Was ist Data Mapping?

Datenzuordnung ist entscheidend für den Erfolg vieler Datenprozesse. Ein Fehltritt bei der Datenzuordnung kann sich in Ihrem gesamten Unternehmen ausbreiten, was zu replizierten Fehlern und letztendlich zu ungenauen Analysen führt.

Fast jedes Unternehmen wird irgendwann Daten zwischen Systemen verschieben. Und verschiedene Systeme speichern ähnliche Daten auf unterschiedliche Weise. Um Daten für Analysen oder andere Aufgaben zu verschieben und zu konsolidieren, ist eine Roadmap erforderlich, um sicherzustellen, dass die Daten genau an ihr Ziel gelangen.,

Für Prozesse wie Datenintegration, Datenmigration, Data Warehouse-Automatisierung, Datensynchronisation, automatisierte Datenextraktion oder andere Datenverwaltungsprojekte bestimmt die Qualität der Datenzuordnung die Qualität der zu analysierenden Daten für Einblicke.

Datenzuordnung für das moderne Unternehmen verstehen

Datenzuordnung ist der Prozess der Zuordnung von Feldern von einer Datenbank zur anderen., Dies ist der erste Schritt, um die Datenmigration, Datenintegration und andere Datenverwaltungsaufgaben zu erleichtern.

Bevor Daten für Business Insights analysiert werden können, müssen sie so homogenisiert werden, dass sie Entscheidungsträgern zugänglich sind. Daten stammen jetzt aus vielen Quellen, und jede Quelle kann ähnliche Datenpunkte auf unterschiedliche Weise definieren. Beispielsweise kann das Feld Status in einem Quellsystem Illinois als „Illinois“ anzeigen, aber das Ziel kann es als „IL“ speichern.,“

Data Mapping überbrückt die Unterschiede zwischen zwei Systemen oder Datenmodellen, sodass Daten beim Verschieben von einer Quelle genau und am Ziel verwendbar sind.

Die Datenzuordnung ist seit einiger Zeit eine gängige Geschäftsfunktion, aber mit zunehmender Datenmenge und Quellen ist der Prozess der Datenzuordnung komplexer geworden und erfordert automatisierte Tools, um sie für große Datensätze durchführbar zu machen.

Datenzuordnung ist der Schlüssel zum Datenmanagement

Datenzuordnung ist ein wesentlicher Bestandteil vieler Datenverwaltungsprozesse., Wenn die Daten nicht ordnungsgemäß zugeordnet sind, können sie beschädigt werden, wenn sie an ihr Ziel verschoben werden. Qualität in der Datenzuordnung ist der Schlüssel, um das Beste aus Ihren Daten in Datenmigrationen, Integrationen, Transformationen und beim Auffüllen eines Data Warehouse herauszuholen.

Datenmigration

Datenmigration ist der Prozess des Verschiebens von Daten von einem System auf ein anderes als einmaliges Ereignis. Im Allgemeinen sind dies Daten, die sich mit der Zeit nicht ändern. Nach der Migration ist das Ziel die neue Quelle der migrierten Daten, und die ursprüngliche Quelle wird zurückgezogen., Data Mapping unterstützt den Migrationsprozess, indem Quellfelder Zielfeldern zugeordnet werden.

Datenintegration

Die Datenintegration ist ein fortlaufender Prozess zum regelmäßigen Verschieben von Daten von einem System in ein anderes. Die Integration kann geplant werden, z. B. vierteljährlich oder monatlich, oder durch ein Ereignis ausgelöst werden. Daten werden sowohl an der Quelle als auch am Ziel gespeichert und gepflegt. Wie bei der Datenmigration stimmen Datenkarten für Integrationen mit Quellfeldern mit Zielfeldern überein.

Datentransformation

Datentransformation ist der Prozess der Konvertierung von Daten aus einem Quellformat in ein Zielformat. Dies kann das Bereinigen von Daten durch Ändern von Datentypen, das Löschen von Nullen oder Duplikaten, das Aggregieren von Daten, das Anreichern der Daten oder andere Transformationen umfassen. Beispielsweise kann “ IL „in“ IL “ umgewandelt werden, um dem Zielformat zu entsprechen. Diese Transformationsformeln sind Teil der Datenkarte. Wenn Daten verschoben werden, verwendet die Datenkarte die Transformationsformeln, um die Daten im richtigen Format für die Analyse abzurufen.,

Data Warehousing

Wenn das Ziel darin besteht, Daten für Analysen oder andere Aufgaben in einer Quelle zu bündeln, wird sie im Allgemeinen in einem Data Warehouse gebündelt. Wenn Sie eine Abfrage, einen Bericht oder eine Analyse ausführen, stammen die Daten aus dem Warehouse. Daten im Warehouse werden bereits migriert, integriert und transformiert. Datenzuordnung stellt sicher, dass Daten, wenn sie in das Lager gelangen, so an ihr Ziel gelangen, wie es beabsichtigt war.

Was sind die Schritte der Datenzuordnung?,

• Schritt 1: Definieren-Definieren Sie die zu verschiebenden Daten, einschließlich der Tabellen, der Felder in jeder Tabelle und des Formats des Feldes nach dem Verschieben. Bei Datenintegrationen ist auch die Häufigkeit der Datenübertragung definiert.

• Schritt 2: Ordnen Sie die Quellfelder der Datenübereinstimmung den Zielfeldern zu.

• Schritt 3: Transformation – Wenn ein Feld eine Transformation erfordert, wird die Transformationsformel oder-regel codiert.

• Schritt 4: Test-Mit einem Testsystem und Beispieldaten aus der Quelle, führen Sie die Übertragung, um zu sehen, wie es funktioniert und Anpassungen nach Bedarf.,

• Schritt 5: Bereitstellen-Sobald festgestellt wurde, dass die Datentransformation wie geplant funktioniert, planen Sie ein Migrations-oder Integrations-Go-Live-Ereignis.

• Schritt 6: Pflegen und Aktualisieren — Für die laufende Datenintegration ist die Datenzuordnung eine lebende Entität, die Aktualisierungen und Änderungen erfordert, wenn neue Datenquellen hinzugefügt werden, wenn sich Datenquellen ändern oder wenn sich die Anforderungen am Ziel ändern.,

Wie das richtige Datenmapping-Tool helfen kann

In der Vergangenheit dokumentierten Organisationen Datenzuordnungen auf Papier, was damals ausreichend war. Aber die Landschaft ist viel komplexer geworden. Mit mehr Daten, mehr Zuordnungen und ständigen Änderungen können papierbasierte Systeme nicht Schritt halten., Ihnen fehlt Transparenz und sie verfolgen die unvermeidlichen Änderungen in den Datenmodellen nicht. Mapping von Hand bedeutet auch, Transformationen von Hand zu codieren, was zeitaufwändig und mit Fehlern behaftet ist.

Transparenz für Analysten und Architekten

Da Datenqualität wichtig ist, benötigen Datenanalysten und Architekten eine präzise Echtzeitansicht der Daten an ihrer Quelle und am Zielort. Data-Mapping-Tools bieten eine gemeinsame Sicht auf die abgebildeten Datenstrukturen, sodass Analysten und Architekten alle Dateninhalte, – abläufe und-transformationen sehen können.,

Optimierung komplexer Formate

Bei so viel Datenströmen aus verschiedenen Quellen wird die Datenkompatibilität zu einem potenziellen Problem. Gute Datenmapping-Tools optimieren den Transformationsprozess, indem sie integrierte Tools bereitstellen, um die genaue Transformation komplexer Formate sicherzustellen, was Zeit spart und die Möglichkeit menschlicher Fehler verringert.

Weniger Herausforderungen beim Ändern von Datenmodellen

Datenkarten sind kein Einzelfall. Änderungen in Datenstandards, Berichtsanforderungen und Systemen bedeuten, dass Karten gewartet werden müssen., Mit einem Cloud-basierten Datenmapping-Tool laufen Stakeholder nicht mehr Gefahr, Dokumentation über Änderungen zu verlieren. Mit guten Datenmapping-Tools können Benutzer die Auswirkungen von Änderungen verfolgen, wenn Karten aktualisiert werden. Mit Data Mapping-Tools können Benutzer Karten auch wiederverwenden, sodass Sie nicht jedes Mal von vorne beginnen müssen.

Was in einem Daten-Mapping-Tool zu suchen

Cloud-basierte Daten-Mapping-Software-Tools sind schnell, flexibel und skalierbar, und sind gebaut, um anspruchsvolle Mapping-Bedürfnisse zu behandeln, ohne das Budget zu strecken. Während die Funktionen und Funktionen eines Datenmapping-Tools von den Anforderungen des Unternehmens abhängen, gibt es einige gängige Must-Haves, nach denen gesucht werden muss.

Breitformatunterstützung

Die meisten Tools unterstützen grundlegende Dateitypen wie Excel, Textdateien mit Trennzeichen, XML, JSON, EBCDIC und andere., Suchen Sie nach einem Tool, das gängige Formate in Ihrer Umgebung verarbeitet, z. B. SQL Server, Sybase, Oracle, DB2 oder andere Formate. Ein gutes Mapping-Tool behandelt auch Unternehmenssoftware wie SAP, SAS, Marketo, Microsoft CRM oder SugarCRM oder Daten aus Cloud-Diensten wie Salesforce oder Database.com.

Intuitiv und automatisiert

Ein intuitives, Cloud-basiertes Tool wurde entwickelt, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, um Zeit, Mühe und das Risiko menschlicher Fehler zu sparen., Suchen Sie nach Drag & Drop-Funktionen, mit denen Benutzer Felder schnell abgleichen und die integrierte Transformation anwenden können, sodass keine Codierung erforderlich ist.

Workflow und Terminplanung

Um die Automatisierungsfunktionen abzurunden, suchen Sie nach einem Tool, das einen vollständigen Mapping-Workflow mit der Möglichkeit erstellen kann, vom Kalender oder einem Ereignis ausgelöste Mapping-Jobs zu planen.

Unternehmensdatenzuordnung für ein besseres Datenmanagement

Die Datenzuordnung ist ein wesentlicher Bestandteil der Sicherstellung, dass beim Verschieben von Daten von einer Quelle zu einem Ziel die Datengenauigkeit erhalten bleibt., Eine gute Datenzuordnung gewährleistet eine gute Datenqualität im Data Warehouse.

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