L’azienda media si occupa ora di grandi quantità di sistemi di dati complicati. Con i dati in silos in molti luoghi, il collegamento e la gestione di questi dati in un database centralizzato gestibile è una priorità per molte aziende.
La quantità di fonti di dati che l’azienda media sta utilizzando è in rapido aumento. I dati sono disponibili in molte forme e tipi diversi e può essere estremamente complicato garantire che i dati siano strutturati universalmente.
Ecco dove le aziende guardano sempre più alla mappatura dei dati. Per prendere il controllo dei propri dati interni ed esterni e trovare una soluzione in grado di organizzare, strutturare e creare una posizione centrale dei dati unificata.
Che cos’è la mappatura dei dati?
La mappatura dei dati è il processo di corrispondenza di campi da più set di dati in uno schema o database centralizzato. La mappatura dei dati è necessaria per eseguire la migrazione dei dati, l’acquisizione, l’elaborazione e la gestione dei dati. In definitiva, l’obiettivo della mappatura dei dati è quello di omogeneizzare più set di dati in uno solo.
Mappatura dei dati significa che diversi set di dati, con diversi modi di definire punti simili, possono essere combinati in modo da renderlo preciso e utilizzabile alla destinazione finale.
La mappatura dei dati è una pratica aziendale standard. Tuttavia, poiché la quantità di dati e la complessità dei sistemi che utilizzano i dati è aumentata, il processo di mappatura dei dati è diventato più complicato e richiede strumenti automatizzati e potenti.
Un esempio di mappatura dei dati
Per aiutare a capire cos’è la mappatura dei dati e come funziona, esamineremo un esempio di più database in cui la mappatura dei dati è utile. I dati che stiamo esaminando sono relativi ai calciatori e le informazioni sono organizzate in colonne e campi e hanno un modo diverso di organizzare i dati 
(clicca per ingrandire).
Ognuno di questi database ha voci simili e diverse. Ad esempio, tutti hanno un ID. I pagatori e manager hanno una voce di salario, e le squadre sono gli unici che hanno un campo per lo stadio.
Unire tutti questi database in una singola voce significa che è possibile interrogare un singolo database per recuperare informazioni su ciascuno. Per le aziende, questo è inestimabile in quanto fornisce una visione olistica delle risorse di dati delle aziende.
Riunire i database richiede una mappa dei campi che chiariscono e corrispondono ai campi che dovrebbero intersecarsi. Stabilisce regole su come consegnare i dati da ciascun input, di che tipo si tratta e cosa dovrebbe accadere nel caso di duplicati o altri problemi.
Ecco di nuovo il nostro esempio, ma con la nostra mappa che collega i campi corretti per produrre un singolo database.
In questo esempio, abbiamo aggiunto alcune conversioni intelligenti possibili nella piattaforma Wult. Abbiamo impostato la valuta sul campo salario di uscita per convertire i valori da valute diverse. Abbiamo un campo dedotto: la piattaforma trova automaticamente la lega e la utilizza per creare un nuovo campo con il valore. Insieme a questo, viene aggiunto un campo paese.
Per riassumere, la mappatura dei dati è un insieme di istruzioni che consentono di combinare più set di dati o di integrare un set di dati in un altro. Questo esempio è più semplice, ma il processo può diventare estremamente complicato in base ai seguenti fattori:
- Il numero di set di dati che vengono combinati
- La quantità di dati
- La frequenza con cui i dati devono essere mappati
- Il numero di schemi che sono coinvolti nel processo di mappatura
- La gerarchia dei dati combinati
Perché è la mappatura dei dati essenziali?
La mappatura dei dati è essenziale per qualsiasi azienda che elabora i dati. Viene utilizzato principalmente per integrare i dati, creare data warehouse, trasformare i dati o migrare i dati da un luogo a un altro. Il processo di corrispondenza dei dati a uno schema è una parte fondamentale del flusso di dati attraverso qualsiasi organizzazione.
La mappatura dei dati è la chiave per una buona gestione dei dati. I dati non mappati o mappati male causeranno problemi durante i flussi di dati verso endpoint diversi all’interno di un’organizzazione. La mappatura è il primo passo per ottenere il massimo dai tuoi dati quando raggiungono integrazioni, trasformazioni e quando vengono archiviati per un uso futuro.
Un’organizzazione che utilizza i dati utilizza la mappatura dei dati in tre fasi principali del flusso di dati. Si tratta di integrazione e trasformazione dei dati. Diamo una breve occhiata alla mappatura dei dati in ciascuno di questi contesti.
Integrazione dei dati
L’integrazione dei dati in un flusso di lavoro o in un data warehouse richiede la mappatura dei dati. In molte situazioni, i dati che vengono integrati saranno in una forma diversa dai dati memorizzati nel magazzino (o altrove nel flusso di lavoro).
Per un data warehouse, il processo di mappatura principale comporta l’identificazione dei dati in entrata, che vengono attribuiti e corrispondenti allo schema warehouse. In particolare, il processo includerà la ricerca di aree in cui i set di dati si sovrappongono e la definizione delle regole che governeranno il processo di mappatura. Ad esempio, se entrambi i database hanno informazioni simili, quale dovrebbe essere usato.
Soluzioni come Wult rendono l’ingestione di dati semplice e indolore in queste situazioni. Con origini di integrazione illimitate, è possibile creare un data warehouse centralizzato che sia accuratamente mappato, pulito e utilizzabile dal primo minuto.
Trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati consiste nel prendere i dati in un formato specifico e convertirli in un formato o una struttura diversa. Questo passaggio può essere una fase cruciale per preparare le informazioni pronte per essere immesse in un magazzino o integrate in un’applicazione.
La mappatura dei dati è vitale in questo processo in quanto viene utilizzata per definire le connessioni tra i dati e aiuta a determinare la relazione tra i set di dati.
Come eseguire efficacemente la mappatura dei dati
Iniziare con la mappatura dei dati può essere un compito arduo. Tuttavia, l’implementazione di una soluzione robusta nelle prime fasi del ciclo di vita dei dati consente di risparmiare enormi quantità di tempo in futuro e garantire che i dati siano robusti e affidabili.
Questi passaggi ti aiuteranno a capire cosa devi fare prima, durante e dopo aver avviato la tua soluzione di mappatura dei dati.
Definire i dati che verranno spostati. Ciò significa che dovresti guardare le tabelle, i campi e il formato di questi. Pensa alla frequenza che i dati dovranno essere mappati.
Mappa i dati. Questa fase richiede di mappare i campi nei dati di origine ai campi della destinazione.
Definisci qualsiasi trasformazione di cui avrai bisogno. Ad esempio, questo potrebbe essere regole o procedure di governance che si occupano di scontri nei dati o duplicati.
Testare il processo di mappatura. Inizia con una piccola quantità di dati e prova per vedere se la mappatura dei dati funziona come previsto.
Una volta che sei felice che tutto funzioni correttamente, puoi avviare il tuo flusso di lavoro o distribuire il tuo sistema di mappatura. Se si utilizza una piattaforma come Wult, è possibile vedere in tempo reale dove si verificano errori e ottenere la piena visibilità nei punti prima e dopo.
Mantenere e aggiornare il processo di mappatura. Ciò richiederà l’input quando nuove origini dati vengono aggiunte con nuovi campi.
Tecniche di mappatura dei dati
Quindi hai attraversato il processo e sai cosa devi fare. Ma come si seleziona lo strumento giusto per la mappatura dei dati? Quali opzioni ci sono e quali tecniche è possibile utilizzare per creare una soluzione di mappatura dei dati robusta?
Mappatura manuale dei dati
Questa è la prima soluzione per creare uno strumento di mappatura dei dati per la tua azienda. Ciò richiede agli sviluppatori di codificare le connessioni che corrispondono ai dati di origine al database finale. Per iniezioni una tantum di dati o tipi di dati personalizzati, questa potrebbe essere una soluzione praticabile.
Tuttavia, la scala della maggior parte dei set di dati e la velocità necessaria per adattarsi a come questi cambiamenti nel panorama dei dati di oggi significano che un processo manuale può lottare per affrontare complicati processi di mappatura. In questi casi, le aziende dovranno passare a una soluzione automatizzata.
Mappatura completamente automatizzata
Gli strumenti di mappatura dei dati completamente automatizzati consentono alle aziende di aggiungere nuovi dati e abbinarli agli schemi attuali. La maggior parte degli strumenti rende questo processo p[disponibile in un’interfaccia utente in modo che gli utenti possano visualizzare e comprendere le fasi in cui i dati scorrono e mappare i campi in ogni fase.
Alcuni consentono input da migliaia di fonti diverse e il processo di mappatura consente agli utenti di portare i dati in modo agnostico ai loro database e soluzioni.
I vantaggi di una soluzione completamente automatizzata sono che fornisce un’interfaccia che consente ai dipendenti non tecnici di monitorare e impostare la mappatura dei dati. Oltre a questo, gli utenti possono controllare e visualizzare come vengono mappati i loro dati, identificare rapidamente gli errori e migliorare semplicemente il processo.
Mappatura dei dati