5 Best Practices für die Datenzuordnung

By |2021-08-13T12:12:21+00:00May 6th, 2020|

Bei der Datenzuordnung wird eine Verbindung zwischen verschiedenen Objekten in einem Integrationsfluss hergestellt. Es ist eine rudimentäre und eine der ersten Phasen aller Datenverwaltungsprozesse. Bei der Datenzuordnung werden verschiedene unsortierte Datenobjekte mithilfe spezifischer voreingestellter Verfahren verbunden, um Daten in einen bestimmten Satz zu kategorisieren.

Sie müssen jedoch bestimmte Standards befolgen, um Daten zu verknüpfen. Diese Standards werden in Abhängigkeit von den Domänenwerten der betrachteten Datenmodelle festgelegt. Sie können zahlreiche verwenden Werkzeuge zur Datenabbildung und verschiedene Modelle in diesem Prozess, basierend auf Ihren Geschäftsanforderungen und dem jeweiligen Anwendungsfall. In diesem Artikel werden 5 Best Practices für die Datenzuordnung erläutert, die Sie befolgen können, um schnellere und genauere Ergebnisse zu erzielen.

Datenzuordnungsprozess

Ein Integrationsprozess, der die Datenzuordnung zwischen einer Excel-Quelle und einem Datenbankziel anzeigt

Top 5 Best Practices für die Datenzuordnung

Im Folgenden finden Sie die 5 Best Practices, mit denen Sie Ihre Datenzuordnungen effektiv erstellen können.

1. Daten identifizieren und zuordnen

Mit vielen ausgeklügelten Datenzuordnungswerkzeugen können Sie Objekte in einem Fluss einfach durch Ziehen und Ablegen von Feldern eines Objekts auf die entsprechenden Felder des anderen Objekts zuordnen. Diese Lösungen sind für die Arbeit mit großen Datenmengen ausgelegt und erfüllen alle Richtlinien der Allgemeinen Datenschutzverordnung (DSGVO).

2. Stellen Sie die Datensicherheit sicher

Erweiterte Datenzuordnungstools sind mit vielen Sicherheitsfunktionen ausgestattet, die dies ermöglichen Verbindung Ihre Integrationsprojekte, indem Sie den Zugriff auf eingeschränkte Benutzer basierend auf Benutzerrollen ermöglichen. Gleichzeitig ermöglichen diese Lösungen Unternehmen auch eine Risikoanalyse ihrer Daten.

3. Automatisieren Sie den Prozess

Einige Tools bieten Inkonsistenzen bei Namenskonventionen an automatisierte Datenzuordnung Fähigkeit. Zum Beispiel in Astera CenterpriseBenutzer können diese Funktion nutzen, indem sie ein Synonymdatei-Wörterbuch erstellen, das aktuelle und alternative Namen eines Header-Felds in einer Tabelle enthält. Zur Laufzeit Centerprise Ordnet diese unterschiedlichen Felder automatisch zu und extrahiert Daten aus ihnen.

Die automatische Datenzuordnungsfunktion ist besonders hilfreich bei großen Datenmengen, da sie die Fehlerwahrscheinlichkeit bei Zuordnungen verringert.

4. Regelmäßig warten

Um ein mühelos laufendes System zu gewährleisten, müssen Sie einen konsistenten Wartungsplan erstellen und ausführen. Um die besonderen Herausforderungen eines Anwendungsfalls zu bewältigen, müssen Sie möglicherweise einen Flow an einem bestimmten Punkt aktualisieren oder ändern. Diese Änderungen können die Zuordnungen und damit Ihren Datenfluss stören. Daher ist es am besten, die Genauigkeit Ihrer Zuordnungen sicherzustellen, bevor Sie den Prozess ausführen.

Funktionen wie Instant Data Preview Bieten Sie Transparenz in Zuordnungen von Integrationsabläufen. Mit dieser Funktion können Sie komplexe Zuordnungen in Echtzeit debuggen und Fehler vermeiden, bevor Sie den Flow ausführen.

5. Führen Sie Aufzeichnungen über die gemeinsame Nutzung von Daten

Sie benötigen Datenzuordnungen, um alle Entitäten zu identifizieren, mit denen Sie die Daten geteilt haben. Dies hilft bei der Verfolgung persönlicher Informationen durch Verwendung von Anforderungen und zum Zeitpunkt des Löschens. Berücksichtigen Sie Anwendungsfälle für jedes Mapping, klassifizieren Sie Anwendungen, die die Maps verwenden, und dokumentieren Sie die Quell-Ziel-Konvention des Mappings und deren Verwendung im Workflow.

Einpacken

Die richtige Planung und der richtige Aufwand sind für die Datenzuordnung von großer Bedeutung. Diese fünf Best Practices helfen Ihnen dabei, optimale Ergebnisse aus Ihren Integrationsprojekten ohne Ungenauigkeiten und Fehler zu erzielen. Der Schlüssel dazu ist die Verwendung eines guten Datenmapping-Tools, das Ihre Prozesse effizienter vereinfacht und optimiert.

Astera Centerprise ist ein unternehmensfähiges Datenmapping-Tool, das Entwicklern und Endbenutzern das gleiche Maß an Benutzerfreundlichkeit und Leistung bietet. Es ist mit einer industrietauglichen ETL-Engine, SmartMatch-Funktionalität, Unterstützung für die Workflow-Automatisierung, sofortiger Datenvorschau, sofort einsatzbereiter Konnektivität zu einer Vielzahl von Datenquellen und einer vollständig codefreien Umgebung ausgestattet.

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