průměrná společnost se nyní zabývá velkým množstvím komplikovaných datových systémů. Díky siloed datům na mnoha místech je propojení a správa těchto dat do spravovatelné centralizované databáze prioritou mnoha podniků.
množství zdrojů dat, které průměrná společnost používá, rychle roste. Data přicházejí v mnoha různých formách a typech a může být velmi komplikované zajistit, aby data byla strukturována univerzálně.
to je místo, kde se společnosti stále více dívají na mapování dat. Převzít kontrolu nad jejich interními a externími daty a najít řešení, které dokáže uspořádat, strukturovat a vytvořit jednotné centrální umístění dat.
co je mapování dat?
mapování dat je proces porovnávání polí z více datových souborů do schématu nebo centralizované databáze. Mapování dat je nutné migrovat data, přijímat a zpracovávat data a spravovat data. Cílem mapování dat je nakonec homogenizovat více datových souborů do jednoho.
mapování dat znamená, že různé datové sady s různými způsoby definování podobných bodů lze kombinovat tak, aby byly přesné a použitelné v konečném cíli.
mapování dat je standardní obchodní praxí. S rostoucím množstvím dat a složitostí systémů, které Data používají, se však proces mapování dat stal složitějším a vyžaduje automatizované a výkonné nástroje.
příklad mapování dat
abychom pochopili, co je mapování dat a jak funguje, podíváme se na příklad více databází, kde je mapování dat užitečné. Data, na která se díváme, se týkají fotbalistů a informace jsou uspořádány do sloupců a polí a mají jiný způsob organizace dat 
(Klikněte pro zvětšení).
každá z těchto databází má podobné a odlišné položky. Například všechny mají id. Plátci a manažeři mají mzdový záznam a týmy jsou jediné, které mají pole pro Stadion.
sloučení všech těchto databází do jedné položky znamená, že můžete dotazovat jednu databázi a získat informace o každé z nich. Pro podniky je to neocenitelné, protože poskytuje holistický pohled na datová aktiva společností.
Bring databases together vyžaduje mapu polí, která objasňují a porovnávají pole, která by se měla protínat. Stanoví pravidla, jak předat data z každého vstupu, jaký typ to je, a co by se mělo stát v případě duplikátů, nebo jiné problémy.
zde je náš příklad znovu, ale s naší mapou spojující správná pole k vytvoření jediné databáze.
v tomto příkladu jsme přidali některé inteligentní konverze, jak je to možné v platformě Wult. Nastavili jsme měnu na poli Výstupní mzdy pro převod hodnot z různých měn. Máme odvozené pole-platforma automaticky vyhledá ligu a použije ji k vytvoření nového pole s hodnotou. Spolu s tím je přidáno pole Země.
abychom to shrnuli, mapování dat je sada instrukcí, které umožňují kombinovat více datových souborů nebo umožňují integraci datové sady do jiné. Tento příklad je jednodušší, ale proces může být mimořádně komplikovaný na základě následujících faktorů:
- počet kombinovaných datových souborů
- množství dat
- frekvence mapování dat
- počet schémat zapojených do procesu mapování
- hierarchie kombinovaných dat
proč je mapování dat nezbytné?
mapování dat je nezbytné pro každou společnost, která zpracovává data. Používá se hlavně k integraci dat, vytváření datových skladů, transformaci dat nebo migraci dat z jednoho místa na druhé. Proces přiřazování dat ke schématu je základní součástí toku dat prostřednictvím jakékoli organizace.
mapování dat je klíčem k dobré správě dat. Nezmapovaná nebo špatně mapovaná data způsobí problémy, protože data proudí do různých koncových bodů v Organizaci. Mapování je prvním krokem k získání co nejvíce z vašich dat, když dosáhne integrace, transformace, a když je uložen pro budoucí použití.
organizace, která používá data, využívá mapování dat ve třech hlavních fázích toku dat. Jedná se o integraci dat a transformaci dat. Podívejme se stručně na mapování dat v každém z těchto kontextů.
integrace dat
integrace dat do pracovního postupu nebo datového skladu vyžaduje mapování dat. V mnoha situacích budou integrovaná data v jiné formě než data uložená ve skladu (nebo jinde v pracovním postupu).
pro datový sklad zahrnuje primární proces mapování identifikaci příchozích dat, která jsou přiřazena a přiřazena k schématu skladu. Konkrétně bude tento proces zahrnovat hledání oblastí, kde se datové sady překrývají, a definování pravidel, kterými se bude proces mapování řídit. Například pokud obě databáze mají podobné informace, které by měly být použity.
řešení, jako je Wult, činí příjem dat v těchto situacích jednoduchým a bezbolestným. S neomezenými zdroji integrace můžete vytvořit centralizovaný datový sklad, který je přesně mapován, čistý a použitelný od minuty.
transformace dat
transformace dat je především o převzetí dat v určitém formátu a jejich převedení do jiného formátu nebo struktury. Tento krok může být rozhodující fází přípravy informací, které jsou připraveny k požití do skladu nebo k integraci do aplikace.
mapování dat je v tomto procesu zásadní, protože se používá k definování spojení mezi daty a pomáhá určit vztah mezi datovými soubory.
jak efektivně provádět mapování dat
Začínáme s mapováním dat může být skličující úkol. Implementace robustního řešení na začátku životního cyklu dat vám však může v budoucnu ušetřit obrovské množství času a zajistit, aby vaše data byla robustní a spolehlivá.
tyto kroky vám pomohou pochopit, co musíte udělat před, během a po zahájení řešení mapování dat.
Definujte data, která se budou pohybovat. To znamená, že byste se měli podívat na tabulky, pole a jejich formát. Přemýšlejte o frekvenci, kterou bude třeba mapovat.
Mapujte data. Tato fáze vyžaduje, abyste mapovali pole ve zdrojových datech na pole v cíli.
Definujte jakoukoli transformaci, kterou budete potřebovat. Mohou to být například pravidla nebo postupy správy, které se zabývají střety v datech nebo duplikáty.
Otestujte proces mapování. Začněte s malým množstvím dat a vyzkoušejte, zda mapování dat funguje podle očekávání.
jakmile budete rádi, že vše funguje správně, můžete spustit pracovní postup nebo nasadit mapovací systém. Pokud používáte platformu, jako je Wult, můžete v reálném čase vidět, kde dochází k chybám, a dosáhnout plné viditelnosti v bodech před a po.
Udržujte a aktualizujte proces mapování. To bude vyžadovat vstup, protože nové zdroje dat jsou přidány s novými poli.
techniky mapování dat
takže jste prošli procesem a víte, co musíte udělat. Ale jak si vybrat ten správný nástroj pro mapování dat? Jaké možnosti existují a jaké techniky můžete použít k vytvoření robustního řešení mapování dat?
ruční mapování dat
Toto je první řešení pro vytvoření nástroje pro mapování dat pro vaši firmu. To vyžaduje, aby vývojáři kódovali připojení, která odpovídají zdrojovým datům, do konečné databáze. Pro jednorázové injekce dat nebo vlastních datových typů by to mohlo být životaschopné řešení.
rozsah většiny datových souborů a rychlost potřebná k přizpůsobení se tomu, jak tyto změny v dnešním datovém prostředí znamenají, že ruční proces může mít potíže s komplikovanými mapovacími procesy. V těchto případech budou podniky muset přejít na automatizované řešení.
plně automatizované mapování
plně automatizované nástroje pro mapování dat umožňují podnikům bezproblémově přidávat nová data a porovnávat je s jejich současnými schématy. Většina nástrojů, aby tento p [proces k dispozici v uživatelském rozhraní, takže uživatelé mohou vizualizovat a pochopit fáze, které Data protékají a mapovat pole v každé fázi.
některé umožňují vstupy z tisíců různých zdrojů a proces mapování umožňuje uživatelům přenášet data agnostickým způsobem do svých databází a řešení.
výhodou plně automatizovaného řešení je, že poskytuje rozhraní, které znamená, že netechničtí zaměstnanci mohou sledovat a nastavovat mapování dat. Kromě toho mohou uživatelé kontrolovat a vizualizovat, jak jsou jejich data mapována, rychle identifikovat chyby a jednoduše zlepšit proces.
Mapování Dat