den gennemsnitlige virksomhed beskæftiger sig nu med store mængder komplicerede datasystemer. Med siloed data mange steder er det en prioritet for mange virksomheder at forbinde og administrere disse data til en håndterbar centraliseret database.
mængden af datakilder, som den gennemsnitlige virksomhed bruger, stiger hurtigt. Data kommer i mange forskellige former og typer, og det kan være ekstremt kompliceret at sikre, at data er struktureret universelt.
det er her virksomheder i stigende grad ser på datakortlægning. At tage kontrol over deres interne og eksterne data og finde en løsning, der kan organisere, strukturere og oprette en samlet central dataplacering.
hvad er data mapping?
datakortlægning er processen med at matche felter fra flere datasæt til et skema eller en centraliseret database. Datakortlægning er påkrævet for at migrere data, indtage og behandle data og administrere data. I sidste ende er målet med datakortlægning at homogenisere flere datasæt til en enkelt.
datakortlægning betyder, at forskellige datasæt med forskellige måder at definere lignende punkter på kan kombineres på en måde, der gør det nøjagtigt og anvendeligt i slutdestinationen.
datakortlægning er en standard forretningspraksis. Efterhånden som datamængderne og kompleksiteten af systemer, der bruger dataene, er steget, er processen med datakortlægning blevet mere kompliceret og kræver automatiserede og kraftfulde værktøjer.
et eksempel på datakortlægning
for at hjælpe med at forstå, hvad datakortlægning er, og hvordan det fungerer, skal vi se på et eksempel på flere databaser, hvor datakortlægning er nyttigt. De data, vi ser på, er relateret til fodboldspillere, og informationen er organiseret i kolonner og felter og har en anden måde at organisere dataene 
(klik for at forstørre).
hver af disse databaser har lignende og forskellige poster. For eksempel har de alle et id. Betalere og ledere har en lønindgang, og hold er de eneste, der har et felt til stadion.
sammenlægning af alle disse databaser i en enkelt post betyder, at du kan forespørge på en enkelt database for at hente oplysninger om hver enkelt. For virksomheder er dette uvurderligt, da det giver et holistisk syn på virksomhedernes dataaktiver.
Bring databaser sammen kræver et kort over de felter, der præciserer og matcher felter, der skal krydse hinanden. Det sætter regler for, hvordan man afleverer data fra hvert input, hvilken type det er, og hvad der skal ske i tilfælde af duplikater eller andre problemer.
her er vores eksempel igen, men i med vores kort forbinder de korrekte felter for at producere en enkelt database.
i dette eksempel har vi tilføjet nogle smarte konverteringer, som det er muligt i vult-platformen. Vi har indstillet valutaen på feltet outputløn til at konvertere værdier fra forskellige valutaer. Vi har et udledt felt – platformen finder automatisk ligaen og bruger dette til at oprette et nyt felt med værdien. Sammen med dette tilføjes et landfelt.
for at opsummere er datakortlægning et sæt instruktioner, der gør det muligt at kombinere flere datasæt eller tillade, at et datasæt integreres i et andet. Dette eksempel er mere simpelt, men processen kan blive meget kompliceret baseret på følgende faktorer:
- antallet af datasæt, der kombineres
- mængden af data
- frekvensen, som dataene skal kortlægges
- antallet af skemaer, der er involveret i kortlægningsprocessen
- hierarkiet af de data, der kombineres
Hvorfor er datakortlægning vigtig?
datakortlægning er afgørende for enhver virksomhed, der behandler data. Det bruges hovedsageligt til at integrere data, opbygge datalagre, transformere data eller migrere data fra et sted til et andet. Processen med at matche data til et skema er en grundlæggende del af strømmen af data gennem enhver organisation.
datakortlægning er nøglen til god datastyring. Ikke-kortlagte eller dårligt kortlagte data vil medføre problemer, når data strømmer til forskellige slutpunkter i en organisation. Kortlægning er det første skridt til at få mest muligt ud af dine data, når de når integrationer, transformationer, og når de gemmes til fremtidig brug.
en organisation, der bruger data, gør brug af datakortlægning i tre hovedfaser af datastrømmen. Der er tale om dataintegration og datatransformation. Lad os tage et kort kig på datakortlægning i hver af disse sammenhænge.
dataintegration
integrering af data i en arbejdsproces eller et datalager kræver datakortlægning. I mange situationer vil de data, der integreres, være i en anden form end de data, der gemmes i lageret (eller andre steder i arbejdsprocessen).
for et datalager involverer den primære kortlægningsproces identificering af de indgående data, og det tilskrives og matcher dette til lagerskemaet. Specifikt vil processen omfatte at lede efter områder, hvor datasættene overlapper hinanden og definere de regler, der styrer kortlægningsprocessen. For eksempel, hvis begge databaser har lignende oplysninger, Hvilken skal bruges.
løsninger som vult gør indtagelse af data enkel og smertefri i disse situationer. Med ubegrænsede integrationskilder kan du opbygge et centraliseret datalager, der er nøjagtigt kortlagt, rent og brugbart fra minut et.
datatransformation
datatransformation handler om at tage data i et bestemt format og konvertere dem til et andet format eller struktur. Dette trin kan være et afgørende trin for at forberede information, der er klar til at indtage i et lager eller integrere i en applikation.
datakortlægning er afgørende i denne proces, da den bruges til at definere forbindelserne mellem data og hjælper med at bestemme forholdet mellem datasæt.
Sådan gør du datakortlægning effektivt
Kom godt i gang med datakortlægning kan være en skræmmende opgave. Implementering af en robust løsning tidligt i datalivscyklussen kan dog spare dig for store mængder tid i fremtiden og sikre, at dine data er robuste og pålidelige.
disse trin hjælper dig med at forstå, hvad du skal gøre før, under og efter at have startet din datakortløsning.
Definer de data, der skal flyttes. Det betyder, at du skal se på tabellerne, felterne og formatet af disse. Tænk på den frekvens, som data skal kortlægges.
kortlægge data. Dette trin kræver, at du kortlægger felter i kildedataene til felter på destinationen.
Definer enhver transformation, du har brug for. For eksempel kan dette være regler eller styringsprocedurer, der beskæftiger sig med sammenstød i data eller dubletter.
Test kortlægningsprocessen. Start med en lille mængde data og test for at se, om datakortlægningen fungerer som forventet.
når du er glad for, at alt fungerer korrekt, kan du starte din arbejdsgang eller implementere dit kortlægningssystem. Hvis du bruger en platform som vult, kan du se i realtid, hvor der opstår fejl og opnå fuld synlighed på før og efter punkter.
vedligehold og opdater kortlægningsprocessen. Dette kræver input, da nye datakilder tilføjes med nye felter.
Datakortteknikker
så du har været igennem processen, og du ved hvad du skal gøre. Men hvordan vælger du det rigtige værktøj til datakortlægning? Hvilke muligheder er der, og hvilke teknikker kan du bruge til at opbygge en robust datakortløsning?
Manuel datakortlægning
dette er den første løsning til at oprette et datakortværktøj til din virksomhed. Dette kræver, at udviklere koder de forbindelser, der matcher kildedataene til den endelige database. For engangsinjektioner af data eller brugerdefinerede datatyper kan dette være en levedygtig løsning.
omfanget af de fleste datasæt og den hastighed, der er nødvendig for at tilpasse sig, hvordan disse ændringer i dagens datalandskab betyder, at en manuel proces kan kæmpe for at håndtere komplicerede kortlægningsprocesser. I disse tilfælde skal virksomheder flytte til en automatiseret løsning.
fuldautomatisk kortlægning
fuldautomatiske datakortværktøjer giver virksomheder mulighed for problemfrit at tilføje nye data og matche dem til deres nuværende skemaer. De fleste værktøjer gør denne p[proces tilgængelig i en brugergrænseflade, så brugerne kan visualisere og forstå de faser, som data strømmer igennem, og kortlægge felter på hvert trin.
nogle tillader input fra tusinder af forskellige kilder, og kortlægningsprocessen giver brugerne mulighed for at bringe data på en agnostisk måde til deres databaser og løsninger.
fordelene ved en fuldautomatisk løsning er, at den giver en grænseflade, der betyder, at ikke-tekniske medarbejdere kan overvåge og konfigurere datakortlægning. Ud over dette kan brugerne kontrollere og visualisere, hvordan deres data kortlægges, identificere fejl hurtigt og forbedre processen simpelthen.
Kortlægning Af Data