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.
Beispiele für Datenzuordnungen
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.
Möchten Sie Daten aus mehreren Quellen (Datenbanken, Dateien, Webanwendungen) in ein Data Warehouse laden?
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.
Wie funktioniert die Datenzuordnung?
Die Datenzuordnung ist kein komplexer Prozess, wenn sie mit einem automatisierten Tool durchgeführt wird. Bevor Sie beginnen, ist es jedoch wichtig, den Prozess zu verstehen.
1. Identifizieren Sie die Datenquellen
Bevor Sie mit dem Sammeln Ihrer Daten beginnen, ermitteln Sie, aus welchen Datenquellen Sie Daten extrahieren müssen. Wenn Sie beispielsweise ein Einzelhandelsunternehmen sind, verfügen Sie möglicherweise über Ihre Daten in einer Kundendatenbank, auf Social-Media-Plattformen und in Apps. Wenn Sie ein Datenzuordnungstool verwenden, können Sie über integrierte Konnektoren und APIs problemlos eine Verbindung zu diesen Quellen herstellen.
2. Datenformate verstehen
Sobald Sie Ihre Datenquellen identifiziert haben, sollten Sie verstehen, mit welchen Datenformaten Sie es zu tun haben. Die Datenzuordnung kann beim Umgang mit unstrukturierten Datenformaten und hierarchischen Daten etwas komplex sein. Bei den meisten Tools handelt es sich jedoch um vollständige ETL-Tools mit erweiterten Datenextraktionsfunktionen. Sie müssen lediglich die Datenquellen per Drag-and-Drop verschieben.
3. Identifizieren Sie die Felder, die Sie zuordnen müssen
Das Wichtigste beim Zuordnen von Feldern, insbesondere bei der Datenintegration, ist die Anzahl der vorhandenen Quellen. Identifizieren Sie, woher Ihre Daten stammen und ob die Felder miteinander übereinstimmen. Im Falle einer Migration müssen Sie die Formate des Zielziels sicherstellen.
4. Standardisieren Sie Namenskonventionen
Wenn Sie Daten aus mehreren Quellen zuordnen, ist es äußerst wichtig, einheitliche Benennungsformate zu verwenden. Sie müssen beispielsweise sicherstellen, dass die Telefonnummern in allen Quellen das gleiche Format haben, z. B. +1 oder 001.
5. Kartendaten
Sobald Sie mit den Grundlagen vertraut sind, ist es an der Zeit, Daten zuzuordnen. Codefreie Tools machen es einfacher, indem sie eine visuelle Benutzeroberfläche und Point-and-Click-Funktionen bereitstellen.
6. Datenumwandlung
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.
7. Automatisieren
Sobald Sie Ihre Datenflüsse erstellt haben, können Sie den Prozess automatisieren. Datenzuordnungstools bieten auslöserbasierte Jobplaner, sodass Sie Ihren Prozess nach Zeit oder Ereignis planen können.
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.
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.
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
Fazit
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.
[/ fusion_text] [/ fusion_builder_column] [/ fusion_builder_row] [/ fusion_builder_container]