La empresa promedio ahora está lidiando con grandes cantidades de sistemas de datos complicados. Con datos aislados en muchos lugares, vincular y administrar estos datos en una base de datos centralizada y manejable es una prioridad para muchas empresas.
La cantidad de fuentes de datos que utiliza la empresa promedio está aumentando rápidamente. Los datos vienen en muchas formas y tipos diferentes, y puede ser extremadamente complicado garantizar que los datos estén estructurados universalmente.
Ahí es donde las empresas buscan cada vez más el mapeo de datos. Para tomar el control de sus datos internos y externos y encontrar una solución que pueda organizar, estructurar y crear una ubicación de datos central unificada.
¿Qué es el mapeo de datos?
La asignación de datos es el proceso de coincidencia de campos de varios conjuntos de datos en un esquema o base de datos centralizada. La asignación de datos es necesaria para migrar datos, ingerir y procesar datos y administrarlos. En última instancia, el objetivo de la asignación de datos es homogeneizar varios conjuntos de datos en uno solo.
El mapeo de datos significa que diferentes conjuntos de datos, con diferentes formas de definir puntos similares, se pueden combinar de manera que sean precisos y utilizables en el destino final.
El mapeo de datos es una práctica empresarial estándar. Sin embargo, a medida que ha aumentado la cantidad de datos y la complejidad de los sistemas que los utilizan, el proceso de mapeo de datos se ha vuelto más complicado y requiere herramientas automatizadas y potentes.
Un ejemplo de mapeo de datos
Para ayudar a entender qué es el mapeo de datos y cómo funciona, vamos a ver un ejemplo de múltiples bases de datos donde el mapeo de datos es útil. Los datos que estamos viendo están relacionados con los futbolistas, y la información está organizada en columnas y campos y tiene una forma diferente de organizar los datos 
(haga clic para ampliar).
Cada una de estas bases de datos tiene entradas similares y diferentes. Por ejemplo, todos ellos tienen una identificación. Los pagadores y gerentes tienen una entrada salarial, y los equipos son los únicos que tienen un campo para el estadio.
Fusionar todas estas bases de datos en una sola entrada significa que puede consultar una sola base de datos para obtener información sobre cada una. Para las empresas, esto es invaluable, ya que proporciona una visión holística de los activos de datos de las empresas.
Reunir bases de datos requiere un mapa de los campos que aclaran y coincidan con los campos que deben intersectarse. Establece reglas sobre cómo entregar los datos de cada entrada, qué tipo es y qué debe suceder en caso de duplicados u otros problemas.
Aquí está nuestro ejemplo de nuevo, pero con nuestro mapa conectando los campos correctos para producir una sola base de datos.
En este ejemplo, hemos agregado algunas conversiones inteligentes que son posibles en la plataforma Wult. Hemos establecido la moneda en el campo salario de salida para convertir valores de diferentes monedas. Tenemos un campo inferido: la plataforma encuentra automáticamente la liga y lo usa para crear un nuevo campo con el valor. Junto con esto, se agrega un campo de país.
En resumen, la asignación de datos es un conjunto de instrucciones que permiten combinar varios conjuntos de datos o integrar un conjunto de datos en otro. Este ejemplo es más simple, pero el proceso puede volverse extremadamente complicado en función de los siguientes factores:
- El número de conjuntos de datos que se combinan
- La cantidad de datos
- La frecuencia con la que se deben asignar los datos
- El número de esquemas que participan en el proceso de asignación
- La jerarquía de los datos que se combinan
¿mapeo esencial?
El mapeo de datos es esencial para cualquier empresa que procese datos. Se utiliza principalmente para integrar datos, crear almacenes de datos, transformar datos o migrar datos de un lugar a otro. El proceso de emparejar datos con un esquema es una parte fundamental del flujo de datos a través de cualquier organización.
El mapeo de datos es la clave para una buena gestión de datos. Los datos no asignados o mal asignados causarán problemas a medida que los datos fluyan a diferentes puntos finales dentro de una organización. El mapeo es el primer paso para aprovechar al máximo sus datos cuando lleguen a integraciones, transformaciones y cuando se almacenen para uso futuro.
Una organización que utiliza datos hace uso de mapeo de datos en tres etapas principales del flujo de datos. Se trata de integración y transformación de datos. Veamos brevemente el mapeo de datos en cada uno de esos contextos.
Integración de datos
La integración de datos en un flujo de trabajo o un almacén de datos requiere asignación de datos. En muchas situaciones, los datos que se integran tendrán una forma diferente a los datos que se almacenan en el almacén (o en cualquier otro lugar del flujo de trabajo).
Para un almacén de datos, el proceso de asignación principal implica identificar los datos entrantes, y se atribuye y coincide con el esquema del almacén. Específicamente, el proceso incluirá la búsqueda de áreas donde los conjuntos de datos se superponen y la definición de las reglas que regirán el proceso de asignación. Por ejemplo, si ambas bases de datos tienen información similar, cuál debe usarse.
Soluciones como Wult hacen que la ingesta de datos sea simple y sin dolor en estas situaciones. Con fuentes de integración ilimitadas, puede crear un almacén de datos centralizado que se mapea con precisión, se limpia y se puede usar desde el primer minuto.
Transformación de datos
La transformación de datos consiste en tomar datos en un formato específico y convertirlos en un formato o estructura diferente. Este paso puede ser una etapa crucial para preparar la información que está lista para ser ingerida en un almacén o integrada en una aplicación.
La asignación de datos es vital en este proceso, ya que se utiliza para definir las conexiones entre datos y ayuda a determinar la relación entre conjuntos de datos.
Cómo hacer el mapeo de datos de manera efectiva
Comenzar a usar el mapeo de datos puede ser una tarea desalentadora. Sin embargo, implementar una solución sólida al principio del ciclo de vida de los datos puede ahorrarle grandes cantidades de tiempo en el futuro y garantizar que sus datos sean sólidos y confiables.
Estos pasos le ayudarán a comprender lo que debe hacer antes, durante y después de iniciar la solución de asignación de datos.
Defina los datos que se moverán. Esto significa que debe mirar las tablas, los campos y el formato de estos. Piense en la frecuencia con la que los datos necesitarán ser mapeados.
Mapee los datos. Esta etapa requiere que mapee los campos de los datos de origen a los campos del destino.
Defina cualquier transformación que necesite. Por ejemplo, podrían tratarse de normas o procedimientos de gobernanza que se ocupan de los conflictos de datos o duplicados.
Pruebe el proceso de asignación. Comience con una pequeña cantidad de datos y pruebe para ver si el mapeo de datos funciona como se esperaba.
Una vez que esté satisfecho de que todo funciona correctamente, puede iniciar su flujo de trabajo o implementar su sistema de asignación. Si está utilizando una plataforma como Wult, puede ver en tiempo real dónde se producen errores y obtener una visibilidad completa en los puntos antes y después.
Mantener y actualizar el proceso de asignación. Esto requerirá entrada a medida que se agreguen nuevas fuentes de datos con nuevos campos.
Técnicas de mapeo de datos
Para que haya pasado por el proceso y sepa lo que necesita hacer. Pero, ¿cómo se selecciona la herramienta adecuada para el mapeo de datos? ¿Qué opciones existen y qué técnicas se pueden utilizar para crear una solución de asignación de datos sólida?
Mapeo manual de datos
Esta es la primera solución que crea una herramienta de mapeo de datos para su negocio. Esto requiere que los desarrolladores codifiquen las conexiones que coincidan con los datos de origen con la base de datos final. Para inyecciones únicas de datos o tipos de datos personalizados, esta podría ser una solución viable.
Sin embargo, la escala de la mayoría de los conjuntos de datos y la velocidad necesaria para adaptarse a cómo cambian estos cambios en el panorama de datos actual significan que un proceso manual puede tener dificultades para lidiar con procesos de mapeo complicados. En estos casos, las empresas tendrán que pasar a una solución automatizada.
Mapeo totalmente automatizado
Las herramientas de mapeo de datos totalmente automatizadas permiten a las empresas agregar nuevos datos sin problemas y combinarlos con sus esquemas actuales. La mayoría de las herramientas hacen que este proceso p[esté disponible en una interfaz de usuario para que los usuarios puedan visualizar y comprender las etapas por las que fluyen los datos y asignar campos en cada etapa.
Algunos permiten entradas de miles de fuentes diferentes, y el proceso de asignación permite a los usuarios llevar datos de manera agnóstica a sus bases de datos y soluciones.
Los beneficios de una solución totalmente automatizada son que proporciona una interfaz que significa que los empleados no técnicos pueden monitorear y configurar el mapeo de datos. Además, los usuarios pueden comprobar y visualizar cómo se mapean sus datos, identificar errores rápidamente y mejorar el proceso de forma sencilla.
Mapeo de datos