kan planlægges, såsom kvartalsvis eller månedlig, eller kan udløses af en begivenhed. Data lagres og vedligeholdes både ved kilden og destinationen. Som Datamigrering matcher datakort for integrationer kildefelter med destinationsfelter.

datatransformation

datatransformation er processen med at konvertere data fra et kildeformat til et destinationsformat. Dette kan omfatte rensningsdata ved at ændre datatyper, slette nuller eller duplikater, aggregere data, berige dataene eller andre transformationer. For eksempel kan” Illinois “omdannes til” IL ” for at matche destinationsformatet. Disse transformationsformler er en del af datakortet. Når data flyttes, bruger datakortet transformationsformlerne til at få dataene i det rigtige format til analyse.,

datalagring

Hvis målet er at samle data i en kilde til analyse eller andre opgaver, samles de generelt i et datavarehus. Når du kører en forespørgsel, en rapport eller foretager analyse, kommer dataene fra lageret. Data på lageret er allerede migreret, integreret og transformeret. Datakortlægning sikrer, at når data kommer ind i lageret, kommer de til sin destination, som de var beregnet til.

Hvad er trinnene i datakortlægning?,

• Trin 1: Definer — Definer de data, der skal flyttes, herunder tabellerne, felterne i hver tabel og formatet af feltet, efter at det er flyttet. For dataintegrationer er hyppigheden af dataoverførsel også defineret.

• Trin 2: Kortlæg data — Match kildefelterne til destinationsfelterne.

• Trin 3: Transformation — hvis et felt kræver transformation, kodes transformationsformlen eller-reglen. Trin 4: Test – Brug et testsystem og prøvedata fra kilden til at køre overførslen for at se, hvordan det fungerer, og foretag justeringer efter behov., trin 5: Deploy-når det er fastslået, at datatransformationen fungerer som planlagt, skal du planlægge en migration eller integration go-live-begivenhed.

• Trin 6: vedligehold og Opdater — for løbende dataintegration er datakortet en levende enhed, der kræver opdateringer og ændringer, når nye datakilder tilføjes, når datakilder ændres, eller som krav ved destinationsændringen.,

Hvordan de rigtige data kortlægning værktøj kan hjælpe

Avancerede cloud-baserede data kortlægning og transformation værktøjer kan hjælpe virksomheder med at få mere ud af deres data uden at strække budgettet. Dette eksempel på datakortlægning viser datafelter, der kortlægges fra kilden til en destination.tidligere dokumenterede organisationer Datakort på papir, hvilket var tilstrækkeligt på det tidspunkt. Men landskabet er blevet meget mere komplekst. Med flere data, flere kortlægninger og konstante ændringer kan papirbaserede systemer ikke holde trit., De mangler gennemsigtighed og sporer ikke de uundgåelige ændringer i datamodellerne. Kortlægning for hånd betyder også kodning af transformationer for hånd, hvilket er tidskrævende og fyldt med fejl.

gennemsigtighed for analytikere og arkitekter

da datakvalitet er vigtig, har dataanalytikere og arkitekter brug for en præcis, realtidsvisning af dataene ved dens kilde og destination. Datakortlægningsværktøjer giver et fælles overblik over de datastrukturer, der kortlægges, så analytikere og arkitekter alle kan se dataindhold, Flo.og transformationer.,

optimering af komplekse formater

Med så meget datastreaming fra forskellige kilder bliver datakompatibilitet et potentielt problem. Gode datakortlægningsværktøjer strømline transformationsprocessen ved at levere indbyggede værktøjer til at sikre nøjagtig transformation af komplekse formater, hvilket sparer tid og reducerer muligheden for menneskelige fejl.

færre udfordringer for at ændre datamodeller

datakort er ikke en en-og-færdig aftale. Ændringer i datastandarder, rapporteringskrav og systemer betyder, at kort har brug for vedligeholdelse., Med et skybaseret datakortlægningsværktøj risikerer interessenter ikke længere at miste dokumentation om ændringer. Gode datakortlægningsværktøjer giver brugerne mulighed for at spore virkningen af ændringer, når kort opdateres. Datakortlægningsværktøjer giver også brugere mulighed for at genbruge kort, så du ikke behøver at starte fra bunden hver gang.

Download Den ultimative Guide til Data Governance nu.,
Læs nu

Hvad skal man kigge efter i et datakortlægningsværktøj

skybaserede datakortlægningssoft .areværktøjer er hurtige, fleksible og skalerbare og er bygget til at håndtere krævende kortlægningsbehov uden at strække budgettet. Mens funktionerne og funktionaliteten i et datakortlægningsværktøj er afhængig af organisationens behov, er der nogle fælles must-haves at kigge efter.

bredformat support

de fleste værktøjer understøtter grundlæggende filtyper som e .cel, afgrænsede tekstfiler, .ml, JSON, EBCDIC og andre., Se efter et værktøj, der håndterer almindelige formater i dit miljø, såsom s .l Server, Sybase, Oracle, DB2 eller andre formater. En god kortlægning værktøj vil også håndtere enterprise-software såsom SAP, SAS, Marketo, Microsoft CRM, eller SugarCRM, eller data fra en cloud-tjenester, såsom Salesforce eller Database.com.

Intuitiv og automatiseret

En intuitiv, cloud-baseret værktøj, der er designet til at automatisere gentagne opgaver for at spare tid, kedelige, og risikoen for menneskelige fejl., Kig efter træk og slip-funktionalitet, der giver brugerne mulighed for hurtigt at matche felter og anvende indbygget transformation, så ingen kodning er påkrævet.

Workorkflo.og planlægning

for at afrunde automatiseringsfunktioner skal du kigge efter et værktøj, der kan oprette en komplet kortlægningsarbejdsgang med mulighed for at planlægge kortlægningsjob udløst af kalenderen eller en begivenhed.

Enterprise data mapping for bedre datastyring

datakortlægning er en vigtig del af at sikre, at data nøjagtighed opretholdes i processen med at flytte data fra en kilde til en destination., God datakortlægning sikrer god datakvalitet i data warehousearehouse.

Du kan udnytte alt, hvad skyen har at tilbyde, og sætte flere data i arbejde med en ende-til-ende-løsning til dataintegration og styring. Fra at forbinde det bredeste sæt datakilder og platforme til intuitiv selvbetjeningsdataadgang, Talend Data Fabric er en samlet pakke med apps, der hjælper dig med at administrere alle dine virksomhedsdata i .t miljø. Prøv Talend Data Fabric i dag.

prøv Talend Data Fabric