Das durchschnittliche Unternehmen hat es jetzt mit großen Mengen komplizierter Datensysteme zu tun. Da an vielen Stellen isolierte Daten vorhanden sind, hat die Verknüpfung und Verwaltung dieser Daten in einer verwaltbaren zentralen Datenbank für viele Unternehmen Priorität.
Die Menge der Datenquellen, die das durchschnittliche Unternehmen verwendet, nimmt rapide zu. Daten gibt es in vielen verschiedenen Formen und Typen, und es kann äußerst kompliziert sein, sicherzustellen, dass Daten universell strukturiert sind.
Hier setzen Unternehmen verstärkt auf Data Mapping. Um die Kontrolle über ihre internen und externen Daten zu übernehmen und eine Lösung zu finden, die einen einheitlichen zentralen Datenstandort organisieren, strukturieren und erstellen kann.
Was ist Datenzuordnung?
Bei der Datenzuordnung werden Felder aus mehreren Datasets in einem Schema oder einer zentralisierten Datenbank abgeglichen. Datenzuordnung ist erforderlich, um Daten zu migrieren, Daten aufzunehmen und zu verarbeiten und Daten zu verwalten. Letztendlich besteht das Ziel der Datenzuordnung darin, mehrere Datensätze zu einem einzigen zu homogenisieren.
Datenmapping bedeutet, dass verschiedene Datensätze mit unterschiedlichen Möglichkeiten, ähnliche Punkte zu definieren, so kombiniert werden können, dass sie am Endziel genau und verwendbar sind.
Datenzuordnung ist eine gängige Geschäftspraxis. Da jedoch die Datenmengen und die Komplexität der Systeme, die die Daten verwenden, zugenommen haben, ist der Prozess der Datenzuordnung komplizierter geworden und erfordert automatisierte und leistungsstarke Tools.
Ein Beispiel für Datenzuordnung
Um zu verstehen, was Datenzuordnung ist und wie sie funktioniert, werden wir uns ein Beispiel für mehrere Datenbanken ansehen, in denen Datenzuordnung hilfreich ist. Die Daten, die wir betrachten, beziehen sich auf Fußballer, und die Informationen sind in Spalten und Feldern organisiert und haben eine andere Art der Organisation der Daten 
( zum Vergrößern anklicken).
Jede dieser Datenbanken hat ähnliche und unterschiedliche Einträge. Zum Beispiel haben alle eine ID. Die Zahler und Manager haben einen Lohneintrag, und Teams sind die einzigen, die ein Feld für Stadion haben.
Wenn Sie alle diese Datenbanken zu einem einzigen Eintrag zusammenführen, können Sie eine einzelne Datenbank abfragen, um Informationen zu jeder einzelnen Datenbank abzurufen. Für Unternehmen ist dies von unschätzbarem Wert, da es eine ganzheitliche Sicht auf die Datenbestände des Unternehmens bietet.
Das Zusammenführen von Datenbanken erfordert eine Zuordnung der Felder, die die Felder, die sich überschneiden sollen, verdeutlichen und abgleichen. Es legt Regeln fest, wie Daten von jeder Eingabe übergeben werden, um welchen Typ es sich handelt und was bei Duplikaten oder anderen Problemen passieren soll.
Hier ist wieder unser Beispiel, aber mit unserer Karte verbinden Sie die richtigen Felder, um eine einzelne Datenbank zu erstellen.
In diesem Beispiel haben wir einige intelligente Konvertierungen hinzugefügt, wie sie auf der Wult-Plattform möglich sind. Wir haben die Währung im Feld Ausgabelohn festgelegt, um Werte aus verschiedenen Währungen umzurechnen. Wir haben ein abgeleitetes Feld – die Plattform findet das Feld automatisch und erstellt daraus ein neues Feld mit dem Wert. Gleichzeitig wird ein Länderfeld hinzugefügt.
Zusammenfassend ist die Datenzuordnung eine Reihe von Anweisungen, die es ermöglichen, mehrere Datensätze zu kombinieren oder einen Datensatz in einen anderen zu integrieren. Dieses Beispiel ist einfacher, aber der Prozess kann aufgrund der folgenden Faktoren äußerst kompliziert werden:
- Die Anzahl der Datensätze, die kombiniert werden
- Die Datenmenge
- Die Häufigkeit, mit der die Daten zugeordnet werden sollen
- Die Anzahl der Schemata, die am Zuordnungsprozess beteiligt sind
- Die Hierarchie der zu kombinierenden Daten
Warum werden Daten mapping wesentlich?
Datenzuordnung ist für jedes Unternehmen, das Daten verarbeitet, unerlässlich. Es wird hauptsächlich verwendet, um Daten zu integrieren, Data Warehouses aufzubauen, Daten zu transformieren oder Daten von einem Ort zum anderen zu migrieren. Der Prozess des Abgleichs von Daten mit einem Schema ist ein grundlegender Bestandteil des Datenflusses durch jede Organisation.
Data Mapping ist der Schlüssel zu einem guten Datenmanagement. Nicht zugeordnete oder schlecht zugeordnete Daten verursachen Probleme, wenn Daten zu verschiedenen Endpunkten innerhalb einer Organisation fließen. Mapping ist der erste Schritt, um das Beste aus Ihren Daten herauszuholen, wenn sie Integrationen, Transformationen erreichen und für die zukünftige Verwendung gespeichert werden.
Eine Organisation, die Daten verwendet, nutzt die Datenzuordnung in drei Hauptphasen des Datenflusses. Dies sind Datenintegration und Datentransformation. Werfen wir einen kurzen Blick auf die Datenzuordnung in jedem dieser Kontexte.
Datenintegration
Die Integration von Daten in einen Workflow oder ein Data Warehouse erfordert eine Datenzuordnung. In vielen Situationen haben die Daten, die integriert werden, eine andere Form als die Daten, die im Lager (oder an anderer Stelle im Workflow) gespeichert werden.
Bei einem Data Warehouse umfasst der primäre Zuordnungsprozess die Identifizierung der eingehenden Daten, die Zuordnung und den Abgleich mit dem Warehouse-Schema. Insbesondere umfasst der Prozess die Suche nach Bereichen, in denen sich die Datensätze überlappen, und die Definition der Regeln, die den Zuordnungsprozess regeln. Zum Beispiel, wenn beide Datenbanken ähnliche Informationen haben, welche sollte verwendet werden.
Lösungen wie Wult machen die Datenaufnahme in diesen Situationen einfach und schmerzfrei. Mit unbegrenzten Integrationsquellen können Sie ein zentralisiertes Data Warehouse erstellen, das von der ersten Minute an genau abgebildet, sauber und verwendbar ist.
Datentransformation
Bei der Datentransformation geht es darum, Daten in einem bestimmten Format zu übernehmen und in ein anderes Format oder eine andere Struktur zu konvertieren. Dieser Schritt kann ein entscheidender Schritt sein, um Informationen vorzubereiten, die in ein Warehouse aufgenommen oder in eine Anwendung integriert werden können.
Die Datenzuordnung ist in diesem Prozess von entscheidender Bedeutung, da sie zur Definition der Verbindungen zwischen Daten und zur Bestimmung der Beziehung zwischen Datensätzen verwendet wird.
Effektive Datenzuordnung
Die ersten Schritte mit der Datenzuordnung können eine entmutigende Aufgabe sein. Die Implementierung einer robusten Lösung zu Beginn des Datenlebenszyklus kann Ihnen jedoch in Zukunft viel Zeit sparen und sicherstellen, dass Ihre Daten robust und zuverlässig sind.
Diese Schritte helfen Ihnen zu verstehen, was Sie vor, während und nach der Initiierung Ihrer Datenzuordnungslösung tun müssen.
Definieren Sie die Daten, die verschoben werden sollen. Dies bedeutet, dass Sie sich die Tabellen, Felder und deren Format ansehen sollten. Denken Sie an die Häufigkeit, mit der Daten zugeordnet werden müssen.
Ordnen Sie die Daten zu. In dieser Phase müssen Sie Felder in den Quelldaten den Feldern am Ziel zuordnen.
Definieren Sie eine beliebige Transformation, die Sie benötigen. Dies können beispielsweise Regeln oder Governance-Verfahren sein, die sich mit Datenkonflikten oder Duplikaten befassen.
Testen Sie den Mapping-Prozess. Beginnen Sie mit einer kleinen Datenmenge und testen Sie, ob die Datenzuordnung wie erwartet funktioniert.
Sobald Sie zufrieden sind, dass alles korrekt funktioniert, können Sie Ihren Workflow starten oder Ihr Mapping-System bereitstellen. Wenn Sie eine Plattform wie Wult verwenden, können Sie in Echtzeit sehen, wo Fehler auftreten, und an Vorher-Nachher-Punkten vollständige Sichtbarkeit erzielen.
Pflegen und aktualisieren Sie den Mapping-Prozess. Dies erfordert Eingaben, wenn neue Datenquellen mit neuen Feldern hinzugefügt werden.
Datenzuordnungstechniken
Sie haben also den Prozess durchlaufen und wissen, was Sie tun müssen. Doch wie wählt man das richtige Tool für das Data Mapping aus? Welche Optionen gibt es und welche Techniken können Sie verwenden, um eine robuste Datenzuordnungslösung zu erstellen?
Manuelle Datenzuordnung
Dies ist die erste Lösung, um ein Datenzuordnungstool für Ihr Unternehmen zu erstellen. Dies erfordert, dass Entwickler die Verbindungen codieren, die die Quelldaten mit der endgültigen Datenbank abgleichen. Für einmalige Injektionen von Daten oder benutzerdefinierten Datentypen könnte dies eine praktikable Lösung sein.
Der Umfang der meisten Datensätze und die Geschwindigkeit, die erforderlich ist, um sich an die Veränderungen in der heutigen Datenlandschaft anzupassen, bedeuten jedoch, dass ein manueller Prozess Schwierigkeiten haben kann, mit komplizierten Mapping-Prozessen umzugehen. In diesen Fällen müssen Unternehmen auf eine automatisierte Lösung umsteigen.
Vollautomatisches Mapping
Mit vollautomatischen Datenmapping-Tools können Unternehmen nahtlos neue Daten hinzufügen und mit ihren aktuellen Schemata abgleichen. Die meisten Tools stellen diesen PID-Prozess in einer Benutzeroberfläche zur Verfügung, sodass Benutzer die Phasen, durch die Daten fließen, visualisieren und verstehen und Felder in jeder Phase zuordnen können.
Einige erlauben Eingaben aus Tausenden von verschiedenen Quellen, und der Mapping-Prozess ermöglicht es Benutzern, Daten auf eine agnostische Weise in ihre Datenbanken und Lösungen zu bringen.
Die Vorteile einer vollautomatisierten Lösung bestehen darin, dass sie eine Schnittstelle bietet, über die nichttechnische Mitarbeiter die Datenzuordnung überwachen und einrichten können. Darüber hinaus können Benutzer überprüfen und visualisieren, wie ihre Daten abgebildet werden, Fehler schnell identifizieren und den Prozess einfach verbessern.
Datenzuordnung