czym jest mapowanie danych?

mapowanie danych ma kluczowe znaczenie dla powodzenia wielu procesów przetwarzania danych. Jeden błąd w mapowaniu danych może pojawić się w całej organizacji, prowadząc do powtórzenia błędów, a ostatecznie do niedokładnej analizy.

prawie każde przedsiębiorstwo w pewnym momencie będzie przenosić dane między systemami. Różne systemy przechowują podobne dane na różne sposoby. Aby przenosić i konsolidować dane do celów analizy lub innych zadań, potrzebny jest plan działania, aby zapewnić dokładne dotarcie danych do miejsca docelowego.,

w przypadku procesów takich jak integracja danych, migracja danych, automatyzacja hurtowni danych, synchronizacja danych, zautomatyzowana ekstrakcja danych lub inne projekty zarządzania danymi, jakość mapowania danych określa jakość danych do analizy w celu uzyskania wglądu.

zrozumienie mapowania danych dla nowoczesnego przedsiębiorstwa

mapowanie danych to proces dopasowywania pól z jednej bazy danych do drugiej., Jest to pierwszy krok ułatwiający migrację danych, integrację danych i inne zadania zarządzania danymi.

zanim dane będą mogły być analizowane pod kątem analizy biznesowej, muszą zostać ujednolicone w sposób, który sprawi, że będą dostępne dla decydentów. Dane pochodzą teraz z wielu źródeł, a każde z nich może definiować podobne punkty danych na różne sposoby. Na przykład pole state w systemie źródłowym może pokazywać Illinois jako „Illinois”, ale miejsce docelowe może przechowywać je jako ” IL.,”

mapowanie danych łączy różnice między dwoma systemami lub modelami danych, dzięki czemu gdy dane są przenoszone ze źródła, są dokładne i użyteczne w miejscu docelowym.

mapowanie danych od pewnego czasu jest powszechną funkcją biznesową, ale wraz ze wzrostem ilości danych i źródeł proces mapowania danych stał się bardziej złożony, wymagając zautomatyzowanych narzędzi, aby było to możliwe dla dużych zbiorów danych.

mapowanie danych jest kluczem do zarządzania danymi

mapowanie danych jest istotną częścią wielu procesów zarządzania danymi., Jeśli dane nie zostaną odpowiednio zmapowane, mogą ulec uszkodzeniu w miarę przemieszczania się do miejsca docelowego. Jakość mapowania danych ma kluczowe znaczenie dla maksymalnego wykorzystania danych podczas migracji, integracji, transformacji i wypełniania hurtowni danych.

migracja danych

migracja danych to proces przenoszenia danych z jednego systemu do drugiego jako jednorazowe zdarzenie. Ogólnie rzecz biorąc, są to dane, które nie zmieniają się w czasie. Po migracji miejsce docelowe jest nowym źródłem migrowanych danych, a oryginalne źródło jest wycofywane., Mapowanie danych wspiera proces migracji poprzez mapowanie pól źródłowych do pól docelowych.

integracja danych

integracja danych to ciągły proces regularnego przenoszenia danych z jednego systemu do drugiego. Integracja może być zaplanowana, na przykład kwartalnie lub co miesiąc, lub może być wywołana przez wydarzenie. Dane są przechowywane i przechowywane zarówno w źródle, jak i w miejscu docelowym. Podobnie jak migracja danych, mapy danych do integracji dopasowują pola źródłowe do pól docelowych.

transformacja danych

transformacja danych jest procesem konwersji danych z formatu źródłowego do formatu docelowego. Może to obejmować czyszczenie danych poprzez zmianę typów danych, usuwanie null lub duplikatów, agregację danych, wzbogacanie danych lub inne przekształcenia. Na przykład „Illinois” można przekształcić na „IL”, aby dopasować format docelowy. Te formuły transformacji są częścią mapy danych. Gdy dane są przenoszone, Mapa Danych wykorzystuje formuły transformacji, aby uzyskać dane w odpowiednim formacie do analizy.,

Hurtownia danych

jeśli celem jest łączenie danych w jedno źródło w celu analizy lub innych zadań, jest to zwykle gromadzone w hurtowni danych. Gdy uruchamiasz zapytanie, raport lub przeprowadzasz analizę, dane pochodzą z magazynu. Dane w magazynie są już migrowane, zintegrowane i przekształcane. Mapowanie danych zapewnia, że gdy dane trafiają do magazynu, docierają do miejsca docelowego zgodnie z przeznaczeniem.

jakie są etapy mapowania danych?,

• Krok 1: Define-określa dane do przeniesienia, w tym tabele, pola w każdej tabeli oraz format pola po jego przeniesieniu. W przypadku integracji danych zdefiniowana jest również częstotliwość transmisji danych.

• Krok 2: Mapuj pola źródłowe danych do pól docelowych.

• Krok 3: transformacja-jeśli pole wymaga transformacji, formuła lub reguła transformacji są kodowane.

• Krok 4: Test — korzystając z systemu testowego i przykładowych danych ze źródła, Uruchom transfer, aby zobaczyć, jak to działa i dokonać niezbędnych korekt.,

• Krok 5: wdrożenie – po ustaleniu, że transformacja danych działa zgodnie z planem, zaplanuj wydarzenie migracji lub integracji.

• Krok 6: utrzymanie i aktualizacja — w celu bieżącej integracji danych mapa danych jest żywą jednostką, która będzie wymagać aktualizacji i zmian w miarę dodawania nowych źródeł danych, zmiany źródeł danych lub wymagań przy zmianie miejsca docelowego.,

w jaki sposób odpowiednie narzędzie do mapowania danych może pomóc

w przeszłości organizacje dokumentowały mapowanie danych na papierze, co było wówczas wystarczające. Ale krajobraz stał się znacznie bardziej złożony. Dzięki większej ilości danych, większej ilości mapowań i ciągłym zmianom systemy papierowe nie nadążają za tempem., Brakuje im przejrzystości i nie śledzą nieuniknionych zmian w modelach danych. Mapowanie ręcznie oznacza również kodowanie transformacji ręcznie, co jest czasochłonne i obarczone błędami.

przejrzystość dla analityków i architektów

ponieważ jakość danych jest ważna, analitycy danych i architekci potrzebują precyzyjnego widoku danych w czasie rzeczywistym u źródła i miejsca przeznaczenia. Narzędzia do mapowania danych zapewniają wspólny widok mapowanych struktur danych, dzięki czemu analitycy i architekci mogą zobaczyć zawartość, przepływ i przekształcenia danych.,

Optymalizacja złożonych formatów

przy tak dużej ilości danych strumieniowych z różnych źródeł, kompatybilność danych staje się potencjalnym problemem. Dobre narzędzia do mapowania danych usprawniają proces transformacji, zapewniając wbudowane narzędzia zapewniające dokładną transformację złożonych formatów, co oszczędza czas i zmniejsza ryzyko błędów ludzkich.

mniej wyzwań związanych ze zmianą modeli danych

Mapy danych nie są jedną sprawą. Zmiany standardów danych, wymogów raportowania i systemów oznaczają, że mapy wymagają konserwacji., Dzięki narzędziu do mapowania danych w chmurze interesariusze nie ryzykują już utraty dokumentacji dotyczącej zmian. Dobre narzędzia do mapowania danych pozwalają użytkownikom śledzić wpływ zmian podczas aktualizacji map. Narzędzia do mapowania danych pozwalają również użytkownikom na ponowne korzystanie z map, dzięki czemu nie musisz za każdym razem zaczynać od zera.

czego szukać w narzędziu do mapowania danych

oparte na chmurze narzędzia do mapowania danych są szybkie, elastyczne i skalowalne i są zbudowane tak, aby sprostać wymagającym potrzebom mapowania bez rozciągania budżetu. Podczas gdy funkcje i funkcjonalność narzędzia do mapowania danych zależy od potrzeb organizacji, istnieje kilka wspólnych must-Have do poszukiwania.

Obsługa szerokiego formatu

większość narzędzi obsługuje podstawowe typy plików, takie jak Excel, rozdzielane pliki tekstowe, XML, JSON, EBCDIC i inne., Poszukaj narzędzia, które obsługuje popularne formaty w Twoim środowisku, takie jak SQL Server, Sybase, Oracle, DB2 lub inne formaty. Dobre narzędzie do mapowania obsługuje również oprogramowanie korporacyjne, takie jak SAP, SAS, Marketo, Microsoft CRM lub SugarCRM, lub dane z usług w chmurze, takich jak Salesforce lub Database.com.

intuicyjne i zautomatyzowane

intuicyjne, oparte na chmurze narzędzie jest przeznaczone do automatyzacji powtarzalnych zadań, aby zaoszczędzić czas, nudę i ryzyko błędu ludzkiego., Poszukaj funkcji przeciągania i upuszczania, która pozwala użytkownikom szybko dopasowywać pola i stosować wbudowaną transformację, więc nie jest wymagane kodowanie.

przepływ pracy i planowanie

aby uzupełnić możliwości automatyzacji, poszukaj narzędzia, które może utworzyć kompletny przepływ pracy mapowania z możliwością planowania zadań mapowania wyzwalanych przez kalendarz lub wydarzenie.

mapowanie danych przedsiębiorstwa w celu lepszego zarządzania danymi

mapowanie danych jest niezbędnym elementem zapewnienia, że w procesie przenoszenia danych ze źródła do miejsca docelowego zachowana jest dokładność danych., Dobre mapowanie danych zapewnia dobrą jakość danych w hurtowni danych.

dzięki kompleksowemu rozwiązaniu do integracji i zarządzania danymi możesz wykorzystać wszystkie możliwości chmury i wykorzystać więcej danych do pracy. Od łączenia najszerszego zestawu źródeł i platform danych po intuicyjny samoobsługowy dostęp do danych, Talend Data Fabric to zunifikowany pakiet aplikacji, który pomaga zarządzać wszystkimi danymi przedsiębiorstwa w jednym środowisku. Wypróbuj Talend Data Fabric już dziś.

Wypróbuj Talend Data Fabric