az átlagos vállalat most nagy mennyiségű bonyolult adatrendszerrel foglalkozik. Mivel sok helyen silózták az adatokat, az adatok összekapcsolása és kezelése egy kezelhető központosított adatbázisba számos vállalkozás számára prioritás.
az átlagos vállalat által használt adatforrások mennyisége gyorsan növekszik. Az adatok sokféle formában és típusban kaphatók, és rendkívül bonyolult lehet annak biztosítása, hogy az adatok univerzálisan legyenek strukturálva.
ez az, ahol a vállalatok egyre inkább az adatok feltérképezését vizsgálják. Hogy átvegyék az irányítást a belső és külső adataik felett, és olyan megoldást találjanak, amely képes megszervezni, strukturálni és létrehozni egy egységes központi adathelyet.
mi az adatok leképezése?
az adatok leképezése a több adatkészletből származó mezők sémába vagy központosított adatbázisba történő illesztésének folyamata. Az adatok leképezése szükséges az adatok áttelepítéséhez, az adatok beviteléhez és feldolgozásához, valamint az adatok kezeléséhez. Végső soron az adatok leképezésének célja több adatkészlet homogenizálása egyetlen egybe.
az adatok leképezése azt jelenti, hogy a különböző adathalmazok, amelyek különböző módon határozzák meg a hasonló pontokat, kombinálhatók oly módon, hogy pontosak és használhatóak legyenek a végcélon.
az adatok leképezése általános üzleti gyakorlat. Mivel azonban az adatok mennyisége és az adatokat használó rendszerek összetettsége nőtt, az adatok leképezésének folyamata bonyolultabbá vált, és automatizált és hatékony eszközöket igényel.
példa az adatok leképezésére
annak érdekében, hogy megértsük, mi az adatok leképezése és hogyan működik, megvizsgálunk egy példát több olyan adatbázisra, ahol az adatok leképezése hasznos. Az általunk vizsgált adatok a futballistákhoz kapcsolódnak, és az információk oszlopokba és mezőkbe vannak rendezve, és eltérő módon szervezik az 
(kattintson a nagyításhoz).
ezen adatbázisok mindegyike hasonló és különböző bejegyzéseket tartalmaz. Például mindegyiknek van egy azonosítója. A fizetőknek és a vezetőknek van bérbejegyzésük,és csak a csapatoknak van stadionjuk.
ezeknek az adatbázisoknak egyetlen bejegyzésbe történő egyesítése azt jelenti, hogy egyetlen adatbázist lekérdezhet az egyes információk lekéréséhez. A vállalkozások számára ez felbecsülhetetlen, mivel holisztikus képet nyújt a vállalatok adatvagyonáról.
az adatbázisok egyesítéséhez térképre van szükség azokról a mezőkről, amelyek tisztázzák és egyeztetik azokat a mezőket, amelyeknek metszeniük kell egymást. Szabályokat állapít meg arra vonatkozóan, hogyan kell átadni az adatokat az egyes bemenetekről, milyen típusúak, és mi történjen Duplikátumok vagy egyéb problémák esetén.
itt a példa ismét, de a mi térkép összekötő megfelelő mezőket, hogy készítsen egy adatbázist.
ebben a példában néhány intelligens konverziót adtunk hozzá, amennyire csak lehetséges a Wult platformon. Beállítottuk a pénznemet a kimeneti bér mezőn, hogy az értékeket különböző pénznemekből konvertáljuk. Van egy következtetett mezőnk – a platform automatikusan megtalálja a ligát, és ezt használja egy új mező létrehozásához az értékkel. Ezzel együtt egy ország mező kerül hozzáadásra.
Összefoglalva, az adatok leképezése olyan utasítások halmaza, amelyek lehetővé teszik több adatkészlet kombinálását, vagy lehetővé teszik egy adatkészlet integrálását egy másikba. Ez a példa egyszerűbb, de a folyamat rendkívül bonyolulttá válhat a következő tényezők alapján:
- az összevont adatkészletek száma
- az adatok mennyisége
- az adatok leképezésének gyakorisága
- a leképezési folyamatban részt vevő sémák száma
- az összevont adatok hierarchiája
miért az adatok leképezése elengedhetetlen?
az adatok leképezése elengedhetetlen minden olyan vállalat számára, amely adatokat dolgoz fel. Főleg adatok integrálására, adattárházak építésére, adatok átalakítására vagy ADATOK egyik helyről a másikra történő migrálására szolgál. Az adatok sémához való illesztésének folyamata alapvető része az adatáramlásnak bármely szervezeten keresztül.
az adatok leképezése a jó adatkezelés kulcsa. A nem leképezett vagy rosszul leképezett adatok problémákat okoznak, amikor az adatok egy szervezeten belül különböző végpontokra áramlanak. A leképezés az első lépés ahhoz, hogy a lehető legtöbbet hozza ki az adatokból, amikor az integrációkhoz, átalakításokhoz ér, és amikor azokat későbbi felhasználásra tárolják.
az adatokat használó szervezet az adatáramlás három fő szakaszában használja az adatok leképezését. Ezek az adatok integrálása és az adatok átalakítása. Vessünk egy rövid pillantást az adatok feltérképezésére ezekben a kontextusokban.
adatintegráció
az adatok munkafolyamatba vagy adattárházba történő integrálásához adatok leképezése szükséges. Sok esetben az integrálandó adatok más formában lesznek, mint a raktárban (vagy a munkafolyamat más részén) tárolt adatok.
adattárház esetében az elsődleges leképezési folyamat magában foglalja a beérkező adatok azonosítását, és ezt hozzárendeli és illeszti a raktár sémájához. Pontosabban, a folyamat magában foglalja azon területek keresését, ahol az adatkészletek átfedik egymást, és meghatározza azokat a szabályokat, amelyek a leképezési folyamatot szabályozzák. Például, ha mindkét adatbázis hasonló információval rendelkezik, melyiket kell használni.
az olyan megoldások, mint a Wult, egyszerűvé és fájdalommentessé teszik az adatok bevitelét ezekben a helyzetekben. A korlátlan integrációs forrásokkal központosított adattárházat építhet, amely pontosan leképezhető, tiszta és az első perctől használható.
adatátalakítás
az adatátalakítás az adatok meghatározott formátumban történő felvételéről és más formátumba vagy struktúrába történő átalakításáról szól. Ez a lépés döntő lépés lehet olyan információk előkészítésében, amelyek készen állnak a raktárba történő bevitelre vagy az alkalmazásba történő integrálásra.
az adatok leképezése létfontosságú ebben a folyamatban, mivel az adatok közötti kapcsolatok meghatározására szolgál, és segít meghatározni az adatkészletek közötti kapcsolatot.
hogyan lehet hatékonyan elvégezni az adatok feltérképezését
az adatok feltérképezésének megkezdése ijesztő feladat lehet. Ha azonban már az adatéletciklus elején bevezetünk egy robusztus megoldást, a jövőben rengeteg időt takaríthatunk meg, és biztosíthatjuk, hogy adatai megbízhatóak és megbízhatóak legyenek.
ezek a lépések segítenek megérteni, hogy mit kell tennie az adatleképezési megoldás elindítása előtt, alatt és után.
adja meg a mozgó adatokat. Ez azt jelenti, hogy meg kell nézni a táblázatokat, mezőket és ezek formátumát. Gondoljon arra, hogy milyen gyakorisággal kell leképezni az adatokat.
térképezze fel az adatokat. Ez a szakasz megköveteli, hogy a forrásadatok mezőit leképezze a rendeltetési hely mezőire.
adjon meg minden szükséges átalakítást. Ezek lehetnek például olyan szabályok vagy irányítási eljárások, amelyek az adatok vagy másolatok ütközésével foglalkoznak.
tesztelje a leképezési folyamatot. Kezdje egy kis mennyiségű adattal, és tesztelje, hogy az adatok leképezése a várt módon működik-e.
miután elégedett azzal, hogy minden megfelelően működik, elindíthatja a munkafolyamatot vagy telepítheti a leképező rendszert. Ha olyan platformot használ, mint a Wult, valós időben láthatja, hol fordulnak elő hibák, és teljes láthatóságot érhet el a pontok előtt és után.
a leképezési folyamat fenntartása és frissítése. Ez bemenetet igényel, mivel az új adatforrások új mezőkkel kerülnek hozzáadásra.
Adattérképezési technikák
tehát végigmentél a folyamaton, és tudod, mit kell tenned. De hogyan választja ki a megfelelő eszközt az adatok leképezéséhez? Milyen lehetőségek vannak, és milyen technikákat lehet használni, hogy építsenek egy robusztus adatok feltérképezése megoldás?
kézi adattérképezés
ez az első megoldás, amely adattérképezési eszközt hoz létre vállalkozása számára. Ez megköveteli a fejlesztőktől, hogy kódolják azokat a kapcsolatokat, amelyek megfelelnek a forrásadatoknak a végső adatbázishoz. Egyszeri adatinjekciók vagy egyedi adattípusok esetén ez életképes megoldás lehet.
azonban a legtöbb adatkészlet mérete és a mai adatkörnyezetben bekövetkező változásokhoz való alkalmazkodáshoz szükséges sebesség azt jelenti, hogy egy kézi folyamat nehezen tud megbirkózni a bonyolult leképezési folyamatokkal. Ezekben az esetekben a vállalkozásoknak automatizált megoldásra kell áttérniük.
teljesen automatizált leképezés
a teljesen automatizált adattérképezési eszközök lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy zökkenőmentesen hozzáadjanak új adatokat, és azokat a jelenlegi sémáikhoz igazítsák. A legtöbb eszköz ezt a P [folyamatot egy felhasználói felületen teszi elérhetővé, hogy a felhasználók megjeleníthessék és megérthessék az adatfolyamok szakaszait, és feltérképezhessék a mezőket Az egyes szakaszokban.
egyesek több ezer különböző forrásból származó bemenetet engedélyeznek, és a leképezési folyamat lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy agnosztikus módon hozzák az adatokat adatbázisaikba és megoldásaikba.
a teljesen automatizált megoldás előnye, hogy olyan interfészt biztosít, amely lehetővé teszi a nem műszaki alkalmazottak számára az adatok leképezésének nyomon követését és beállítását. Emellett a felhasználók ellenőrizhetik és vizualizálhatják adataik leképezését, gyorsan azonosíthatják a hibákat, és egyszerűen javíthatják a folyamatot.
Adattérképezés