Vad är Datamappning?

datamappning är avgörande för att många dataprocesser ska lyckas. En felsteg i datamappning kan rippel i hela din organisation, vilket leder till replikerade fel, och i slutändan, till felaktig analys.

nästan alla företag kommer någon gång att flytta data mellan system. Och olika system lagrar liknande data på olika sätt. Så för att flytta och konsolidera data för analys eller andra uppgifter behövs en färdplan för att säkerställa att uppgifterna kommer till sin destination korrekt.,

för processer som dataintegration, datamigrering, automatisering av datalager, datasynkronisering, automatiserad datautvinning eller andra datahanteringsprojekt bestämmer kvaliteten på datamappningen kvaliteten på de data som ska analyseras för insikter.

förstå datamappning för det moderna företaget

datamappning är processen att matcha fält från en databas till en annan., Det är det första steget för att underlätta datamigrering, dataintegration och andra datahanteringsuppgifter.

innan data kan analyseras för affärsinsikter måste den homogeniseras på ett sätt som gör den tillgänglig för beslutsfattare. Data kommer nu från många källor, och varje källa kan definiera liknande datapunkter på olika sätt. Till exempel kan statsfältet i ett källsystem visa Illinois som ”Illinois”, men destinationen kan lagra den som ” IL.,”

datamappning överbryggar skillnaderna mellan två system eller datamodeller, så att när data flyttas från en källa är den korrekt och användbar vid destinationen.

datamappning har varit en gemensam affärsfunktion under en tid, men eftersom mängden data och källor ökar har processen för datamappning blivit mer komplex, vilket kräver automatiserade verktyg för att göra det möjligt för stora datamängder.

datamappning är nyckeln till datahantering

datamappning är en viktig del av många datahanteringsprocesser., Om inte korrekt mappas kan data bli skadade när den flyttas till sin destination. Kvalitet i datamappning är nyckeln till att få ut det mesta av dina data i datamigreringar, integrationer, transformationer och i att fylla ett datalager.

datamigrering

datamigrering är processen att flytta data från ett system till ett annat som en engångshändelse. Generellt är detta data som inte förändras över tiden. Efter migreringen är destinationen den nya källan för migrerade data, och den ursprungliga källan är pensionerad., Datamappning stöder migreringsprocessen genom att mappa källfält till målfält.

dataintegration

dataintegration är en pågående process för att regelbundet flytta data från ett system till ett annat. Integrationen kan schemaläggas, till exempel kvartalsvis eller månadsvis, eller kan utlösas av en händelse. Data lagras och underhålls på både källa och destination. Som datamigrering matchar datakartor för integrationer källfält med målfält.

datatransformation

datatransformation är processen att konvertera data från ett källformat till ett målformat. Detta kan inkludera rensningsdata genom att ändra datatyper, ta bort null eller dubbletter, aggregera data, berika data eller andra transformationer. Till exempel kan ”Illinois” omvandlas till ”IL” för att matcha destinationsformatet. Dessa transformationsformler är en del av datakartan. När data flyttas använder datakartan transformationsformlerna för att få data i rätt format för analys.,

datalagring

om målet är att samla data till en källa för analys eller andra uppgifter, är det i allmänhet samman i ett datalager. När du kör en fråga, en rapport eller gör analys kommer data från lageret. Data i lageret är redan migrerade, integrerade och transformerade. Datamappning säkerställer att när data kommer in i lageret kommer det till sin destination som det var avsett.

vilka är stegen för datamappning?,

• Steg 1: Definiera — definiera de data som ska flyttas, inklusive tabellerna, fälten i varje tabell och fältets format efter att den har flyttats. För dataintegrationer definieras också frekvensen för dataöverföring.

• steg 2: mappa källfälten För datamatchning till målfält.

• steg 3: Transformation — om ett fält kräver transformation kodas transformationsformeln eller regeln.

• steg 4: Test — använd ett testsystem och provdata från källan, kör överföringen för att se hur det fungerar och göra justeringar efter behov.,

• Steg 5: distribuera — när det har fastställts att datatransformationen fungerar som planerat, schemalägga en migration eller integration go-live-händelse.

• steg 6: underhålla och uppdatera — för pågående dataintegration är datakartan en levande enhet som kommer att kräva uppdateringar och ändringar när nya datakällor läggs till, eftersom datakällor ändras eller som krav vid destinationsändringen.,

hur rätt datamappningsverktyg kan hjälpa

tidigare dokumenterade organisationer datamappningar på papper, vilket var tillräckligt vid den tiden. Men landskapet har blivit mycket mer komplext. Med mer data, fler mappningar och ständiga förändringar kan pappersbaserade system inte hålla takt., De saknar öppenhet och spårar inte de oundvikliga förändringarna i datamodellerna. Kartläggning för hand innebär också kodningstransformationer för hand, vilket är tidskrävande och fylligt med fel.

öppenhet för analytiker och arkitekter

eftersom datakvaliteten är viktig behöver dataanalytiker och arkitekter en exakt realtidsvy av data vid källan och destinationen. Datamappningsverktyg ger en gemensam syn på de datastrukturer som mappas så att analytiker och arkitekter kan alla se datainnehåll, flöde och omvandlingar.,

optimering av komplexa format

med så mycket dataströmning från olika källor blir datakompatibilitet ett potentiellt problem. Bra data kartläggning verktyg effektivisera omvandlingsprocessen genom att tillhandahålla inbyggda verktyg för att säkerställa en korrekt omvandling av komplexa format, vilket sparar tid och minskar risken för mänskliga fel.

färre utmaningar för att ändra datamodeller

datakartor är inte en en-och-klar affär. Förändringar i datastandarder, rapporteringskrav och system innebär att kartor behöver underhåll., Med ett molnbaserat datamappningsverktyg löper intressenterna inte längre risken att förlora dokumentation om förändringar. Bra data kartläggning verktyg tillåter användare att spåra effekterna av förändringar som kartor uppdateras. Datamappningsverktyg tillåter också användare att återanvända kartor, så du behöver inte starta från början varje gång.

vad du ska leta efter i ett datamappningsverktyg

molnbaserade datamappningsverktyg är snabba, flexibla och skalbara och är byggda för att hantera krävande kartläggningsbehov utan att sträcka budgeten. Medan funktionerna och funktionaliteten hos ett datamappningsverktyg är beroende av organisationens behov finns det några vanliga måste att leta efter.

brett format stöd

de flesta verktyg stöder grundläggande filtyper som Excel, avgränsade textfiler, XML, JSON, EBCDIC, och andra., Leta efter ett verktyg som hanterar vanliga format i din miljö, till exempel SQL Server, Sybase, Oracle, DB2 eller andra format. Ett bra kartverktyg kommer också att hantera företagsprogram som SAP, SAS, Marketo, Microsoft CRM eller SugarCRM, eller data från molntjänster som Salesforce eller Database.com.

intuitivt och automatiserat

ett intuitivt, molnbaserat verktyg är utformat för att automatisera repetitiva uppgifter för att spara tid, tedium och risken för mänskliga fel., Leta efter dra och släpp funktionalitet som tillåter användare att snabbt matcha fält och tillämpa inbyggd omvandling, så ingen kodning krävs.

arbetsflöde och schemaläggning

för att avrunda automationsmöjligheter, leta efter ett verktyg som kan skapa ett komplett mappningsarbetsflöde med möjlighet att schemalägga mappningsjobb som utlöses av kalendern eller en händelse.

kartläggning av företagsdata för bättre datahantering

datamappning är en viktig del för att säkerställa att datanoggrannheten upprätthålls i processen att flytta data från en källa till en destination., Bra datamappning säkerställer god datakvalitet i datalagret.

Du kan utnyttja alla moln har att erbjuda och lägga mer data för att arbeta med en end-to-end-lösning för dataintegration och hantering. Från att ansluta den bredaste uppsättningen datakällor och plattformar till intuitiv självbetjäningsdataåtkomst är Talend Data Fabric en enhetlig uppsättning appar som hjälper dig att hantera alla dina företagsdata i en miljö. Prova Talend data Fabric idag.

prova Talend data Fabric