Hva er Data Mapping?

Data mapping er avgjørende for å lykkes i mange data prosesser. Ett feilsteg i data kartlegging og ringvirkninger i hele organisasjonen, noe som fører til replikert feil, og til slutt, til unøyaktig analyse.

Nesten hver bedrift vil, på et tidspunkt, flytte data mellom systemer. Og forskjellige systemer lagre lignende data på ulike måter. Så for å flytte og samle data for analyse eller andre oppgaver, et veikart som er nødvendig for å sikre data kommer til sin destinasjon nøyaktig.,

For prosesser som data integrasjon, data migrering, datavarehus automatisering, data synkronisering, automatiserte datauttrekk, eller andre data management prosjekter, kvalitet i data mapping vil avgjøre kvaliteten på de data som skal analyseres for innsikt.

Forstå data mapping for moderne bedrift

Data mapping er prosessen med samsvarende felt fra en database til en annen., Det er det første trinnet for å legge til rette data migrering, data integration og andre data management oppgaver.

Før data kan bli analysert for business innsikt, må det være homogeniserte på en måte som gjør det tilgjengelig for beslutningstakere. Data nå kommer fra mange kilder, og hver kilde kan definere lignende data poeng på forskjellige måter. For eksempel staten feltet i en kilde systemet kan vise Illinois som «Illinois», men målet kan lagre den som «IL.,»

Data mapping broer forskjellene mellom to systemer eller data modeller, slik at når data flyttes fra en kilde, det er nøyaktig og brukbar på destinasjonen.

Data mapping har vært en vanlig bedrift funksjon for noen tid, men som mengden av data og kilder øker, prosessen av data mapping har blitt mer komplisert, krever automatiserte verktøy for å gjøre det mulig for store datasett.

Data mapping er nøkkelen til data management

Data kartlegging er en viktig del av mange data management prosesser., Hvis ikke tilstrekkelig kartlagt, data kan bli ødelagt når den beveger seg til sin destinasjon. Kvalitet i data mapping er nøkkelen for å få mest mulig ut av dine data i data vandringer, integrasjoner, transformasjoner, og fyller en data warehouse.

Data migration

Data migrasjon er en prosess med å flytte data fra ett system til et annet som en engangs-hendelse. Generelt, dette er data som ikke endrer seg over tid. Etter overføringen, målet er ny kilde av overførte data, og den opprinnelige kilden er pensjonert., Data mapping støtter migrasjon prosessen med å kartlegge kilde felt til mål felt.

Data integration

Data integrasjon er en pågående prosess av regelmessig for å flytte data fra ett system til et annet. Integrering kan være planlagt, for eksempel kvartalsvis eller månedlig, eller kan være utløst av en hendelse. Data er lagret og vedlikeholdt på både kilde og destinasjon. Liker du data migrering, data kart for integrasjoner match kilde felt med destinasjon felt.

– Data transformasjon

Data transformasjon er prosessen med å konvertere data fra en kilde-format til et bestemmelsessted-format. Dette kan inkludere rensing av data ved å endre data typer, slette nullverdier eller duplikater, samle inn data, berikende data, eller andre transformasjoner. For eksempel, «Illinois» kan bli forvandlet til «IL» for å matche reisemål format. Disse transformasjon formler er en del av data kartet. Når data flyttes, datatilordning bruker transformasjon formler for å få data i riktig format for analyse.,

datavarehus

Hvis målet er å samle data til én kilde for analyse eller andre oppgaver, det er stort sett samlet i et datavarehus. Når du kjører en spørring, en rapport, eller analyse data kommer fra lageret. Data på lageret er allerede overført, integrert, og forvandlet. Data mapping sikrer at data som kommer inn til lageret, det kommer til sin destinasjon slik det var ment.

Hva er trinnene av data mapping?,

• Trinn 1: Definere — Angi data som skal flyttes, inkludert tabeller, feltene i hver tabell, og formatet på feltet etter at den er flyttet. For data integrasjon, hyppigheten av data overføring er også definert.

• Trinn 2: Kart Data — Match kilde felt til mål felt.

• Trinn 3: Transformasjon — Hvis et felt som krever transformasjon, transformasjon formel eller regel er kodet.

• Trinn 4: Test — Bruker en test system og sample dataene fra kilde, kjøre overføring for å se hvordan den fungerer og gjøre de justeringer som er nødvendig.,

• Trinn 5: Implementere — Når det er fastslått at data transformasjon er å jobbe som planlagt, planlegge en overføring eller integrering go-live-event.

• Trinn 6: Vedlikehold og Oppdatering — For løpende data integrasjon, data kart er en levende enhet som krever oppdateringer og endringer som nye data kilder er lagt til, som datakilder endre, eller som krav på den destinasjonen du vil endre.,

Hvordan retten data mapping tool kan hjelpe

I det siste, organisasjoner dokumenterte data tilordninger på papir, noe som var nok på den tiden. Men landskapet har blitt mye mer komplekse. Med mer data, flere kartlegginger, og stadige forandringer, papir-baserte systemer kan ikke holde tritt., De mangler åpenhet og ikke spore den uunngåelige endringer i data modeller. Kartlegging av hånden betyr også koding transformasjoner av hånd, noe som er tidkrevende og fylt med feil.

Åpenhet for analytikere og arkitekter

Siden data kvalitet er viktig, data analytikere og arkitekter trenger en presis, real time visning av data på sin kilde og destinasjon. Data mapping verktøy gir deg et vanlig syn i data strukturer blir kartlagt, slik at analytikere og arkitekter kan se alle dataene innhold, strømme, og transformasjoner.,

Optimalisering av komplekse formater

Med så mye data streaming fra ulike kilder, data kompatibilitet blir et potensielt problem. Gode data kartlegging verktøy for å effektivisere den transformasjonsprosessen ved å gi innebygd verktøy for å sikre nøyaktige transformasjon av komplekse formater, noe som sparer tid og reduserer muligheten for menneskelige feil.

Færre utfordringer for å endre data modeller

Data kart er ikke et en-og-ferdig avtale. Endringer i data standarder, krav til rapportering, og systemer som mener at kart trenger vedlikehold., Med en cloud-basert data mapping tool, interessenter ikke lenger risikerer å miste dokumentasjon om endringer. Gode data kartlegging verktøy tillate brukere å spore effekten av endringer som kartene er oppdatert. Data mapping verktøy tillater også brukere til å bruke kart, slik at du ikke trenger å starte fra scratch hver gang.

Hva du skal se etter i en data mapping tool

Cloud-baserte data mapping software verktøy er rask, fleksibel, skalerbar, og er bygget for å håndtere krevende kartlegging av behov uten å strekke budsjettet. Mens funksjoner og funksjonalitet av data mapping tool er avhengig av organisasjonens behov, det finnes noen vanlige må-haves for å se etter.

Bredt format-støtte

de Fleste verktøyene støtter grunnleggende filtyper som for eksempel Excel, tekstfiler med skilletegn, XML, JSON, EBCDIC, og andre., Ser du etter et verktøy som håndterer vanlige formater i miljøet, for eksempel SQL Server, Sybase, Oracle, DB2, eller andre formater. En god kartlegging verktøyet vil også håndtere enterprise software som SAP, SAS, Marketo, Microsoft CRM, eller SugarCRM, eller på data fra skybaserte tjenester, for eksempel Salesforce eller Database.com.

Intuitive og automatisert

En intuitiv, sky-basert verktøy som er designet for å automatisere repetitive oppgaver for å spare tid, strevet, og risikoen for menneskelige feil., Se for dra-og-slipp-funksjonalitet som gjør det mulig for brukere å raskt match felt og bruke innebygde transformasjon, slik at ingen koding er nødvendig.

Arbeidsflyt og planlegging

for Å runde ut automatisering evner, se etter et verktøy som kan skape et komplett kartlegging arbeidsflyt med muligheten til å planlegge kartlegging jobber utløst av kalender-eller en hendelse.

Enterprise data mapping for bedre data management

Data kartlegging er en viktig del av å sikre at de er i prosess med å flytte data fra en kilde til en destinasjon, data nøyaktighet er opprettholdt., Gode data mapping sikrer god kvalitet av data i data warehouse.

Du kan utnytte alle skyen har å tilby og legge mer data å jobbe med en ende-til-ende-løsning for data integrasjon og forvaltning. Fra å koble den bredeste sett av data kilder og plattformer for å intuitiv selvbetjening tilgang til data, Talend Data Stoff er en helhetlig suite av apper som hjelper deg å administrere alle dine enterprise data i ett miljø. Prøv Talend Data Stoff i dag.

Prøv Talend Data Fabric