det genomsnittliga företaget hanterar nu stora mängder komplicerade datasystem. Med siloed data på många ställen, länka och hantera dessa data till en hanterbar centraliserad databas är en prioritet för många företag.
mängden datakällor som det genomsnittliga företaget använder ökar snabbt. Data finns i många olika former och typer, och det kan vara extremt komplicerat att säkerställa att data är strukturerad universellt.
det är där företag alltmer tittar på datakartläggning. Att ta kontroll över sina interna och externa data och hitta en lösning som kan organisera, strukturera och skapa en enhetlig central dataplats.
vad är data mapping?
data mapping är processen att matcha fält från flera datamängder till ett schema eller en centraliserad databas. Datamappning krävs för att migrera data, inta och bearbeta data och hantera data. I slutändan är målet med datakartläggning att homogenisera flera datamängder till en enda.
data mapping innebär att olika datamängder, med olika sätt att definiera liknande punkter, kan kombineras på ett sätt som gör det korrekt och användbart vid slutdestinationen.
data mapping är en vanlig affärspraxis. Men eftersom datamängderna och komplexiteten hos system som använder data har ökat har processen för datakartläggning blivit mer komplicerad och kräver automatiserade och kraftfulla verktyg.
ett exempel på data mapping
för att hjälpa till att förstå vad Data mapping är och hur det fungerar, kommer vi att titta på ett exempel på flera databaser där data mapping är till hjälp. De data vi tittar på är relaterade till fotbollsspelare, och informationen är organiserad i kolumner och fält och har ett annat sätt att organisera data 
(klicka för att förstora).
var och en av dessa databaser har liknande och olika poster. Till exempel har alla ett id. Betalarna och cheferna har en löneinmatning, och lag är de enda som har ett fält för stadion.
sammanfoga alla dessa databaser till en enda post innebär att du kan fråga en enda databas för att hämta information om varje. För företag är detta ovärderligt eftersom det ger en helhetssyn på företagens datatillgångar.
Bring databases together kräver en karta över de fält som klargör och matchar fält som ska korsas. Det sätter regler för hur man lämnar data från varje ingång, vilken typ det är och vad som ska hända vid dubbletter eller andra problem.
här är vårt exempel igen, men med vår karta som förbinder rätt fält för att producera en enda databas.
i det här exemplet har vi lagt till några smarta omvandlingar som är möjliga i wult-plattformen. Vi har satt valutan på fältet output wage för att konvertera värden från olika valutor. Vi har ett antaget fält – plattformen hittar automatiskt ligan och använder detta för att skapa ett nytt fält med värdet. Tillsammans med detta läggs ett landfält till.
Sammanfattningsvis är data mapping en uppsättning instruktioner som gör det möjligt att kombinera flera datauppsättningar eller tillåta att en datauppsättning integreras i en annan. Detta exempel är enklare, men processen kan bli mycket komplicerad baserat på följande faktorer:
- antalet datamängder som kombineras
- mängden data
- frekvensen som data ska mappas
- antalet scheman som är involverade i mappningsprocessen
- hierarkin för data som kombineras
Varför är data mapping viktigt?
data mapping är viktigt för alla företag som behandlar data. Det används främst för att integrera data, bygga datalager, omvandla data eller migrera data från en plats till en annan. Processen att matcha data till ett schema är en grundläggande del av dataflödet genom vilken organisation som helst.
data mapping är nyckeln till god datahantering. Omappade eller dåligt mappade data kommer att orsaka problem som dataflöden till olika slutpunkter inom en organisation. Kartläggning är det första steget för att få ut mesta möjliga av dina data när de når integrationer, transformationer och när de lagras för framtida bruk.
en organisation som använder data använder sig av datakartläggning i tre huvudfaser av dataflödet. Dessa är dataintegration och datatransformation. Låt oss ta en kort titt på datakartläggning i vart och ett av dessa sammanhang.
dataintegration
att integrera data i ett arbetsflöde eller ett datalager kräver datakartläggning. I många situationer kommer de data som integreras att vara i en annan form än de data som lagras i lagret (eller någon annanstans i arbetsflödet).
för ett datalager innebär den primära mappningsprocessen att identifiera inkommande data, och det tillskrivs och matchar detta till lagerschemat. Specifikt kommer processen att inkludera att leta efter områden där datamängderna överlappar varandra och definiera de regler som ska styra kartläggningsprocessen. Till exempel, om båda databaserna har liknande information, vilken ska användas.
lösningar som Wult gör intag av data enkelt och smärtfritt i dessa situationer. Med obegränsade integrationskällor kan du bygga ett centraliserat datalager som är korrekt kartlagt, rent och användbart från minut ett.
data transformation
data transformation handlar om att ta data i ett specifikt format och konvertera det till ett annat format eller en annan struktur. Detta steg kan vara ett avgörande steg för att förbereda information som är redo att intas i ett lager eller integreras i en applikation.
datamappning är avgörande i denna process eftersom den används för att definiera kopplingarna mellan data och hjälper till att bestämma förhållandet mellan datauppsättningar.
hur man gör data mapping effektivt
att komma igång med data mapping kan vara en skrämmande uppgift. Att implementera en robust lösning tidigt i datalivscykeln kan dock spara dig stora mängder tid i framtiden och se till att dina data är robusta och pålitliga.
dessa steg hjälper dig att förstå vad du behöver göra före, under och efter initiering av din data mapping-lösning.
definiera de data som ska flyttas. Det betyder att du bör titta på tabellerna, fälten och formatet på dessa. Tänk på frekvensen som data måste kartläggas.
kartlägga data. Det här steget kräver att du mappar fält i källdata till fält på destinationen.
definiera vilken transformation du behöver. Det kan till exempel vara regler eller styrningsförfaranden som hanterar sammanstötningar i data eller dubbletter.
testa kartläggningen. Börja med en liten mängd data och testa för att se om datakartläggningen fungerar som förväntat.
när du är glad att allt fungerar korrekt kan du starta ditt arbetsflöde eller distribuera ditt mappningssystem. Om du använder en plattform som Wult kan du se i realtid var fel uppstår och uppnå full synlighet vid före och efter punkter.
underhålla och uppdatera mappningsprocessen. Detta kommer att kräva inmatning eftersom nya datakällor läggs till med nya fält.
data mapping techniques
så du har gått igenom processen, och du vet vad du behöver göra. Men hur väljer du rätt verktyg för datakartläggning? Vilka alternativ finns det, och vilka tekniker kan du använda för att bygga en robust data kartläggning lösning?
Manuell datakartläggning
Detta är den första lösningen för att skapa ett datakartverktyg för ditt företag. Detta kräver att utvecklare kodar anslutningarna som matchar källdata till den slutliga databasen. För engångsinjektioner av data eller anpassade datatyper kan detta vara en hållbar lösning.
men omfattningen av de flesta datamängder och den hastighet som behövs för att anpassa sig till hur dessa förändringar i dagens datalandskap innebär att en manuell process kan kämpa för att hantera komplicerade kartläggningsprocesser. I dessa fall måste företag flytta till en automatiserad lösning.
helautomatisk kartläggning
helautomatiska data kartläggningsverktyg gör det möjligt för företag att sömlöst lägga till nya data och matcha dem till sina nuvarande scheman. De flesta verktyg gör denna p [process tillgänglig i ett användargränssnitt så att användarna kan visualisera och förstå de steg som data flyter genom och kartlägga fält i varje steg.
vissa tillåter ingångar från tusentals olika källor, och kartläggningsprocessen låter användare ta med data på ett agnostiskt sätt till sina databaser och lösningar.
fördelarna med en helautomatisk lösning är att den ger ett gränssnitt som innebär att icke-tekniska anställda kan övervaka och ställa in datakartläggning. Utöver detta kan användare kontrollera och visualisera hur deras data kartläggs, identifiera fel snabbt och förbättra processen enkelt.
Kartläggning Av Data