a empresa média agora está lidando com grandes quantidades de sistemas de dados complicados. Com dados isolados em muitos lugares, vincular e gerenciar esses dados em um banco de dados centralizado gerenciável é uma prioridade para muitas empresas.
a quantidade de fontes de dados que a empresa média está usando está aumentando rapidamente. Os dados vêm em muitas formas e tipos diferentes, e pode ser extremamente complicado garantir que os dados sejam estruturados universalmente.
é aí que as empresas estão cada vez mais olhando para o mapeamento de dados. Assumir o controle de seus dados internos e externos e encontrar uma solução que possa organizar, estruturar e criar um local de dados central unificado.
o que é mapeamento de dados?
o mapeamento de dados é o processo de correspondência de campos de vários conjuntos de dados em um esquema ou banco de dados centralizado. O mapeamento de dados é necessário para migrar dados, ingerir e processar dados e Gerenciar dados. Em última análise, o objetivo do mapeamento de dados é homogeneizar vários conjuntos de dados em um único.
mapeamento de Dados significa que diferentes conjuntos de dados, com diferentes formas de definir pontos semelhantes, podem ser combinados de uma forma que torna mais preciso e utilizável no final de destino.
o mapeamento de dados é uma prática comercial padrão. No entanto, à medida que a quantidade de dados e a complexidade dos sistemas que usam os dados aumentam, o processo de mapeamento de dados se torna mais complicado e requer ferramentas automatizadas e poderosas.
um exemplo de mapeamento de dados
para ajudar a entender o que é mapeamento de dados e como ele funciona, vamos olhar para um exemplo de vários bancos de dados onde o mapeamento de dados é útil. Os dados que estamos analisando estão relacionados aos jogadores de futebol, e as informações são organizadas em colunas e campos e têm uma maneira diferente de organizar os dados 
(clique para ampliar).
cada um desses bancos de dados tem entradas semelhantes e diferentes. Por exemplo, todos eles têm um id. Os pagadores e gerentes têm uma entrada salarial, e as equipes são as únicas que têm um campo para o estádio.
mesclar todos esses bancos de dados em uma única entrada significa que você pode consultar um único banco de dados para recuperar informações em cada um. Para as empresas, isso é inestimável, pois fornece uma visão holística dos ativos de dados das empresas.
reunir bancos de dados requer um mapa dos campos que esclarecem e correspondem aos campos que devem se cruzar. Ele define regras sobre como entregar dados de cada entrada, que tipo é e o que deve acontecer no caso de duplicatas ou outros problemas.
aqui está o nosso exemplo novamente, mas com o nosso mapa conectando os campos corretos para produzir um único banco de dados.
neste exemplo, adicionamos algumas conversões inteligentes possíveis na plataforma Wult. Definimos a moeda no campo salário de saída para converter valores de diferentes moedas. Temos um campo inferido-a plataforma encontra automaticamente a liga e usa isso para criar um novo campo com o valor. Junto com isso, um campo de país é adicionado.
para resumir, o mapeamento de dados é um conjunto de instruções que permitem que vários conjuntos de dados sejam combinados ou permitem que um conjunto de dados seja integrado a outro. Este exemplo é mais simples, mas o processo pode se tornar extremamente complicado com base nos seguintes fatores:
- O número de conjuntos de dados que estão sendo combinados
- A quantidade de dados
- A freqüência com que os dados devem ser mapeados
- O número de esquemas que estão envolvidos no processo de mapeamento
- A hierarquia dos dados a serem combinados
Por que é mapeamento de dados essenciais?O mapeamento de dados é essencial para qualquer empresa que processa dados. É usado principalmente para integrar dados, construir Data warehouses, transformar dados ou migrar dados de um lugar para outro. O processo de correspondência de dados a um esquema é uma parte fundamental do fluxo de dados por meio de qualquer organização.
o mapeamento de dados é a chave para um bom gerenciamento de dados. Dados não mapeados ou mal mapeados causarão problemas à medida que os dados fluem para diferentes endpoints dentro de uma organização. O mapeamento é o primeiro passo para tirar o máximo proveito de seus dados quando atinge integrações, transformações e quando é armazenado para uso futuro.
uma organização que usa dados faz uso de mapeamento de dados em três estágios principais do fluxo de dados. São integração de dados e transformação de dados. Vamos dar uma breve olhada no mapeamento de dados em cada um desses contextos.
integração de dados
a integração de dados em um fluxo de trabalho ou em um data warehouse requer mapeamento de dados. Em muitas situações, os dados que estão sendo integrados serão de uma forma diferente dos dados que estão sendo armazenados no armazém (ou em outro lugar no fluxo de trabalho).
para um data warehouse, o processo de mapeamento primário envolve a identificação dos dados recebidos e é atribuído e correspondente ao esquema do warehouse. Especificamente, o processo incluirá procurar áreas onde os conjuntos de dados se sobrepõem e definir as regras que governarão o processo de mapeamento. Por exemplo, se ambos os bancos de dados tiverem informações semelhantes, qual deve ser usado.
soluções como o Wult tornam a ingestão de dados simples e sem dor nessas situações. Com fontes de integração ilimitadas, você pode construir um data warehouse centralizado que seja mapeado com precisão, limpo e utilizável a partir de um minuto.
transformação de dados
a transformação de dados tem tudo a ver com pegar dados em um formato específico e convertê-los em um formato ou estrutura diferente. Esta etapa pode ser uma etapa crucial para preparar informações prontas para serem ingeridas em um armazém ou integradas a um aplicativo.O mapeamento de dados é vital neste processo, pois é usado para definir as conexões entre os dados e ajuda a determinar a relação entre os conjuntos de dados.
como fazer o mapeamento de dados de forma eficaz
começar com o mapeamento de dados pode ser uma tarefa assustadora. No entanto, implementar uma solução robusta no início do ciclo de vida dos dados pode economizar muito tempo no futuro e garantir que seus dados sejam robustos e confiáveis.Estas etapas irão ajudá-lo a entender o que você precisa fazer antes, durante e depois de iniciar sua solução de mapeamento de dados.
defina os dados que serão movidos. Isso significa que você deve olhar para as tabelas, campos e o formato destes. Pense na frequência que os dados precisarão ser mapeados.
mapeie os dados. Esta etapa requer que você mapeie campos nos dados de origem para campos no destino.
Defina qualquer transformação que você precise. Por exemplo, podem ser Regras ou procedimentos de governança que lidam com confrontos em dados ou duplicatas.
teste o processo de mapeamento. Comece com uma pequena quantidade de dados e teste para ver se o mapeamento de dados funciona conforme o esperado.
uma vez que você está feliz que tudo está funcionando corretamente, você pode iniciar seu fluxo de trabalho ou implantar seu sistema de mapeamento. Se você estiver usando uma plataforma como o Wult, poderá ver em tempo real onde ocorrem erros e obter visibilidade total nos pontos antes e depois.
manter e atualizar o processo de mapeamento. Isso exigirá entrada à medida que Novas Fontes de dados forem adicionadas com novos campos.
técnicas de mapeamento de dados
então você passou pelo processo e sabe o que precisa fazer. Mas como você seleciona a ferramenta certa para mapeamento de dados? Quais opções existem e quais técnicas você pode usar para criar uma solução robusta de mapeamento de dados?
mapeamento manual de dados
esta é a primeira solução para criar uma ferramenta de mapeamento de dados para o seu negócio. Isso requer que os desenvolvedores codifiquem as conexões que correspondem aos dados de origem ao banco de dados final. Para injeções únicas de dados ou tipos de dados personalizados, essa pode ser uma solução viável.No entanto, a escala da maioria dos conjuntos de dados e a velocidade necessária para se adaptar a como essas mudanças no cenário de dados de hoje significam que um processo manual pode lutar para lidar com processos de mapeamento complicados. Nesses casos, as empresas precisarão passar para uma solução automatizada.
mapeamento totalmente automatizado
Ferramentas de mapeamento de dados totalmente automatizadas permitem que as empresas adicionem novos dados e os combinem com seus esquemas atuais. A maioria das ferramentas torna esse processo P [disponível em uma interface do Usuário para que os usuários possam visualizar e entender os estágios pelos quais os dados fluem e mapear campos em cada estágio.
alguns permitem entradas de milhares de fontes diferentes, e o processo de mapeamento permite que os usuários tragam dados de forma agnóstica para seus bancos de dados e soluções.
os benefícios de uma solução totalmente automatizada são que ela fornece uma interface que significa que os funcionários não técnicos podem monitorar e configurar o mapeamento de dados. Além disso, os usuários podem verificar e visualizar como seus dados estão sendo mapeados, identificar erros rapidamente, e melhorar o processo de forma simples.
Mapeamento De Dados