det gjennomsnittlige selskapet arbeider nå med store mengder kompliserte datasystemer. Med siloed data på mange steder, koble og administrere disse dataene til en håndterlig sentralisert database er en prioritet for mange bedrifter.
mengden datakilder som det gjennomsnittlige selskapet bruker, øker raskt. Data kommer i mange forskjellige former og typer, og det kan være svært komplisert å sikre at data er strukturert universelt.
det er der selskapene i økende grad ser på datakartlegging. Å ta kontroll over interne og eksterne data og finne en løsning som kan organisere, strukturere og opprette en enhetlig sentral dataplassering.
hva er datakartlegging?
datatilordning er prosessen med matchende felt fra flere datasett til et skjema eller en sentralisert database. Datakartlegging er nødvendig for å migrere data, innta og behandle data og administrere data. Til slutt er målet med datakartlegging å homogenisere flere datasett i en enkelt.
datakartlegging betyr at ulike datasett, med ulike måter å definere lignende punkter på, kan kombineres på en måte som gjør det nøyaktig og brukbart på sluttdestinasjonen.
datakartlegging er en standard forretningspraksis. Men etter hvert som datamengdene og kompleksiteten til systemene som bruker dataene, har økt, har prosessen med datakartlegging blitt mer komplisert og krever automatiserte og kraftige verktøy.
et eksempel på datakartlegging
for å forstå hva datakartlegging er og hvordan det fungerer, skal vi se på et eksempel på flere databaser der datakartlegging er nyttig. Dataene vi ser på er relatert til fotballspillere, og informasjonen er organisert i kolonner og felt og har en annen måte å organisere dataene 
(klikk for å forstørre).
hver av disse databasene har lignende og forskjellige oppføringer. For eksempel har alle av dem en id. Betalere og ledere har en lønn oppføring, og lagene er de eneste som har et felt for stadion.
Sammenslåing av alle disse databasene i en enkelt oppføring betyr at du kan spørre en enkelt database for å hente informasjon om hver. For bedrifter er dette uvurderlig da det gir et helhetlig syn på selskapets dataressurser.
Samle databaser krever et kart over feltene som klargjør og samsvarer med feltene som skal krysse. Det setter regler for hvordan man skal levere data fra hver inngang, hvilken type det er, og hva som skal skje i tilfelle duplikater eller andre problemer.
Her er vårt eksempel igjen, men med kartet vårt forbinder de riktige feltene for å produsere en enkelt database.
I dette eksemplet har vi lagt til noen smarte konverteringer som er mulige I wult-plattformen. Vi har satt valutaen på utgangslønnsfeltet for å konvertere verdier fra forskjellige valutaer. Vi har et utledet felt – plattformen finner automatisk ligaen og bruker dette til å opprette et nytt felt med verdien. Sammen med dette legges et landfelt til.
for å oppsummere er datatilordning et sett med instruksjoner som gjør det mulig å kombinere flere datasett, eller tillate at et datasett integreres i et annet. Dette eksemplet er enklere, men prosessen kan bli svært komplisert basert på følgende faktorer:
- antall datasett som blir kombinert
- datamengden
- frekvensen som dataene skal tilordnes
- antall skjemaer som er involvert i kartleggingsprosessen
- hierarkiet for dataene som kombineres
Hvorfor er datakartlegging viktig?
datakartlegging er viktig for ethvert selskap som behandler data. Det brukes hovedsakelig til å integrere data, bygge datalager, transformere data eller migrere data fra ett sted til et annet. Prosessen med å matche data til et skjema er en grunnleggende del av datastrømmen gjennom enhver organisasjon.
datakartlegging er nøkkelen til god datahåndtering. Ikke-kartlagte eller dårlig kartlagte data vil forårsake problemer når data flyter til forskjellige endepunkter i en organisasjon. Kartlegging er det første skrittet for å få mest mulig ut av dataene dine når de når integrasjoner, transformasjoner og når de lagres for fremtidig bruk.
en organisasjon som bruker data gjør bruk av data kartlegging på tre hovedtrinn av dataflyten. Dette er dataintegrasjon og datatransformasjon. La oss ta en kort titt på datakartlegging i hver av disse sammenhenger.
dataintegrasjon
Integrering av data i en arbeidsflyt eller et datalager krever datatilordning. I mange situasjoner vil dataene som blir integrert, være i en annen form enn dataene som lagres på lageret (eller andre steder i arbeidsflyten).
for et datalager innebærer den primære tilordningen å identifisere innkommende data, og den tilskrives og samsvarer med dette med lagerskjemaet. Spesielt vil prosessen omfatte å lete etter områder der datasettene overlapper og definere reglene som skal styre kartleggingsprosessen. For eksempel, hvis begge databasene har lignende informasjon, hvilken skal brukes.
Løsninger som Wult gjør inntak av data enkelt og smertefritt i disse situasjonene. Med ubegrensede integrasjonskilder kan du bygge et sentralisert datalager som er nøyaktig kartlagt, rent og brukbart fra minutt ett.
datatransformasjon
datatransformasjon handler om å ta data i et bestemt format og konvertere det til et annet format eller struktur. Dette trinnet kan være et viktig stadium for å forberede informasjon som er klar til å innta i et lager eller integrere i et program.
datakartlegging er viktig i denne prosessen, da Den brukes til å definere sammenhenger mellom data og bidrar til å bestemme forholdet mellom datasett.
slik gjør du datakartlegging effektivt
Komme i gang med datakartlegging kan være en skremmende oppgave. Implementering av en robust løsning tidlig i datasyklusen kan imidlertid spare deg for store mengder tid i fremtiden og sikre at dataene dine er robuste og pålitelige.
disse trinnene hjelper deg med å forstå hva du må gjøre før, under og etter at du har startet datatilordningsløsningen.
Definer dataene som skal flyttes. Dette betyr at du bør se på tabellene, feltene og formatet på disse. Tenk på frekvensen som dataene må kartlegges.
Kartlegge dataene. Dette trinnet krever at du tilordner felt i kildedataene til felt på målet.
Definer enhver transformasjon du trenger. Dette kan for eksempel være regler eller styringsprosedyrer som omhandler sammenstøt i data eller duplikater.
Test kartleggingsprosessen. Start med en liten mengde data og test for å se om datatilordningen fungerer som forventet.
når du er glad for at alt fungerer som det skal, kan du starte arbeidsflyten eller distribuere kartsystemet. Hvis du bruker en plattform Som Wult, kan du se i sanntid hvor feil oppstår og oppnå full synlighet på før og etter poeng.
Vedlikeholde og oppdatere kartleggingsprosessen. Dette vil kreve innspill som nye datakilder legges med nye felt.
data kartlegging teknikker
så du har vært gjennom prosessen, og du vet hva du trenger å gjøre. Men hvordan velger du riktig verktøy for datakartlegging? Hvilke alternativer er det, og hvilke teknikker kan du bruke til å bygge en robust datakartløsning?
Manuell datakartlegging
Dette er den første løsningen for å lage et datakartleggingsverktøy for bedriften din. Dette krever at utviklere kode tilkoblingene som samsvarer med kildedataene til den endelige databasen. For engangsinjeksjoner av data eller egendefinerte datatyper kan dette være en levedyktig løsning.
men omfanget av de fleste datasett og hastigheten som trengs for å tilpasse seg hvordan disse endringene i dagens datalandskap betyr at en manuell prosess kan slite med å håndtere kompliserte kartleggingsprosesser. I disse tilfellene må bedrifter flytte til en automatisert løsning.
helautomatisk kartlegging
helautomatisk datakartleggingsverktøy gjør det mulig for bedrifter å sømløst legge til nye data og tilpasse dem til gjeldende skjemaer. De fleste verktøy gjør denne prosessen tilgjengelig i ET BRUKERGRENSESNITT, slik at brukerne kan visualisere og forstå stadiene som data flyter gjennom og tilordne felt på hvert trinn.
Noen tillater innspill fra tusenvis av forskjellige kilder, og kartleggingsprosessen lar brukerne bringe data på en agnostisk måte til sine databaser og løsninger.
fordelene med en helautomatisk løsning er at den gir et grensesnitt som gjør at ikke-tekniske ansatte kan overvåke og sette opp datakartlegging. I tillegg til dette kan brukerne sjekke og visualisere hvordan dataene deres blir kartlagt, identifisere feil raskt og forbedre prosessen enkelt.
Datakartlegging