平均的な会社は、現在、複雑なデータシステム 多くの場所でサイロ化されたデータを使用すると、このデータを管理可能な集中型データベースにリンクして管理することは、多くの企業にとって優先
平均的な企業が使用しているデータソースの量が急速に増加しています。 データはさまざまな形式とタイプで提供され、データが普遍的に構造化されるようにすることは非常に複雑になる可能性があります。
そこで、企業はますますデータマッピングに目を向けています。 内部および外部のデータを制御し、統合された中央データの場所を整理、構造化、および作成できるソリューションを見つけることができます。
データマッピングとは何ですか？
データマッピングは、複数のデータセットのフィールドをスキーマまたは集中データベースに一致させるプロセスです。 データマッピングは、データの移行、データの取り込み、処理、およびデータの管理に必要です。 データマッピングの最終的な目標は、複数のデータセットを単一のデータセットに均質化することです。
データマッピングとは、異なるデータセットを、類似点を定義するさまざまな方法で、最終目的地で正確かつ使用可能な方法で組み合わせることができ
データマッピングは標準的なビジネス慣行です。 しかし、データの量とデータを使用するシステムの複雑さが増すにつれて、データマッピングのプロセスはより複雑になり、自動化された強力なツールが必
データマッピングの例
データマッピングが何であり、どのように機能するかを理解するのに役立つように、データマッピングが役立つ複数のデータベースの例を見ていきます。 私たちが見ているデータはサッカー選手に関連しており、情報は列とフィールドに編成され、データ
(クリックすると拡大します）。
これらの各データベースは、類似した異なるエントリを持っています。 たとえば、それらはすべてidを持っています。 支払人およびマネージャーに賃金の記入項目があり、チームは競技場のための分野を持っている唯一の物である。
これらのすべてのデータベースを単一のエントリにマージすると、単一のデータベースにクエリを実行してそれぞれの情報を取得できます。 それは企業のデータ資産の全体的なビューを提供するように、企業のために、これは非常に貴重です。
データベースをまとめるには、交差するフィールドを明確にし、一致させるフィールドのマップが必要です。 各入力からデータをどのように渡すか、それがどのタイプであるか、重複やその他の問題の場合に何が起こるべきかについてのルールを設定します。
ここでも私たちの例ですが、私たちのマップでは、単一のデータベースを生成するために正しいフィールドを接続しています。
この例では、Wultプラットフォームで可能なようにいくつかのスマート変換を追加しました。 異なる通貨から値を変換するために、output wageフィールドに通貨を設定しました。 推論されたフィールドがあります–プラットフォームは自動的にリーグを検索し、これを使用して値を持つ新しいフィールドを作成します。 これに伴い、countryフィールドが追加されます。
要約すると、データマッピングは、複数のデータセットを結合したり、データセットを別のデータセットに統合したりするための一連の命令です。 この例はより単純ですが、次の要因に基づいてプロセスが非常に複雑になる可能性があります:
- 結合されているデータセットの数
- データの量
- データをマッピングする頻度
- マッピングプロセスに関与するスキーマの数
- 結合されているデータの階層
必須？
データマッピングは、データを処理するすべての企業にとって不可欠です。 これは主に、データの統合、データウェアハウスの構築、データの変換、またはある場所から別の場所へのデータの移行に使用されます。 データをスキーマに照合するプロセスは、組織を通るデータの流れの基本的な部分です。
データマッピングは、優れたデータ管理の鍵です。 マップされていないデータやマップされていないデータは、組織内の異なるエンドポイントへのデータフローとして問題が発生します。 マッピングは、統合、変換、および将来の使用のために保存されるときにデータを最大限に活用するための最初のステップです。
データを使用する組織は、データフローの三つの主要な段階でデータマッピングを利用します。 これらはデータ統合とデータ変換です。 これらの各コンテキストでのデータマッピングを簡単に見てみましょう。
データ統合
データをワークフローまたはデータウェアハウスに統合するには、データマッピングが必要です。 多くの場合、統合されているデータは、ウェアハウス(またはワークフロー内の他の場所)に格納されているデータとは異なる形式になります。
データウェアハウスの場合、プライマリマッピングプロセスでは、受信データを識別し、属性を指定してこれをwarehouseスキーマに照合します。 具体的には、このプロセスには、データセットが重複する領域の検索と、マッピングプロセスを管理するルールの定義が含まれます。 たとえば、両方のデータベースに類似した情報がある場合は、どちらを使用する必要があります。
Wultのようなソリューションは、このような状況でデータの取り込みを簡単にし、痛みのないものにします。 無制限の統合ソースを使用すると、正確にマップされ、クリーンで、分から使用可能な集中型のデータウェアハウスを構築できます。
データ変換
データ変換は、特定の形式のデータを取得し、それを別の形式または構造に変換することです。 このステップは、倉庫に取り込むか、アプリケーションに統合する準備ができている情報を準備するための重要な段階になります。
データマッピングは、データ間の接続を定義するために使用され、データセット間の関係を決定するのに役立つため、このプロセスでは不可欠です。
データマッピングを効果的に行う方法
データマッピングを始めることは困難な作業です。 ただし、データライフサイクルの早い段階で堅牢なソリューションを実装することで、将来の膨大な時間を節約し、データが堅牢で信頼性が高いことを確
これらの手順は、データマッピングソリューションを開始する前、開始中、および開始後に何をする必要があるかを理解するのに役立ちます。
移動するデータを定義します。 これは、テーブル、フィールド、およびこれらの形式を確認する必要があることを意味します。 データをマッピングする必要がある頻度について考えてみてください。
データをマップします。 この段階では、ソースデータのフィールドを宛先のフィールドにマップする必要があります。
必要な変換を定義します。 たとえば、データの衝突や重複を処理するルールやガバナンス手順などがあります。
マッピングプロセスをテストします。 少量のデータから始めて、データマッピングが期待どおりに機能するかどうかをテストします。
すべてが正常に動作していることを満足したら、ワークフローを開始するか、マッピングシステムをデプロイすることができます。 Wultなどのプラットフォームを使用している場合は、エラーが発生した場所をリアルタイムで確認し、前後のポイントで完全な可視性を達成できます。
マッピングプロセスを維持および更新します。 これは、新しいデータソースが新しいフィールドで追加されるときに入力が必要になります。
データマッピング技術
だから、あなたはプロセスを経てきた、とあなたは何をする必要があるか知っています。 しかし、どのようにデータマッピングのための適切なツールを選択するのですか？ どのようなオプションがあり、堅牢なデータマッピングソリューションを構築するためにどのような技術を使用できますか？
手動データマッピング
これは、あなたのビジネスのためのデータマッピングツールを作成するための最初のソリューションです。 このため、開発者は、ソースデータと最終データベースとを一致させる接続をコーディングする必要があります。 データまたはカスタムデータ型の一回限りの注入の場合、これは実行可能な解決策になる可能性があります。
しかし、ほとんどのデータセットの規模と、今日のデータランドスケープにおけるこれらの変化に適応するために必要な速度は、手動プロセスが複雑なマッピ このような場合、企業は自動化されたソリューションに移行する必要があります。
完全に自動化されたマッピング
完全に自動化されたデータマッピングツールを使用すると、企業は新しいデータをシームレスに追加し、現在のスキーマに ほとんどのツールでは、ユーザーがデータが流れる段階を視覚化して理解し、各段階でフィールドをマップできるように、このp[プロセスをUIで使用できます。
いくつかは、異なるソースの数千からの入力を許可し、マッピングプロセスは、ユーザーが自分のデータベースやソリューションに不可知論的な方法でデータを持
完全に自動化されたソリューションの利点は、非技術的な従業員がデータマッピングを監視および設定できるインターフェイスを提供することです。 これと同様に、ユーザーはデータがどのようにマッピングされているかを確認して視覚化し、エラーを迅速に特定し、プロセスを簡単に改善することがで
データマッピング