L’entreprise moyenne fait maintenant face à de grandes quantités de systèmes de données compliqués. Avec des données cloisonnées à de nombreux endroits, lier et gérer ces données dans une base de données centralisée gérable est une priorité pour de nombreuses entreprises.
La quantité de sources de données que l’entreprise moyenne utilise augmente rapidement. Les données se présentent sous de nombreuses formes et types différents, et il peut être extrêmement compliqué de s’assurer que les données sont structurées de manière universelle.
C’est là que les entreprises se penchent de plus en plus sur la cartographie des données. Pour prendre le contrôle de leurs données internes et externes et trouver une solution capable d’organiser, de structurer et de créer un emplacement de données centralisé unifié.
Qu’est-ce que le mappage de données ?
Le mappage de données consiste à faire correspondre des champs de plusieurs ensembles de données dans un schéma ou une base de données centralisée. Le mappage de données est nécessaire pour migrer les données, les ingérer, les traiter et les gérer. En fin de compte, l’objectif du mappage de données est d’homogénéiser plusieurs ensembles de données en un seul.
Le mappage de données signifie que différents ensembles de données, avec différentes façons de définir des points similaires, peuvent être combinés de manière à les rendre précis et utilisables à la destination finale.
La cartographie des données est une pratique commerciale standard. Cependant, à mesure que la quantité de données et la complexité des systèmes qui les utilisent ont augmenté, le processus de cartographie des données est devenu plus compliqué et nécessite des outils automatisés et puissants.
Un exemple de mappage de données
Pour aider à comprendre ce qu’est le mappage de données et comment il fonctionne, nous allons examiner un exemple de bases de données multiples où le mappage de données est utile. Les données que nous examinons sont liées aux footballeurs, et les informations sont organisées en colonnes et en champs et ont une manière différente d’organiser l’entrée de datamapping des données 
( cliquez pour agrandir).
Chacune de ces bases de données a des entrées similaires et différentes. Par exemple, tous ont une pièce d’identité. Les payeurs et les gestionnaires ont une entrée de salaire, et les équipes sont les seules à avoir un terrain pour le stade.
La fusion de toutes ces bases de données en une seule entrée signifie que vous pouvez interroger une seule base de données pour récupérer des informations sur chacune. Pour les entreprises, cela est inestimable car il fournit une vue globale des actifs de données des entreprises.
Rassembler les bases de données nécessite une carte des champs qui clarifient et correspondent aux champs qui doivent se croiser. Il définit des règles sur la façon de transmettre les données de chaque entrée, de quel type il s’agit et ce qui devrait se passer en cas de doublons ou d’autres problèmes.
Voici à nouveau notre exemple, mais avec notre carte connectant les champs corrects pour produire une seule base de données.
Dans cet exemple, nous avons ajouté des conversions intelligentes possibles dans la plate-forme Wult. Nous avons défini la devise sur le champ salaire de sortie pour convertir les valeurs de différentes devises. Nous avons un champ déduit – la plate-forme trouve automatiquement la ligue et l’utilise pour créer un nouveau champ avec la valeur. Parallèlement à cela, un champ de pays est ajouté.
Pour résumer, le mappage de données est un ensemble d’instructions qui permettent de combiner plusieurs ensembles de données ou d’intégrer un ensemble de données dans un autre. Cet exemple est plus simple, mais le processus peut devenir extrêmement compliqué en fonction des facteurs suivants:
- Le nombre d’ensembles de données qui sont combinés
- La quantité de données
- La fréquence à laquelle les données doivent être mappées
- Le nombre de schémas impliqués dans le processus de mappage
- La hiérarchie des données combinées
Pourquoi est-il la cartographie des données est essentielle ?
La cartographie des données est essentielle pour toute entreprise qui traite des données. Il est principalement utilisé pour intégrer des données, créer des entrepôts de données, transformer des données ou migrer des données d’un endroit à un autre. Le processus d’appariement des données à un schéma est un élément fondamental du flux de données à travers toute organisation.
La cartographie des données est la clé d’une bonne gestion des données. Les données non mappées ou mal mappées poseront des problèmes lors des flux de données vers différents points de terminaison au sein d’une organisation. Le mappage est la première étape pour tirer le meilleur parti de vos données lorsqu’elles atteignent des intégrations, des transformations et lorsqu’elles sont stockées pour une utilisation future.
Une organisation qui utilise des données utilise la cartographie des données à trois étapes principales du flux de données. Il s’agit de l’intégration et de la transformation des données. Jetons un bref coup d’œil à la cartographie des données dans chacun de ces contextes.
Intégration de données
L’intégration de données dans un flux de travail ou un entrepôt de données nécessite un mappage de données. Dans de nombreuses situations, les données intégrées seront sous une forme différente des données stockées dans l’entrepôt (ou ailleurs dans le flux de travail).
Pour un entrepôt de données, le processus de mappage principal consiste à identifier les données entrantes, à les attribuer et à les associer au schéma de l’entrepôt. Plus précisément, le processus comprendra la recherche des zones où les ensembles de données se chevauchent et la définition des règles qui régiront le processus de cartographie. Par exemple, si les deux bases de données contiennent des informations similaires, laquelle doit être utilisée.
Des solutions telles que Wult rendent l’ingestion de données simple et sans douleur dans ces situations. Avec des sources d’intégration illimitées, vous pouvez créer un entrepôt de données centralisé qui est cartographié avec précision, propre et utilisable dès la première minute.
Transformation des données
La transformation des données consiste à prendre des données dans un format spécifique et à les convertir dans un format ou une structure différent. Cette étape peut être une étape cruciale pour préparer des informations prêtes à être ingérées dans un entrepôt ou intégrées dans une application.
Le mappage de données est essentiel dans ce processus car il est utilisé pour définir les connexions entre les données et aide à déterminer la relation entre les ensembles de données.
Comment faire un mappage de données efficacement
Démarrer avec le mappage de données peut être une tâche ardue. Cependant, la mise en œuvre d’une solution robuste dès le début du cycle de vie des données peut vous faire gagner beaucoup de temps à l’avenir et vous assurer que vos données sont robustes et fiables.
Ces étapes vous aideront à comprendre ce que vous devez faire avant, pendant et après le lancement de votre solution de mappage de données.
Définissez les données qui seront en mouvement. Cela signifie que vous devriez regarder les tables, les champs et le format de ceux-ci. Pensez à la fréquence à laquelle les données devront être cartographiées.
Mappez les données. Cette étape vous oblige à mapper les champs des données source aux champs de la destination.
Définissez toute transformation dont vous aurez besoin. Par exemple, il peut s’agir de règles ou de procédures de gouvernance qui traitent des conflits de données ou des doublons.
Testez le processus de mappage. Commencez avec une petite quantité de données et testez pour voir si le mappage de données fonctionne comme prévu.
Une fois que vous êtes satisfait que tout fonctionne correctement, vous pouvez démarrer votre flux de travail ou déployer votre système de cartographie. Si vous utilisez une plate-forme telle que Wult, vous pouvez voir en temps réel où les erreurs se produisent et obtenir une visibilité complète aux points avant et après.
Maintenir et mettre à jour le processus de mappage. Cela nécessitera une saisie lorsque de nouvelles sources de données sont ajoutées avec de nouveaux champs.
Techniques de mappage de données
Vous avez donc suivi le processus et vous savez ce que vous devez faire. Mais comment choisir le bon outil pour la cartographie des données ? Quelles sont les options et quelles techniques pouvez-vous utiliser pour créer une solution de cartographie de données robuste ?
Cartographie manuelle des données
C’est la première solution pour créer un outil de cartographie des données pour votre entreprise. Cela oblige les développeurs à coder les connexions qui correspondent aux données source à la base de données finale. Pour des injections ponctuelles de données ou des types de données personnalisés, cela pourrait être une solution viable.
Cependant, l’échelle de la plupart des ensembles de données et la rapidité nécessaire pour s’adapter à la façon dont ces changements dans le paysage des données d’aujourd’hui signifient qu’un processus manuel peut avoir du mal à gérer des processus de cartographie compliqués. Dans ces cas, les entreprises devront passer à une solution automatisée.
Mappage entièrement automatisé
Les outils de mappage de données entièrement automatisés permettent aux entreprises d’ajouter de nouvelles données de manière transparente et de les associer à leurs schémas actuels. La plupart des outils rendent ce processus disponible dans une interface utilisateur afin que les utilisateurs puissent visualiser et comprendre les étapes traversées par les données et cartographier les champs à chaque étape.
Certains permettent des entrées provenant de milliers de sources différentes, et le processus de mappage permet aux utilisateurs d’apporter des données de manière agnostique à leurs bases de données et solutions.
Les avantages d’une solution entièrement automatisée sont qu’elle fournit une interface permettant aux employés non techniques de surveiller et de configurer le mappage des données. En plus de cela, les utilisateurs peuvent vérifier et visualiser la façon dont leurs données sont mappées, identifier rapidement les erreurs et améliorer simplement le processus.
Cartographie des données