Qu’est-ce que le mappage de données?

la cartographie des données est essentielle au succès de nombreux processus de données. Un faux pas dans le mappage des données peut se répercuter dans toute votre organisation, conduisant à des erreurs répliquées et, en fin de compte, à des analyses inexactes.

presque toutes les entreprises vont, à un moment donné, déplacer des données entre les systèmes. Et différents systèmes stockent des données similaires de différentes manières. Ainsi, pour déplacer et consolider les données à des fins d’analyse ou d’autres tâches, une feuille de route est nécessaire pour s’assurer que les données arrivent à destination avec précision.,

pour des processus tels que l’intégration de données, la migration de données, l’automatisation d’entrepôt de données, la synchronisation de données, l’extraction automatisée de données ou d’autres projets de gestion de données, la qualité dans le mappage de données déterminera la qualité des données à analyser pour obtenir des informations.

comprendre le mappage de données pour l’entreprise moderne

Le mappage de données est le processus de correspondance des champs d’une base de données à une autre., C’est la première étape pour faciliter la migration des données, l’intégration des données et d’autres tâches de gestion des données.

avant que les données puissent être analysées pour obtenir des informations commerciales, elles doivent être homogénéisées de manière à les rendre accessibles aux décideurs. Les données proviennent maintenant de nombreuses sources, et chaque source peut définir des points de données similaires de différentes manières. Par exemple, le champ state dans un système source peut afficher Illinois comme « Illinois”, mais la destination peut le stocker comme « IL., »

Le mappage de données comble les différences entre deux systèmes, ou modèles de données, de sorte que lorsque les données sont déplacées à partir d’une source, elles sont précises et utilisables à la destination.

la cartographie des données est une fonction commerciale courante depuis un certain temps, mais à mesure que la quantité de données et de sources augmente, le processus de cartographie des données est devenu plus complexe, nécessitant des outils automatisés pour le rendre possible pour les grands ensembles de données.

mappage de Données est la clé de la gestion des données

mappage de Données est une partie essentielle de beaucoup de processus de gestion des données., Si elles ne sont pas correctement mappées, les données peuvent être corrompues lorsqu’elles se déplacent vers leur destination. La qualité du mappage des données est essentielle pour tirer le meilleur parti de vos données dans les migrations, les intégrations, les transformations et le remplissage d’un entrepôt de données.

migration de Données

la migration des Données est le processus de déplacement de données d’un système à l’autre comme un événement ponctuel. Généralement, ce sont des données qui ne changent pas au fil du temps. Après la migration, la destination est la nouvelle source des données migrées et la source d’origine est retirée., Le mappage de données prend en charge le processus de migration en mappant les champs source aux champs de destination.

l’intégration de Données

l’intégration des Données est un processus continu d’régulièrement de déplacer les données d’un système à l’autre. L’intégration peut être planifiée, par exemple sur une base trimestrielle ou mensuelle, ou peut être déclenchée par un événement. Les données sont stockées et conservées à la fois à la source et à la destination. Comme la migration de données, les cartes de données pour les intégrations correspondent aux champs source et aux champs de destination.

transformation de données

La transformation de données est le processus de conversion de données d’un format source à un format de destination. Cela peut inclure le nettoyage des données en modifiant les types de données, la suppression des valeurs nulles ou des doublons, l’agrégation des données, l’enrichissement des données ou d’autres transformations. Par exemple, « Illinois” peut être transformé en « IL” pour correspondre au format de destination. Ces formules de transformation font partie de la carte de données. Lorsque les données sont déplacées, la carte de données utilise les formules de transformation pour obtenir les données dans le format correct pour l’analyse.,

Data warehousing

Si l’objectif est de regrouper les données dans une seule source pour l’analyse ou d’autres tâches, elles sont généralement regroupées dans un entrepôt de données. Lorsque vous exécutez une requête, un rapport ou effectuez une analyse, les données proviennent de l’entrepôt. Les données de l’entrepôt sont déjà migrées, intégrées et transformées. Le mappage des données garantit que lorsque les données entrent dans l’entrepôt, elles arrivent à destination comme prévu.

quelles sont les étapes du mappage de données?,

• Étape 1: Définir — définissez les données à déplacer, y compris les tables, les champs dans chaque table et le format du champ après son déplacement. Pour les intégrations de données, la fréquence de transfert de données est également défini.

• Étape 2: mappez les champs source de correspondance de données aux champs de destination.

• Étape 3: Transformation — si un champ nécessite une transformation, la formule ou la règle de transformation est codée.

• Étape 4: Test — à l’aide d’un système de test et d’un échantillon de données provenant de la source, exécutez le transfert pour voir comment cela fonctionne et effectuez les ajustements nécessaires.,

• Étape 5: déploiement — une fois que la transformation des données fonctionne comme prévu, planifiez un événement de mise en service de la migration ou de l’intégration.

• Étape 6: Maintenance et mise à jour — pour l’intégration continue des données, la carte de données est une entité vivante qui nécessitera des mises à jour et des modifications à mesure que de nouvelles sources de données sont ajoutées, que les sources de données changent ou que les exigences à la destination changent.,

comment le bon outil de mappage de données peut aider

dans le passé, les organisations documentaient les mappages de données sur papier, ce qui était suffisant à l’époque. Mais le paysage est devenu beaucoup plus complexe. Avec plus de données, plus de mappages et des changements constants, les systèmes papier ne peuvent pas suivre le rythme., Ils manquent de transparence et ne suivent pas les changements inévitables dans les modèles de données. Le mappage à la main signifie également coder les transformations à la main, ce qui prend du temps et est semé d’erreurs.

transparence pour les analystes et les architectes

La qualité des données étant importante, les analystes de données et les architectes ont besoin d’une vue précise et en temps réel des données à leur source et à leur destination. Les outils de mappage de données fournissent une vue commune des structures de données en cours de mappage afin que les analystes et les architectes puissent tous voir le contenu, le flux et les transformations des données.,

optimisation de formats complexes

avec autant de flux de données provenant de sources diverses, la compatibilité des données devient un problème potentiel. De bons outils de cartographie des données rationalisent le processus de transformation en fournissant des outils intégrés pour assurer la transformation précise des formats complexes, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les risques d’erreur humaine.

moins de défis pour changer les modèles de données

Les cartes de données ne sont pas une affaire unique. Les changements apportés aux normes de données, aux exigences en matière de rapports et aux systèmes signifient que les cartes doivent être maintenues., Avec un outil de cartographie des données basé sur le cloud, les parties prenantes ne courent plus le risque de perdre de la documentation sur les modifications. De bons outils de cartographie des données permettent aux utilisateurs de suivre l’impact des modifications à mesure que les cartes sont mises à jour. Les outils de mappage de données permettent également aux utilisateurs de réutiliser les cartes, vous n’avez donc pas à recommencer à zéro à chaque fois.

ce qu’il faut rechercher dans un outil de cartographie de données

Les outils logiciels de cartographie de données basés sur le Cloud sont rapides, flexibles et évolutifs, et sont conçus pour gérer les besoins de cartographie exigeants sans étirer le budget. Bien que les caractéristiques et la fonctionnalité d’un outil de mappage de données dépendent des besoins de l’organisation, il y a quelques incontournables communs à rechercher.

prise en charge des formats larges

La plupart des outils prennent en charge les types de fichiers de base tels que Excel, les fichiers texte délimités, XML, JSON, EBCDIC et autres., Recherchez un outil qui gère les formats courants dans votre environnement, tels que SQL Server, Sybase, Oracle, DB2 ou d’autres formats. Un bon outil de cartographie traitera également des logiciels d’entreprise tels que SAP, SAS, Marketo, Microsoft CRM ou SugarCRM, ou des données provenant de services cloud tels que Salesforce ou Database.com.

intuitif et automatisé

Un outil intuitif basé sur le cloud est conçu pour automatiser les tâches répétitives afin de gagner du temps, de l’ennui et du risque d’erreur humaine., Recherchez la fonctionnalité glisser-déposer qui permet aux utilisateurs de faire correspondre rapidement les champs et d’appliquer une transformation intégrée, de sorte qu’aucun codage n’est requis.

Workflow and scheduling

pour compléter les fonctionnalités d’automatisation, recherchez un outil capable de créer un workflow de mappage complet avec la possibilité de planifier des tâches de mappage déclenchées par le calendrier ou un événement.

cartographie des données D’entreprise pour une meilleure gestion des données

la cartographie des données est un élément essentiel pour garantir que, lors du processus de déplacement des données d’une source à une destination, la précision des données est maintenue., Un bon mappage des données garantit une bonne qualité des données dans l’entrepôt de données.

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