het gemiddelde bedrijf heeft nu te maken met grote hoeveelheden ingewikkelde datasystemen. Met silo ‘ s op veel plaatsen is het koppelen en beheren van deze gegevens in een beheerbare gecentraliseerde database een prioriteit voor veel bedrijven.
de hoeveelheid gegevensbronnen die de gemiddelde onderneming gebruikt, neemt snel toe. Gegevens komen in veel verschillende vormen en types, en het kan zeer ingewikkeld zijn om ervoor te zorgen dat de gegevens is universeel gestructureerd.
dat is waar bedrijven steeds meer kijken naar data mapping. Om de controle over hun interne en externe gegevens te nemen en een oplossing te vinden die een uniforme centrale gegevenslocatie kan organiseren, structureren en creëren.
Wat is datatoewijzing?
data mapping is het proces van het matchen van velden van meerdere datasets in een schema, of gecentraliseerde database. Gegevenstoewijzing is vereist om gegevens te migreren, in te nemen en te verwerken en gegevens te beheren. Uiteindelijk is het doel van data mapping het homogeniseren van meerdere datasets in één enkele.
gegevensmapping betekent dat verschillende gegevensverzamelingen, met verschillende manieren om vergelijkbare punten te definiëren, zodanig kunnen worden gecombineerd dat ze nauwkeurig en bruikbaar zijn op de eindbestemming.
gegevens in kaart brengen is een standaard zakelijke praktijk. Echter, als de hoeveelheden gegevens en de complexiteit van de systemen die de gegevens gebruiken is toegenomen, het proces van data mapping is ingewikkelder geworden en vereist geautomatiseerde en krachtige tools.
een voorbeeld van data mapping
om te helpen begrijpen wat data mapping is en hoe het werkt, gaan we kijken naar een voorbeeld van meerdere databases waar Data mapping nuttig is. De gegevens die we bekijken zijn gerelateerd aan voetballers, en de informatie is georganiseerd in kolommen en velden en heeft een andere manier om de gegevens 
(klik om te vergroten).
elk van deze databanken heeft vergelijkbare en verschillende gegevens. Ze hebben bijvoorbeeld allemaal een id. De betalers en managers hebben een loon entry, en teams zijn de enige die een veld voor stadion hebben.
het samenvoegen van al deze databases in een enkele regel betekent dat u een enkele database kunt opvragen om informatie over elke database op te halen. Voor bedrijven, dit is van onschatbare waarde als het biedt een holistische weergave van de bedrijven data activa.
databases samenvoegen vereist een kaart van de velden die velden verduidelijken en matchen die elkaar moeten kruisen. Het stelt regels op over hoe gegevens van elke invoer te overhandigen, welk type het is, en wat er moet gebeuren in het geval van duplicaten, of andere kwesties.
hier is ons voorbeeld weer, maar met onze kaart verbinden de juiste velden om een enkele database te produceren.
In dit voorbeeld hebben we enkele slimme conversies toegevoegd die mogelijk zijn in het wult-platform. We hebben de valuta op het outputloonveld ingesteld om waarden van verschillende valuta ‘ s om te zetten. We hebben een afgeleid veld – het platform vindt automatisch de league en gebruikt dit om een nieuw veld met de waarde te creëren. Samen met dit, een land veld wordt toegevoegd.
om samen te vatten, data mapping is een reeks instructies die het mogelijk maken meerdere datasets te combineren of een dataset te integreren in een andere. Dit voorbeeld is eenvoudiger, maar het proces kan buitengewoon ingewikkeld worden op basis van de volgende factoren:
- het aantal datasets dat wordt gecombineerd
- de hoeveelheid gegevens
- de frequentie dat de gegevens moeten worden toegewezen
- het aantal schema ‘ s dat betrokken is bij het toewijzingsproces
- de hiërarchie van de gecombineerde gegevens
Waarom is het toewijzen van gegevens essentieel?
het in kaart brengen van gegevens is essentieel voor elk bedrijf dat gegevens verwerkt. Het wordt voornamelijk gebruikt om gegevens te integreren, datawarehouses te bouwen, gegevens te transformeren of gegevens van de ene plaats naar de andere te migreren. Het proces van het matchen van gegevens aan een schema is een fundamenteel onderdeel van de stroom van gegevens door elke organisatie.
gegevens in kaart brengen is de sleutel tot een goed gegevensbeheer. Niet-of slecht in kaart gebrachte gegevens zullen problemen veroorzaken als gegevensstromen naar verschillende eindpunten binnen een organisatie. Mapping is de eerste stap om het meeste uit uw gegevens te halen wanneer het integraties, transformaties bereikt en wanneer het wordt opgeslagen voor toekomstig gebruik.
een organisatie die gegevens gebruikt, maakt gebruik van gegevensmapping in drie hoofdfasen van de gegevensstroom. Dit zijn data-integratie en data-transformatie. Laten we eens een korte blik op data mapping in elk van deze contexten.
Data-integratie
het integreren van gegevens in een workflow of een datawarehouse vereist datatoewijzing. In veel situaties zullen de gegevens die worden geà ntegreerd in een andere vorm zijn dan de gegevens die worden opgeslagen in het magazijn (of elders in de workflow).
voor een datawarehouse bestaat het primaire mapping-proces uit het identificeren van de inkomende gegevens, en het wordt toegewezen en deze matching aan het warehouse-schema. Het proces omvat met name het zoeken naar gebieden waar de datasets elkaar overlappen en het definiëren van de regels die het mapping proces zullen beheersen. Bijvoorbeeld, als beide databases vergelijkbare informatie hebben, welke moet worden gebruikt.
oplossingen zoals Wult maken het innemen van gegevens eenvoudig en pijnvrij in deze situaties. Met onbeperkte integratiebronnen kunt u een gecentraliseerd datawarehouse bouwen dat nauwkeurig in kaart is gebracht, schoon is en vanaf minuut één bruikbaar is.
gegevenstransformatie
gegevenstransformatie draait om het nemen van gegevens in een specifiek formaat en het omzetten ervan in een ander formaat of structuur. Deze stap kan een cruciale fase zijn om informatie voor te bereiden die klaar is om in te nemen in een magazijn of te integreren in een applicatie.
data mapping is essentieel in dit proces omdat het wordt gebruikt om de verbindingen tussen data te definiëren en helpt om de relatie tussen datasets te bepalen.
hoe Data mapping effectief te doen
aan de slag met data mapping kan een ontmoedigende taak zijn. Het implementeren van een robuuste oplossing in een vroeg stadium van de datalifecycle kan u in de toekomst veel tijd besparen en ervoor zorgen dat uw gegevens robuust en betrouwbaar zijn.
deze stappen helpen u om te begrijpen wat u moet doen voor, tijdens en na het starten van uw data mapping-oplossing.
Definieer de gegevens die worden verplaatst. Dit betekent dat je moet kijken naar de tabellen, velden, en het formaat van deze. Denk aan de frequentie die gegevens in kaart moeten worden gebracht.
breng de gegevens in kaart. In deze fase moet u velden in de brongegevens toewijzen aan velden op de bestemming.
definieer elke transformatie die u nodig hebt. Dit kunnen bijvoorbeeld regels of bestuursprocedures zijn die botsingen in gegevens of duplicaten behandelen.
Test het mappingsproces. Begin met een kleine hoeveelheid gegevens en test om te zien of de datatoewijzing werkt zoals verwacht.
Als u tevreden bent dat alles correct werkt, kunt u uw workflow starten of uw toewijzingssysteem implementeren. Als u gebruik maakt van een platform zoals Wult, kunt u in real-time zien waar fouten optreden en volledige zichtbaarheid te bereiken op voor en na punten.
het toewijzingsproces onderhouden en bijwerken. Dit vereist input als nieuwe gegevensbronnen worden toegevoegd met nieuwe velden.
data mapping technieken
u hebt het proces dus doorlopen en u weet wat u moet doen. Maar hoe selecteert u de juiste tool voor data mapping? Welke opties zijn er, en welke technieken kunt u gebruiken om een robuuste data mapping oplossing te bouwen?
Manual data mapping
Dit is de eerste oplossing om een data mapping tool voor uw bedrijf te maken. Dit vereist dat ontwikkelaars de verbindingen coderen die overeenkomen met de brongegevens met de uiteindelijke database. Voor eenmalige injecties van gegevens of aangepaste gegevenstypen kan dit een haalbare oplossing zijn.
echter, de schaal van de meeste datasets en de snelheid die nodig is om zich aan te passen aan hoe deze veranderingen in het huidige datalandschap betekenen dat een handmatig proces moeilijk kan omgaan met ingewikkelde mapping processen. In deze gevallen moeten bedrijven overstappen naar een geautomatiseerde oplossing.
volautomatische mapping
volautomatische tools voor het in kaart brengen van gegevens stellen bedrijven in staat om naadloos nieuwe gegevens toe te voegen en deze aan hun huidige schema ‘ s te koppelen. De meeste tools maken dit p [proces beschikbaar in een gebruikersinterface, zodat gebruikers kunnen visualiseren en begrijpen van de stadia die gegevens stroomt door en kaart velden in elke fase.
sommige staan invoer toe uit duizenden verschillende bronnen, en het mapping-proces laat gebruikers toe om gegevens op een agnostische manier naar hun databases en oplossingen te brengen.
de voordelen van een volledig geautomatiseerde oplossing zijn dat het een interface biedt die niet-technische medewerkers in staat stelt gegevens in kaart te brengen en te monitoren. Daarnaast kunnen gebruikers controleren en visualiseren hoe hun gegevens in kaart worden gebracht, fouten snel identificeren en het proces eenvoudig verbeteren.
Gegevensmapping