Unternehmensdaten werden von Tag zu Tag verteilter und umfangreicher. Gleichzeitig ist es für Unternehmen wichtiger denn je, Daten zu nutzen und in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Organisationen sammeln Informationen von verschiedenen Datenpunkten, und sie haben möglicherweise nicht immer das gleiche Format. In einem solchen Szenario ist es unerlässlich, alle unterschiedlichen Datenquellen zu integrieren und automatisierte Datenpipelines zu erstellen, um die verteilten Daten zu verstehen. Dies wird durch ein Datenzuordnungstool erreicht.

In diesem Blog erfahren Sie:

Was ist Data Mapping? 

Bei der Datenzuordnung werden Datenfelder aus einer oder mehreren Quelldateien extrahiert und mit den zugehörigen Zielfeldern im Ziel abgeglichen. Es hilft bei der Konsolidierung von Daten, indem es sie extrahiert, transformiert und in ein Zielsystem lädt. Es ist der erste Schritt jedes Datenprozesses, einschließlich ETL und Datenintegration. Unternehmen können Daten abbilden und transformieren, um relevante datengesteuerte Erkenntnisse zu gewinnen und so die Unternehmenseffizienz zu verbessern.

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

Hier ist ein Beispiel für eine Datenzuordnungssoftware, die den Prozess von einem Excel- zu einem CSV-Dokument veranschaulicht. In Abbildung 1 werden die Felder „Name“, „E-Mail“ und „Telefon“ aus einer Excel-Quelle den relevanten Feldern in einer Datei mit Trennzeichen zugeordnet, die unser Ziel ist.

Beispiel für ein Datenmapping-Tool

Zuordnung von Quelle zu Ziel in Astera Centerprise Verwenden einer grafischen Datenzuordnungs-Benutzeroberfläche

Die Integrationsaufgaben für die Quell-Ziel-Zuordnung variieren je nach Datenhierarchie und Unterschied zwischen der Struktur von Quell- und Zieldaten in ihrer Komplexität. 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 bestimmen, wie Daten innerhalb dieser Anwendung oder dieses Repository gespeichert werden. Ziel ist es, eine nahtlose Übertragung von der Quelle zum Ziel ohne Datenverlust zu gewährleisten, und der Datenmapping-Prozess spielt dabei 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.

Datenmapping wird in einer Reihe von Anwendungsfällen und Branchen eingesetzt, um Datenprozesse zu rationalisieren. Zum Beispiel im Healthcare-Industriehilft Mapping dabei, die Interoperabilität für EHR (elektronische Patientenakte) zu erreichen, indem die Daten zwischen Quelle und Ziel abgeglichen werden. Auf diese Weise können medizinische Fachkräfte wichtige Patienteninformationen austauschen und Gesundheitsdaten aus verschiedenen Datenbanken, Anwendungen und Data Warehouses wie EHR und EMR kombinieren. Die abgebildeten Daten werden weiter für andere kritische Prozesse verwendet, wie z Datenmigration funktioniert Datenintegration.

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Datenzuordnung in Aktion

Das Mapping kann je nach Anzahl, Datentypen, Schema, Primärschlüsseln und Fremdschlüsseln der Datenquellen unterschiedlich komplex sein. Beispielsweise werden im folgenden Beispiel einer Datenbankzuordnung Daten aus drei verschiedenen Datenbanktabellen, Lead, Lead-Historie und Lead-Status verbunden und in ein Excel-Ziel geladen.

Beispiel für eine Datenzuordnung, die in einer Datenzuordnungslösung ausgeführt wird

Die ETL-Datenzuordnungsfunktion von Astera Centerprise data integrator in Aktion

Mit diesem Prozess können Benutzer eine Reihe von Datenintegrations- und -transformationsaufgaben ausführen, abhängig von den Datenverwaltungsanforderungen eines Unternehmens und den Fähigkeiten des Datenzuordnungstools. Häufige Anwendungsfälle umfassen Datenbankschema-Mapping für die Vorintegration, Datenbereinigung aus unterschiedlichen Datenspeichern und Datenkonvertierung aus Legacy-Systemen.

Vor Beginn des Datenmapping-Prozesses müssen Produktionsteams sicherstellen, dass sie alle erforderlichen Informationen von den Stakeholdern haben. Wenn sensible Informationen separat zugeordnet werden müssen, sollten sie vor Beginn des Prozesses informiert werden. In den meisten Fällen fügen sie Datenqualitätsprüfungen hinzu, um das Risiko von Datenlecks oder Sabotage der Zugriffskontrolle zu minimieren.

Gängige Mapping-Techniken

Es gibt drei Haupttechniken, die üblicherweise in der Industrie verwendet werden:

  1. Manuelle Datenzuordnung: Es erfordert, dass IT-Experten die Datenquelle manuell codieren oder dem Zielschema manuell zuordnen.
  2. Schemazuordnung: Es ist eine halbautomatische Strategie. Eine Datenzuordnungslösung stellt eine Beziehung zwischen einer Datenquelle und dem Zielschema her. IT-Experten prüfen die Verbindungen des Schema-Mapping-Tools und nehmen gegebenenfalls Anpassungen vor.
  3. Vollautomatische Datenzuordnung: Die bequemste, einfachste und effizienteste Datenzuordnungstechnik verwendet eine codefreie Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche für die Datenzuordnung. Auch technisch nicht versierte Benutzer können mit wenigen Klicks Mapping-Aufgaben durchführen.

Häufige Anwendungsfälle der Datenzuordnung

Unternehmen nutzen diesen Prozess, um geschäftlichen Nutzen aus Daten zu ziehen, da die aus verschiedenen externen und internen Quellen gesammelten Informationen vereinheitlicht und in ein für die operativen und analytischen Prozesse geeignetes Format umgewandelt werden müssen. Hier sind einige Anwendungsfälle, die den Mapping-Prozess umfassend nutzen:

Datenintegration

Für eine erfolgreiche Integration müssen die Quell- und Zieldatenspeicher die gleiche Struktur haben, was selten vorkommt. Datenzuordnungslösungen helfen dabei, die Unterschiede in den Quell- und Zielschemata zu überbrücken Datenumwandlung und Konvertierung. Dies ermöglicht es Unternehmen, Informationen aus verschiedenen Datenpunkten effizient zu konsolidieren. Aus diesem Grund beinhalten die auf dem Markt erhältlichen Datenintegrationstools die codefreie Mapping-Funktion.

Datenmigration

Datenmigration ist der Prozess des Verschiebens von Daten von einem System in ein anderes, was mit einem Datenbank-Mapping-Tool reibungslos durchgeführt werden kann. Während der Prozess verschiedene Schritte umfasst, ist das Erstellen von Mappings 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 Datenzuordnungssoftware mit Automatisierungsfunktionen ist eine sicherere Alternative, um Daten erfolgreich an ein beliebiges Ziel zu migrieren, z. B. ein Data Warehouse.

Datenumwandlung

Da sich Unternehmensdaten an verschiedenen Orten und Formaten befinden, ist die Datenzuordnung und Datenumwandlung sind unerlässlich, um Informationssilos zu durchbrechen und Erkenntnisse zu gewinnen. Das Mapping ist der erste Schritt im Datentransformationsprozess, der Daten in einen Staging-Bereich bringt, um sie in das gewünschte Format zu konvertieren. Nach der Transformation wird es dann an das endgültige Ziel, die Datenbank, verschoben.

Elektronischer Datenaustausch (EDI) Austausch

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

Verschiedene Arten von Datenzuordnungstools

Auf dem Markt sind verschiedene Arten von Tools für die Datenzuordnung erhältlich, die den Prozess vereinfachen. Sie können in drei große Typen eingeteilt werden:

On-Premise-Tools

On-Premise-Datenzuordnungstools werden auf dem Server eines Unternehmens gehostet und verwenden eine native Computerinfrastruktur. Viele On-Premise-Tools eliminieren die Notwendigkeit der manuellen Codierung, um komplexe Mappings zu erstellen und sich wiederholende Aufgaben im Mapping-Prozess zu automatisieren.

Cloudbasierte Tools

Diese Tools werden in der Cloud gehostet und können über einen Webbrowser aufgerufen werden. Cloudbasierte Datenzuordnungstools verfügen auch über Automatisierungsfunktionen, die den Zuordnungsprozess vereinfachen können.

Open-Source-Tools

Open-Source-Datenzuordnungstools bieten eine kostengünstige Alternative zu lokaler Datenzuordnungssoftware. Diese Tools eignen sich für kleine Unternehmen mit geringerem Datenvolumen und einfacheren Anwendungsfällen.

Wie finde ich die richtige Datenmapping-Software?

Die Auswahl einer Datenmapping-Software ist entscheidend für den Erfolg jedes Datenintegrations-, Transformations- und Lagerhaltungsprojekts. Der Prozess umfasst die Identifizierung des einzigartigen Geschäftsanwendungsfalls und der unverzichtbaren Funktionen.

Der Schlüssel zur Auswahl der richtigen Software für Ihre Bedürfnisse ist die Recherche. Online-Bewertungen auf Websites wie Capterra, G2 Menge und Software Tipps kann ein guter Ausgangspunkt sein, um Ihre Auswahl in die engere Wahl zu ziehen. Zu den wichtigsten Funktionen, die Sie sich von einem automatisierten Datenmapping-Tool wünschen würden, gehören:

  • Unterstützung für verschiedene Systeme: Konnektivität zu einer Reihe von strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Webdiensten, Data Warehouses und Flat-File-Formaten wie Delimited und CSV, ist die Grundausstattung aller Informationsmapping-Tools.
  • Grafische, Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche ohne Code: Eine codefreie Umgebung zum Erstellen von Mappings und eine grafische Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche zum Verarbeiten von Daten mithilfe integrierter Transformationen.
  • Möglichkeit, Jobs zu planen und zu automatisieren: Die Fähigkeit, ein komplettes Arbeitsablauf. Die Verwendung von zeit- und ereignisgesteuerter Jobplanung ist eine wertvolle Funktion in einem Tool. Diese Automatisierung reduziert die manuelle Arbeit, verbessert die Produktivität und spart Zeit.
  • Sofortige Vorschaufunktion für Echtzeittests: Intuitive Funktionen wie Instant Data Preview helfen Zuordnungsfehler während der Entwurfszeit zu vermeiden. Mit dieser Funktionalität kann der Benutzer die verarbeiteten und Rohdaten in jedem Schritt der Datenverarbeitung anzeigen.
  • SmartMatch-Datenkonvertierungszuordnung zur Lösung von Namenskonflikten: Synonymgesteuertes Lesen von Dateien um Diskrepanzen in Feldnamen und Geschäftsdatenherkunftsfunktion zu beheben, um die Herausforderungen von Namenskonflikten zu bewältigen. Dies kann durch die Definition von Synonymen für ein Wort im Synonymwörterbuch eines bestimmten Projekts erfolgen.

Introducing... Astera Centerprise – Eine Datenzuordnungslösung 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. Mit einer industrietauglichen ETL-Engine, Data-Warehousing-Funktionalität, API-Integration, Workflow-Automatisierung, sofort einsatzbereiter Konnektivität und grafischer Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche, Astera Centerprise automatisiert die gesamte Datenreise.

 

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