Datenzuordnung 101: Eine vollständige Anleitung

Stellen Sie sich vor, Sie sind Analyst und arbeiten für einen großen E-Commerce-Shop.

Sie möchten Ihre Customer Journey verfolgen, um herauszufinden, woher Ihr Kunde kommt und welche Maßnahmen er vor dem Kauf durchführt. Um dies zu identifizieren, sammeln Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Facebook, YouTube, Ihrer Website, Einkäufen im Geschäft und Ihrer App.

Um diese Daten zu analysieren, müssen Sie sie nun kombinieren, transformieren und dann an ein Datenanalysetool wie Tableau, PowerBI oder ein Data Warehouse senden. Also, wie macht man das? Durch die Datenzuordnung stellen Sie sicher, dass korrekte und konsistente Daten Ihr Ziel erreichen.

In diesem Blog besprechen wir, was Datenmapping ist, seine Bedeutung für Business Intelligence, Datenmapping-Techniken und den Prozess im Detail.

Was ist Data Mapping? 

Beim Datenmapping handelt es sich um den Prozess des Abgleichens von Datenfeldern aus einer Quelle mit Datenfeldern in einer anderen Quelle. Es trägt dazu bei, dass Daten aus einer Quelle genau und effektiv umgewandelt oder an ein anderes Ziel übertragen werden können, während ihre Integrität, Konsistenz und Bedeutung erhalten bleiben. Die Datenzuordnung ist der erste Schritt jedes Datenprozesses, einschließlich ETL und Datenintegration.

Datenzuordnungsprozess

Nachdem Sie nun verstanden haben, was Datenzuordnung genau ist, führen wir Sie Schritt für Schritt durch den Datenzuordnungsprozess.

1. Definieren Sie den Umfang des Projekts

Definieren Sie klar die Ziele des Datenzuordnungsprozesses, einschließlich der Daten, die zugeordnet werden müssen und warum. Zu den allgemeinen Zielen der Datenzuordnung gehören:

• Datenintegration: Möglicherweise verfügen Sie über Daten aus verschiedenen Quellen und müssen sie möglicherweise in einem einheitlichen und konsistenten Format konsolidieren. Beispielsweise möchten Sie möglicherweise Kundendaten von Ihrer Website, Ihrer mobilen App und Ihren physischen Geschäften kombinieren, um eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Kunden zu erhalten.
• Datenmigration: In Fällen, in denen Sie auf ein neues System oder eine neue Datenbank umsteigen, könnte das Ziel darin bestehen, vorhandene Daten vom alten System auf das neue zu migrieren und gleichzeitig die Datenintegrität und -kompatibilität sicherzustellen.
• Verbesserung der Datenqualität: Manchmal besteht das Hauptziel darin, die Qualität der Daten zu verbessern, und Sie können Datenzuordnung verwenden, um Datenfehler, Inkonsistenzen oder Duplikate während des Prozesses zu identifizieren und zu beheben.

2. Identifizieren Sie die Datenquellen

Bestimmen Sie als Nächstes die verschiedenen Arten von Datenquellen, die für Ihr Projekt relevant sind. Dazu können relationale Datenbanken, Flatfiles, APIs, externe Systeme, Legacy-Systeme oder Data Warehouses gehören. Untersuchen Sie dann das Schema oder die Struktur jeder Datenquelle. Verstehen Sie die Tabellen, Spalten, Datentypen und Beziehungen innerhalb der Quelldaten, da dies Ihnen bei der effektiven Planung des Datenzuordnungsprozesses hilft.

3. Profildaten

Dies ist einer der wichtigsten Schritte im Datenmapping-Prozess. Die Datenprofilerstellung hilft Ihnen zu verstehen, wie die Daten organisiert sind, z. B. ob sie in Tabellen, Dateien oder anderen Formaten gespeichert sind. In relationalen Datenbanken umfasst die Datenprofilerstellung die Identifizierung von Beziehungen zwischen Tabellen mithilfe von Fremdschlüsseln, Primärschlüsseln oder anderen Links. Das Verständnis dieser Beziehungen ist entscheidend für die korrekte Zuordnung und Verknüpfung von Daten. Es hilft Ihnen auch, die Qualität Ihrer Daten zu verstehen, falls Werte fehlen, Inkonsistenzen usw. vorhanden sind.

4. Passen Sie die Felder an

Der Abgleich von Feldern im Datenzuordnungsprozess ist ein entscheidender Schritt, bei dem Beziehungen zwischen Datenelementen (Feldern) in den Quell- und Zieldatensätzen identifiziert und hergestellt werden. Felder, bei denen eine Eins-zu-eins-Beziehung zwischen Quelle und Ziel besteht, lassen sich am einfachsten zuordnen. Wenn die Quelle beispielsweise über ein Feld „Kundenname“ verfügt und das Ziel auch ein Feld „Kundenname“ erwartet, würden Sie diese direkt zuordnen. Wenn das Quellfeld transformiert werden muss, bevor es in das Ziel geladen wird, geben Sie die Transformationslogik an. Wenn die Quelle beispielsweise ein „Geburtsdatum“-Feld in einem anderen Datumsformat als das Ziel hat, würden Sie es einer Transformationsregel zuordnen, um das Datumsformat zu konvertieren.

    5. Daten transformieren

 

Machen Sie mit bei Transformation Astera Centerprise

Es ist sehr wahrscheinlich, dass Ihre Daten nicht standardisiert sind oder im gleichen Format vorliegen, sodass Sie sie möglicherweise transformieren müssen. Die meisten Tools verfügen über integrierte Datentransformationen und Funktionen, die die Manipulation von Daten erleichtern. Sie können Transformationen ganz einfach per Drag-and-Drop sortieren, zusammenführen und verbinden. Sie können auch komplexe Transformationen wie Normalisieren, Denormalisieren, Baumverknüpfung usw. verwenden.

5. Testen und automatisieren

Sobald Sie alle Voraussetzungen erfüllt und Ihre Datenkarten eingerichtet haben, ist es an der Zeit, mit dem Testen zu beginnen, bevor Sie ihn abschließen können. Beginnen Sie mit der Zuordnung einer kleinen Datenmenge und testen Sie, ob Probleme auftreten. Wenn es keine Probleme gibt, können Sie den gesamten Prozess einfach automatisieren. Datenzuordnungstools bieten auslöserbasierte Jobplaner, sodass Sie Ihren Prozess nach Zeit oder Ereignis planen können.

Beispiel für eine Datenzuordnung

Normalerweise werden Quelldaten je nach Anwendungsfall entweder an eine relationale Datenbank, ein Data Warehouse oder eine beliebige Datei wie ein CSV-Dokument weitergeleitet. In den meisten Fällen verwenden Unternehmen eine Datenzuordnungsvorlage, um mithilfe einer Datenzuordnungslösung Felder von einem Datenbanksystem mit dem anderen abzugleichen.

Die Komplexität der Aufgaben zur Integration von Quelle-Ziel-Zuordnungen variiert je nach Datenhierarchie und der Ungleichheit zwischen der Struktur von Quell- und Zieldaten. Ob vor Ort oder in der Cloud: Jede Geschäftsanwendung verwendet Metadaten, um die Datenfelder und Attribute zu erklären, aus denen die Daten und semantischen Regeln bestehen. Diese Regeln regeln, wie Daten in dieser Anwendung oder diesem Repository gespeichert werden. Das Ziel besteht darin, eine nahtlose Übertragung von der Quelle zum Ziel ohne Datenverlust sicherzustellen, und der Datenzuordnungsprozess spielt in diesem Aspekt eine Schlüsselrolle.

Zum Beispiel, Microsoft Dynamics CRM enthält mehrere Datensätze mit unterschiedlichen Objekten wie Leads, Opportunities und Wettbewerber. Jeder dieser Datensätze hat mehrere Felder wie Name, Kontoinhaber, Stadt, Land, Berufsbezeichnung und mehr. Die Anwendung hat auch ein definiertes Schema zusammen mit Attributen, Aufzählungen und Zuordnungsregeln. Um einen neuen Datensatz zum Schema des Datenobjekts hinzuzufügen, muss der Benutzer eine Datenzuordnung aus den Quellfeldern zum Microsoft Dynamics CRM-Konto erstellen.

Anwendungsfälle für die Datenzuordnung

Unternehmen nutzen häufig Tools, um Daten aus verschiedenen externen und internen Quellen zu sammeln und diese dann in ein für die betrieblichen und analytischen Prozesse geeignetes Format umzuwandeln. Hier sind einige Anwendungsfälle, bei denen Tools helfen können:

Datenintegration

Für eine erfolgreiche Integration müssen Quell- und Zieldatenrepositorys dieselbe Struktur aufweisen. Das kommt jedoch selten vor. Datenzuordnungssoftware hilft dabei, die Unterschiede in den Quell- und Zielschemata zu überbrücken Datenumwandlung und Konvertierung. Dadurch können Unternehmen Informationen aus verschiedenen Datenpunkten effizient konsolidieren.

Datenmigration

Datenmigration ist der Prozess des Verschiebens von Daten von einem System in ein anderes und ein Datenbank-Mapping-Tool kann dies nahtlos tun. Während der Prozess verschiedene Schritte umfasst, ist die Erstellung von Zuordnungen zwischen Quelle und Ziel eine der komplexesten und zeitaufwändigsten Aufgaben, insbesondere wenn sie manuell durchgeführt wird. Ungenaue und ungültige Zuordnungen in dieser Phase können die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten beeinträchtigen und zum Scheitern des Datenmigrationsprojekts führen. Codefreie Software mit Automatisierungsfunktionen ist eine sicherere Alternative für die erfolgreiche Migration von Daten an ein beliebiges Ziel, beispielsweise ein Data Warehouse.

Datenumwandlung

Da sich Unternehmensdaten an verschiedenen Orten und Formaten befinden, ist die Datenzuordnung und Datenumwandlung sind unerlässlich, um Informationssilos aufzubrechen und Erkenntnisse zu gewinnen. Die Zuordnung ist der erste Schritt im Datentransformationsprozess, der Daten in einen Staging-Bereich bringt, wo sie in das gewünschte Format konvertiert werden. Nach der Transformation wird es dann zum endgültigen Ziel, dh in die Datenbank, verschoben.

Elektronischer Datenaustausch (EDI) Austausch

Die Datenzuordnung spielt eine wichtige Rolle bei der EDI-Dateikonvertierung, indem sie die Dateien in verschiedene Formate wie XML, JSON und Excel konvertiert. Ein intuitives Tool ermöglicht es dem Benutzer, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und integrierte Transformationen und Funktionen zum Zuordnen von Daten zu nutzen EDI-Formate ohne eine einzige Codezeile zu schreiben. Es hilft, einen nahtlosen B2B-Datenaustausch durchzuführen.

Gängige Datenzuordnungstechniken

Welche Technik Sie wählen, hängt von Ihren Anforderungen ab, zu denen vor allem die Art der Daten und das Datenvolumen gehören. Es gibt dort drei Arten von Techniken:

Automatisiert

Angesichts der großen Menge und Vielfalt der damit verbundenen Daten setzen die meisten Unternehmen mittlerweile auf Automatisierung. Bei der automatisierten Datenzuordnung wird ein spezielles, häufig codefreies Tool verwendet, das nahtlos Daten aus mehreren Quellen extrahiert, sie umwandelt und sie dann ohne manuellen Aufwand in ein Ziel lädt. Der Einsatz von Automatisierung bietet verschiedene Vorteile:

• Sofortige Datenvorschau
• Geringere Fehlerwahrscheinlichkeit
• Schnellere Erkenntnisse
• Ermöglicht es Geschäftsanwendern, die Verantwortung zu übernehmen

Deshalb wann Mario Ferrer, ein leitender Datenarchitekt benutzt Astera CenterpriseDadurch konnte die Datenintegrationszeit von zwei Wochen auf nur fünf Minuten verkürzt werden. Dadurch verzeichnete das Unternehmen enorme Kosteneinsparungen und eine deutlich gesteigerte Entwicklerproduktivität.

Manuell

Wenn Sie zögern, ein Datenmapping-Tool zu implementieren, besteht die nächste Möglichkeit darin, dies manuell zu tun. Dabei müssen Sie jedes Feld von der Datenquelle manuell codieren und dem Ziel zuordnen. Der manuelle Prozess ist nicht nur zeitaufwändig, sondern auch fehleranfällig und stellt eine enorme Belastung für das IT-Team dar. Angesichts der Datenmengen, die Unternehmen heutzutage generieren, ist die manuelle Verarbeitung nicht die beste Option.

Schema-Mapping 

Es handelt sich um eine halbautomatische Strategie, bei der eine Lösung eine Beziehung zwischen einer Datenquelle und dem Zielschema herstellt. IT-Experten überprüfen die durch das Schema-Mapping-Tool hergestellten Verbindungen und nehmen gegebenenfalls Anpassungen vor.

Sobald Sie Ihre Datenflüsse erstellt haben, können Sie den Prozess automatisieren.

Bedeutung der branchenübergreifenden Datenzuordnung

Gesundheitswesen

In den Healthcare-IndustrieDurch die Zuordnung wird die Interoperabilität für EHR (elektronische Gesundheitsakte) erreicht, indem die Daten zwischen Quelle und Ziel abgeglichen werden. Dadurch können medizinische Fachkräfte wichtige Patienteninformationen austauschen und Gesundheitsdaten aus verschiedenen Datenbanken, Anwendungen und Data Warehouses wie EHR und EMR kombinieren. Die kartierten Daten werden für andere kritische Prozesse weiterverwendet, wie z Datenmigration und Datenintegration.

Handel

Die Datenzuordnung spielt im Einzelhandel eine zentrale Rolle, indem sie die Lücke zwischen Online- und Offline-Einkaufserlebnissen schließt. Es ermöglicht Einzelhändlern, Daten aus verschiedenen Quellen wie E-Commerce-Plattformen, Websites, mobilen Apps und sozialen Medien zusammenzuführen, um eine zu erstellen 360-Grad-Ansicht des Kunden. Mit einem vollständigen Kundenprofil können Einzelhändler Marketingkampagnen effektiv personalisieren. Wenn ein Kunde beispielsweise bestimmte Produkte auf der Website oder in der App durchstöbert, können die Kartendaten dem Einzelhändler ermöglichen, maßgeschneiderte Empfehlungen oder Werbeaktionen per E-Mail, über soziale Medien oder sogar Benachrichtigungen im Geschäft zu senden.

Finanzen

Die Datenzuordnung erleichtert außerdem die effiziente und genaue Verwaltung von Finanzinformationen. Es ermöglicht Unternehmen, den Fluss von Finanzdaten in ihren Systemen, wie z. B. Transaktionsaufzeichnungen, Gewinn- und Verlustrechnungen, Bilanzen und Anlageportfolios, umfassend zu verstehen. Diese strukturierte Darstellung hilft bei der Identifizierung kritischer Datenbeziehungen und gewährleistet Datenkonsistenz, Transparenz und Einhaltung gesetzlicher Standards.

Herausforderungen bei der Datenzuordnung

1. Datenheterogenität: Daten stammen oft aus unterschiedlichen Quellen. Jede Quelle hat ihre eigenen Datenformate, Strukturen und Konventionen. Die Zuordnung von Daten aus heterogenen Quellen kann aufgrund von Inkonsistenzen und Unterschieden in der Datendarstellung eine Herausforderung darstellen.
2. Datenvolumen: Große Mengen können im Hinblick auf Speicherung, Verarbeitung und Leistungsoptimierung bei der Datenzuordnung schwierig zu handhaben sein. Große Datenmengen nehmen nicht nur mehr Zeit in Anspruch, sondern erfordern auch erhebliche Rechenressourcen wie Speicher und Rechenleistung.
3. Datenqualität: Daten von schlechter Qualität, die mit fehlenden Werten, Duplikaten, Ungenauigkeiten und Inkonsistenzen behaftet sind, machen es schwierig, Felder zwischen Quell- und Zielsystemen genau abzugleichen.
4. Komplexe Transformationen: Einige Datenzuordnungsaufgaben erfordern komplexe Transformationen wie Aggregationen, Berechnungen und bedingte Logik. Bei der Implementierung dieser Transformationen müssen Sie beim Mapping sehr vorsichtig sein, da zu viele Transformationen das Mapping schnell sehr komplex machen können. Es ist besser, ein visuelles Tool zu verwenden, das es einfacher macht, Datenzuordnungen in Echtzeit zu sehen.
5. Datenamt: Die Datenzuordnung kann komplexer werden, wenn Sie die Einhaltung von Data-Governance-Richtlinien sicherstellen müssen, einschließlich Datenschutzbestimmungen wie DSGVO oder HIPAA. In solchen Fällen ist es wichtig, den Datenzugriff, die Sicherheit und die Einwilligung bei der Datenzuordnung zu verwalten.
6. Schemaentwicklung: Das Quellen- und Ziel-Ziel-Schema kann sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Wenn Sie ein langfristiges Projekt haben, müssen Sie alle Änderungen in der Struktur im Auge behalten und die Abwärtskompatibilität sicherstellen.

Best Practices für die Datenzuordnung

Auch wenn Sie ein Tool verwenden, ist es wichtig, die Best Practices zu befolgen, um sicherzustellen, dass Sie jegliche Komplexität vermeiden und Daten korrekt zuordnen. Hier sind einige Faktoren, die Sie beachten sollten:

1. Klären Sie die Geschäftsanforderungen

Bestimmen Sie, warum die Zuordnung Ihrer Daten erforderlich ist. Dient es der Datenmigration, Integration, Berichterstellung, Analyse oder einem anderen Zweck? Formulieren Sie die Endziele klar. Erwägen Sie die Zusammenarbeit mit Geschäftsbereichsleitern und -managern, da diese Einblicke in die Verwendung von Daten geben können.

2. Daten identifizieren und zuordnen

Viele ausgefeilte Lösungen ermöglichen es Ihnen, Objekte in einem Fluss einfach durch Ziehen und Ablegen von Feldern eines Objekts in die entsprechenden Felder des anderen Objekts zuzuordnen. Diese Lösungen sind darauf ausgelegt, mit großen Mengen komplexer Daten zu arbeiten und gleichzeitig alle Richtlinien der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einzuhalten.

3. Sorgen Sie für Datensicherheit

Erweiterte Tools sind mit vielen Sicherheitsfunktionen ausgestattet, die Ihnen 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.

4. Automatisieren Sie den Prozess

Um Inkonsistenzen in den Namenskonventionen zu beheben, bieten einige Tools automatisierte Funktionen zum Zuordnen von Daten. Zum Beispiel in Astera Centerprisekönnen Benutzer diese Funktion nutzen, indem sie ein Synonymdateiwörterbuch erstellen, das die aktuellen und alternativen Namen eines Headerfelds in einer Tabelle enthält. Zur Laufzeit, Centerprise Ordnet diese unterschiedlichen Felder automatisch zu und extrahiert Daten aus ihnen.

Die automatisierte Funktion ist besonders hilfreich beim Umgang mit großen Datensätzen, da sie die Fehlerwahrscheinlichkeit bei Zuordnungen verringert.

5. Regelmäßige Wartung

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

Funktionen wie die sofortige Datenvorschau bieten Transparenz in den Zuordnungen jedes Integrationsflusses. Mit dieser Funktion können Sie komplexe Zuordnungen in Echtzeit debuggen und Fehler verhindern, bevor der Flow ausgeführt wird.

5. Führen Sie Aufzeichnungen über den Datenaustausch

Sie benötigen Datenkarten, um alle Entitäten zu identifizieren, mit denen Sie die Daten geteilt haben. Dies hilft bei der Verfolgung personenbezogener Daten durch die Verwendung von Anfragen und zum Zeitpunkt der Löschung. Berücksichtigen Sie Anwendungsfälle für jede Zuordnung, klassifizieren Sie Anwendungen, die die Karten verwenden, und dokumentieren Sie die Quelle-zu-Ziel-Konvention der Zuordnung und deren Verwendung im Workflow.

Arbeiten mit dem Datenzuordnungstool 

Ein Datenmapping-Tool erleichtert die Durchführung des Datenmapping-Prozesses erheblich. Diese Tools bieten eine visuelle und automatisierte Schnittstelle für die Zuordnung von Daten von Quell- zu Zielsystemen, sodass Benutzer aller Art ihre datengesteuerten Initiativen selbst in die Hand nehmen können, ohne auf das IT-Team angewiesen zu sein.

Auf dem Markt finden Sie verschiedene Werkzeuge. Hier sind einige Faktoren, die Sie berücksichtigen müssen, bevor Sie sich für eines für Ihr Unternehmen entscheiden:

1. Visuelle Schnittstelle: Eine intuitive, visuelle Oberfläche, mit der Sie Datenzuordnungen erstellen, bearbeiten und visualisieren können.
2. Konnektivität: Unterstützung für eine Vielzahl von Datenquellen und -zielen, einschließlich Datenbanken, Dateiformaten, APIs und Cloud-Diensten, um eine nahtlose Datenintegration zu ermöglichen.
3. Datenumwandlung: Erweiterte Transformationsfunktionen, Skriptfunktionen und Datenbearbeitungsfunktionen zur Transformation von Daten während des Mappings, um Kompatibilität und Konsistenz sicherzustellen.
4. Datenvalidierung: Validierungsregeln und Datenqualitätsprüfungen zur Überprüfung der Datengenauigkeit und Einhaltung vordefinierter Kriterien.
5. Komplexe Transformationen: Unterstützung für komplexe Datentransformationen, Aggregationen, Berechnungen und bedingte Logik zur Handhabung verschiedener Datenzuordnungsszenarien.
6. Fehlerbehandlung: Robuste Fehlerbehandlungsmechanismen zum Erfassen, Verwalten und Beheben von Fehlern während Datenzuordnungsprozessen.
7. Versionskontrolle: Versionierungsfunktionen zum Verwalten von Änderungen an der Datenzuordnungslogik und zum Verwalten eines Revisionsverlaufs.
8. Automation: Automatisierungs- und Jobplanungsfunktionen zur Beschleunigung der Datenzuordnung und Eliminierung manueller Eingriffe

Astera Centerprise – Ein Datenzuordnungstool der Enterprise-Klasse 

Entwickelt, um Entwicklern und Geschäftsanwendern das gleiche Maß an Benutzerfreundlichkeit und Leistung zu bieten Astera Centerprise ist eine vollständige Datenverwaltungslösung, die von mehreren verwendet wird Fortune 1000 Unternehmen. Das folgende Bild veranschaulicht die Datenbankzuordnung in Astera Centerprise. Daten aus drei verschiedenen Datenbanktabellen, Lead, Lead-Historie und Lead-Status verbunden und in ein Excel-Ziel geladen.

Die Zuordnung kann je nach Anzahl, Datentypen, Schema, Primärschlüsseln und Fremdschlüsseln der Datenquellen unterschiedlich komplex sein. Jedoch, Astera Centerprise vereinfacht die Datenzuordnung erheblich: Hier sind einige bemerkenswerte Funktionen von Astera Centerprise Das macht es zu einem idealen Instrument für Investitionen im Jahr 2023:

• Grafische Benutzeroberfläche per Drag & Drop
• Industrietauglicher ETL-Motor
• Sofort einsatzbereite Konnektivität für verschiedene Quellen und Ziele
• Integrierte erweiterte Transformationen und Funktionen zum Bearbeiten von Daten
• Erweiterte Datenqualitätsfunktionen
• Workflow-Automatisierung und Jobplanung
• API-Integration

Schlussfolgerung

Durch den Einsatz eines Tools können Sie die Datenanalyse beschleunigen und Einblicke in Echtzeit erhalten. Laden Sie eine kostenlose 14-Testversion herunter und erfahren Sie, wie Sie Datenzuordnungen von Quelle zu Ziel erstellen, ohne eine einzige Codezeile mit zu schreiben Astera Centerprise.