Los datos empresariales se vuelven más dispersos y voluminosos cada día. Al mismo tiempo, se ha vuelto más importante que nunca para las empresas aprovechar los datos y transformarlos en información procesable. Las organizaciones recopilan información de varios puntos de datos y es posible que no siempre estén en el mismo formato. En tal escenario, la integración de todas las fuentes de datos dispares y la creación de canalizaciones de datos automatizadas para dar sentido a los datos dispersos se vuelve esencial. Esto se logra a través de una herramienta de mapeo de datos.

En este blog descubrirás:

¿Qué es el mapeo de datos? 

El mapeo de datos es el proceso de extraer campos de datos de uno o varios archivos de origen y compararlos con sus campos de destino relacionados en el destino. Ayuda a consolidar los datos extrayéndolos, transformándolos y cargándolos en un sistema de destino. Es el paso inicial de cualquier proceso de datos, incluidos ETL y la integración de datos. Las empresas pueden mapear y transformar datos para producir información relevante basada en datos para mejorar la eficiencia empresarial.

En primera proceso de mapeo de datos, los datos de origen se dirigen a la base de datos de destino, que puede ser una base de datos relacional, un almacén de datos o cualquier archivo, como un documento CSV, según el caso de uso. En la mayoría de los casos, las empresas usan una plantilla de mapeo de datos para hacer coincidir los campos de un sistema de base de datos con otro mediante una solución de mapeo de datos.

Aquí hay un ejemplo de un software de mapeo de datos que ilustra el proceso de un documento de Excel a CSV. En la Figura 1, los campos 'Nombre', 'Correo electrónico' y 'Teléfono' de una fuente de Excel se asignan a los campos relevantes en un archivo delimitado, que es nuestro destino.

ejemplo de herramienta de mapeo de datos

Mapeo de origen a destino en Astera Centerprise usando una interfaz de usuario de mapeo de datos gráficos

Las tareas de integración de mapeo de origen a destino varían en complejidad según la jerarquía de datos y la disparidad entre la estructura de los datos de origen y de destino. Ya sea en las instalaciones o en la nube, todas las aplicaciones empresariales utilizan metadatos para explicar los campos de datos y los atributos que constituyen los datos y las reglas semánticas. Estas reglas rigen cómo se almacenan los datos dentro de esa aplicación o repositorio. El objetivo es garantizar una transferencia fluida desde el origen hasta el destino sin pérdida de datos, y el proceso de mapeo de datos juega un papel clave en este aspecto.

Por ejemplo, Microsoft Dynamics CRM contiene varios conjuntos de datos con diferentes objetos, como clientes potenciales, oportunidades y competidores. Cada uno de estos conjuntos de datos tiene varios campos como Nombre, Titular de la cuenta, Ciudad, País, Cargo y más. La aplicación también tiene un esquema definido junto con atributos, enumeraciones y reglas de mapeo. Para agregar un nuevo registro al esquema del objeto de datos, el usuario deberá crear un mapa de datos desde los campos de origen a la cuenta de Microsoft Dynamics CRM.

El mapeo de datos se utiliza en una variedad de casos de uso e industrias para optimizar los procesos de datos. por ejemplo, en el industria de la salud, el mapeo ayuda a lograr la interoperabilidad para EHR (registro médico electrónico) al hacer coincidir los datos entre el origen y el destino. Esto permite a los profesionales de la salud compartir información crítica del paciente y combinar datos de atención médica de varias bases de datos, aplicaciones y almacenes de datos como EHR y EMR. Los datos mapeados se utilizan además para otros procesos críticos, como migración de datos y integración de datos.

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Mapeo de datos en acción

El mapeo puede tener un grado variable de complejidad, según el número, los tipos de datos, el esquema, las claves principales y las claves externas de las fuentes de datos. Por ejemplo, en el siguiente ejemplo de mapeo de base de datos, los datos de tres tablas de base de datos diferentes, Cliente potencial, historial de clientes potenciales y estado de clientes potenciales se une y se carga en un destino de Excel.

ejemplo de mapeo de datos ejecutado en una solución de mapeo de datos

La característica de mapeo de datos ETL de Astera Centerprise data integrator en acción

Con este proceso, los usuarios pueden realizar una variedad de tareas de integración y transformación de datos, según las necesidades de administración de datos de una empresa y las capacidades de la herramienta de mapeo de datos. Los casos de uso comunes incluyen el mapeo de esquemas de bases de datos para la integración previa, la limpieza de datos de almacenes de datos dispares y la conversión de datos de sistemas heredados.

Antes de comenzar el proceso de mapeo de datos, los equipos de producción deben asegurarse de tener toda la información requerida de las partes interesadas. Si alguna información sensible necesita ser mapeada por separado, debe informarse antes de iniciar el proceso. En la mayoría de los casos, agregan controles de calidad de datos para minimizar el riesgo de fuga de datos o sabotaje de control de acceso.

Técnicas comunes de mapeo

Hay tres técnicas principales comúnmente utilizadas en la industria:

  1. Asignación manual de datos: Requiere que los profesionales de TI codifiquen o mapeen manualmente la fuente de datos al esquema de destino.
  2. Mapeo de esquemas: Es una estrategia semiautomatizada. Una solución de mapeo de datos establece una relación entre una fuente de datos y el esquema de destino. Los profesionales de TI comprueban las conexiones realizadas por la herramienta de mapeo de esquemas y realizan los ajustes necesarios.
  3. Mapeo de datos completamente automatizado: La técnica de mapeo de datos más conveniente, simple y eficiente utiliza una interfaz de usuario de mapeo de datos de arrastrar y soltar sin código. Incluso los usuarios no técnicos pueden realizar tareas de mapeo con solo unos pocos clics.

Casos de uso comunes del mapeo de datos

Las empresas utilizan este proceso para extraer valor comercial de los datos, ya que la información recopilada de varias fuentes externas e internas debe unificarse y transformarse en un formato adecuado para los procesos operativos y analíticos. Aquí hay algunos casos de uso que utilizan ampliamente el proceso de mapeo:

Integración de Datos

Para una integración exitosa, los repositorios de datos de origen y de destino deben tener la misma estructura, lo cual es poco frecuente. Las soluciones de mapeo de datos ayudan a salvar las diferencias en los esquemas de origen y destino a través de transformación de datos y conversión. Esto permite a las empresas consolidar la información de diferentes puntos de datos de manera eficiente. Es por eso que las herramientas de integración de datos disponibles en el mercado incluyen la función de mapeo sin código.

Migración de datos

Migración de datos es el proceso de mover datos de un sistema a otro, que se puede realizar sin problemas utilizando una herramienta de mapeo de base de datos. Si bien hay varios pasos involucrados en el proceso, la creación de asignaciones entre el origen y el destino es una de las tareas más complejas y que requiere más tiempo, especialmente cuando se realiza manualmente. Las asignaciones inexactas e inválidas en esta etapa pueden afectar negativamente la precisión y la integridad de los datos, lo que lleva al fracaso del proyecto de migración de datos. El software de mapeo de datos sin código, con funciones de automatización, es una alternativa más segura para migrar datos con éxito a cualquier destino, como un almacén de datos.

Transformación de datos

Dado que los datos empresariales residen en varias ubicaciones y formatos, el mapeo de datos y transformación de datos son esenciales para romper los silos de información y extraer conocimientos. El mapeo es el primer paso en el proceso de transformación de datos que lleva los datos a un área de preparación para convertirlos al formato deseado. Después de la transformación, se traslada al destino final, es decir, la base de datos.

Intercambio de datos electrónicos (EDI)

El mapeo de datos juega un papel importante en la conversión de archivos EDI al convertir los archivos a varios formatos, como XML, JSON y Excel. Una herramienta intuitiva de mapeo de datos permite al usuario extraer datos de diferentes fuentes y utilizar transformaciones y funciones integradas para mapear datos a Formatos EDI sin escribir una sola línea de código. Ayuda a realizar un intercambio de datos B2B sin problemas.

Varios tipos de herramientas de mapeo de datos

Existen diferentes tipos de herramientas para el mapeo de datos disponibles en el mercado que simplifican el proceso. Se pueden clasificar en tres grandes tipos:

Herramientas en las instalaciones

Las herramientas de mapeo de datos en las instalaciones se alojan en el servidor de una empresa y utilizan una infraestructura informática nativa. Muchas herramientas locales eliminan la necesidad de codificación manual para crear mapeos complejos y automatizar tareas repetitivas en el proceso de mapeo.

Herramientas basadas en la nube

Estas herramientas están alojadas en la nube y se puede acceder a ellas a través de un navegador web. Las herramientas de mapeo de datos basadas en la nube también tienen funciones de automatización que pueden simplificar el proceso de mapeo.

Herramientas de código abierto

Las herramientas de mapeo de datos de código abierto proporcionan una alternativa de bajo costo al software de mapeo de datos local. Estas herramientas son adecuadas para pequeñas empresas con volúmenes de datos más bajos y casos de uso más simples.

¿Cómo encontrar el software de mapeo de datos adecuado?

La selección de un software de mapeo de datos es fundamental para el éxito de cualquier proyecto de integración, transformación y almacenamiento de datos. El proceso implica identificar el caso de uso empresarial único y las características imprescindibles.

La clave para elegir el software adecuado para sus necesidades es la investigación. Reseñas en línea en sitios web como Capterra, G2 Crowd y Software Advice puede ser un buen punto de partida para preseleccionar sus selecciones. Algunas de las características clave que le gustaría tener en una herramienta de mapeo de datos automatizado incluyen:

  • Soporte para diversos sistemas: Conectividad a una gama de fuentes de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, incluidas bases de datos, servicios web, almacenes de datos y formatos de archivo sin formato, como delimitado y CSV es el elemento básico de todas las herramientas de mapeo de información.
  • Interfaz gráfica de usuario libre de código, arrastrar y soltar: Un entorno sin código para crear asignaciones y una interfaz de usuario gráfica de arrastrar y soltar para procesar datos mediante transformaciones integradas.
  • Capacidad para programar y automatizar trabajos: La capacidad de orquestar un completo workflow El uso de la programación de trabajos activada por tiempo y eventos es una característica valiosa de una herramienta. Esta automatización reduce el trabajo manual, mejorando la productividad y ahorrando tiempo.
  • Función de vista previa instantánea para pruebas en tiempo real: Funciones intuitivas como Instant Data Preview ayudar a prevenir errores de mapeo en el momento del diseño. Esta funcionalidad le permite al usuario ver los datos procesados ​​y sin procesar en cualquier paso del proceso de datos.
  • Mapeo de conversión de datos SmartMatch para resolver conflictos de nombres: Lectura de archivos basada en sinónimos para resolver discrepancias en los nombres de campo y la función de linaje de datos comerciales para abordar los desafíos de los conflictos de nombres. Se puede hacer definiendo sinónimos para una palabra en el diccionario de sinónimos de un proyecto en particular.

Presentamos: Astera Centerprise – Una solución de mapeo de datos de nivel empresarial 

Diseñado para ofrecer el mismo nivel de usabilidad y rendimiento tanto para desarrolladores como para usuarios empresariales, Astera Centerprise es una solución completa de gestión de datos utilizada por varios Compañías de Fortune 1000. Con un motor ETL de potencia industrial, funcionalidad de almacenamiento de datos, integración de API, automatización del flujo de trabajo, conectividad lista para usar y una interfaz de usuario gráfica de arrastrar y soltar, Astera Centerprise automatiza todo el viaje de datos.

 

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