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El automatizado, Sin código Pila de datos

Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

Mapeo de datos 101: una guía completa

1 de Abril2024

Imagine que es un analista que trabaja para una gran tienda de comercio electrónico. Desea realizar un seguimiento del recorrido de su cliente para saber de dónde provienen y qué acciones realizan antes de realizar una compra. Para identificar esto, recopila datos de diversas fuentes, como Facebook, YouTube, su sitio web, compras en tiendas y aplicaciones.

Ahora, para analizar estos datos, es necesario combinarlos, transformar y luego enviarlo a una herramienta de análisis de datos como Tableau, PowerBI o un almacenamiento de datos. ¿Asique como haces eso? A través del mapeo de datos, usted se asegura de que los datos correctos y consistentes lleguen a su destino.

En este blog, analizaremos en detalle qué es el mapeo de datos, su importancia en la inteligencia empresarial, las técnicas de mapeo de datos y el proceso.

¿Qué es el mapeo de datos? 

El mapeo de datos es el proceso de hacer coincidir campos de datos de una fuente con campos de datos de otra fuente. Ayuda a garantizar que los datos de una fuente puedan transformarse o transferirse de manera precisa y efectiva a otro destino manteniendo su integridad, coherencia y significado. El mapeo de datos es el paso inicial de cualquier proceso de datos, incluido ETL y integración de datos.

Proceso de mapeo de datos

Ahora que ha comprendido qué es exactamente el mapeo de datos, le guiaremos paso a paso por el proceso de mapeo de datos.

  1. Definir el alcance del proyecto: Defina claramente los objetivos del proceso de mapeo de datos, incluidos qué datos deben mapearse y por qué. Algunos de los objetivos comunes del mapeo de datos incluyen:
    • Integración de datos: Es posible que tenga datos de varias fuentes y que necesite consolidarlos en un formato unificado y coherente. Por ejemplo, es posible que desee combinar datos de clientes de su sitio web, aplicación móvil y tiendas físicas para obtener una visión integral de sus clientes.
    • Migración de datos: En los casos en los que esté realizando la transición a un nuevo sistema o base de datos, el objetivo podría ser migrar datos existentes del sistema antiguo al nuevo, garantizando al mismo tiempo integridad de los datos y compatibilidad.
    • Mejora de la calidad de los datos: A veces, el objetivo principal es mejorar la calidad de datosy puede utilizar el mapeo de datos para identificar y rectificar errores, inconsistencias o duplicados de datos durante el proceso.
  1. Identifique las fuentes de datos: A continuación, determine los distintos tipos de fuentes de datos que son relevantes para su proyecto. Estos pueden incluir bases de datos relacionales, archivos planos, API, sistemas externos, sistemas heredados o almacenes de datos. Luego, examine el esquema o estructura de cada fuente de datos. Comprenda las tablas, columnas, tipos de datos y relaciones dentro de los datos de origen, ya que le ayudarán a planificar el proceso de mapeo de datos de forma eficaz.
  1. Datos de perfil: Este es uno de los pasos más importantes en el proceso de mapeo de datos. Perfil de datos le ayudará a comprender cómo están organizados los datos, por ejemplo, si están almacenados en tablas, archivos u otros formatos. En las bases de datos relacionales, la creación de perfiles de datos implica identificar relaciones entre tablas utilizando claves externas, claves primarias u otros enlaces. Comprender estas relaciones es crucial para mapear y unir datos correctamente. También le ayudará a comprender la calidad de sus datos en caso de que falten valores, inconsistencias, etc.
  1. Haga coincidir los campos: Hacer coincidir campos en el proceso de mapeo de datos es un paso crucial que implica identificar y establecer relaciones entre elementos de datos (campos) en los conjuntos de datos de origen y de destino. Los campos que tienen una relación uno a uno entre origen y destino son los más fáciles de asignar. Por ejemplo, si el origen tiene un campo "Nombre del cliente" y el destino también espera un campo "Nombre del cliente", los asignará directamente. Si es necesario transformar el campo de origen antes de cargarlo en el destino, deberá especificar la lógica de transformación. Por ejemplo, si el origen tiene un campo "Fecha de nacimiento" en un formato de fecha diferente al del destino, lo asignará con una regla de transformación para convertir el formato de fecha.
  2. Transformar datos: Es muy probable que tus datos no estén estandarizados o no tengan el mismo formato, por lo que es posible que tengas que transformarlos. La mayoría de las herramientas vienen con transformaciones de datos y funciones, lo que facilita la manipulación de datos. Puede arrastrar y soltar, ordenar, fusionar y unir transformaciones fácilmente. También puede utilizar transformaciones complejas como normalizar, desnormalizar, unir árboles, etc.
    6. Pruebe y automatice: Una vez que haya cumplido todos los requisitos previos y haya configurado sus mapas de datos, es hora de comenzar a realizar pruebas antes de poder finalizarlas. Comience mapeando una pequeña cantidad de datos y pruebe para ver si surge algún problema. Si no hay problemas, simplemente puedes automatizar todo el proceso. Herramientas de mapeo de datos Ofrezca programadores de trabajos basados ​​en activadores, para que pueda programar su proceso según el tiempo o un evento.

Ejemplo de asignación de datos

Por lo general, los datos de origen se dirigen a 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 utilizan 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.

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.

Casos de uso de mapeo de datos

Las empresas suelen emplear herramientas para recopilar datos de diversas fuentes externas e internas y luego transformarlos en un formato adecuado para los procesos operativos y analíticos. A continuación se muestran algunos casos de uso en los que las herramientas pueden ayudar:

Integración de Datos

Una integración exitosa requiere que los repositorios de datos de origen y de destino tengan la misma estructura. Sin embargo, eso es algo poco común. El software de mapeo de datos ayuda a salvar las diferencias en los esquemas de origen y destino a través de la transformación y conversión de datos. Esto permite a las empresas consolidar información de diferentes puntos de datos de manera eficiente.

Migración de datos

Migración de datos es el proceso de mover datos de un sistema a otro y una herramienta de mapeo de base de datos puede hacerlo sin problemas. 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 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 diversas ubicaciones y formatos, el mapeo y la 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 permite al usuario extraer datos de diferentes fuentes y utilizar transformaciones y funciones integradas para asignar datos a EDI formatos sin escribir una sola línea de código. Ayuda a realizar un intercambio de datos B2B fluido.

¿Quiere cargar datos de múltiples fuentes (bases de datos, archivos, aplicaciones web) en un almacén de datos?

Técnicas comunes de mapeo de datos

La técnica que elija depende de sus requisitos, que principalmente incluyen el tipo de datos y el volumen de datos. Hay tres tipos de técnicas allí:

Confirmación de Viaje

La mayoría de las empresas ahora están cambiando hacia la automatización, dado el gran volumen y variedad de datos involucrados. El mapeo de datos automatizado utiliza una herramienta especializada, a menudo sin código, que extrae datos de múltiples fuentes sin problemas, los transforma y luego los carga en un destino sin ningún esfuerzo manual. Existen varias ventajas de utilizar la automatización:

  • Vista previa de datos instantánea
  • Menos posibilidades de error
  • Tiempo más rápido para obtener información
  • Permite a los usuarios empresariales hacerse cargo

Por eso cuando Mario Ferrer, arquitecto de datos sénior usado Astera Centerprise, redujo su tiempo de integración de datos de 2 semanas a solo cinco minutos. Como resultado, la empresa experimentó un enorme ahorro de costos y aumentó significativamente la productividad de los desarrolladores.

Manual

Si no está seguro de implementar una herramienta de mapeo de datos, la siguiente opción es hacerlo manualmente. En esto, debe codificar y asignar manualmente cada campo desde la fuente de datos al destino de destino. El proceso manual no sólo lleva mucho tiempo, sino que también es propenso a errores y supone una enorme carga para el equipo de TI. Ante la cantidad de datos que generan las empresas hoy en día, el manual no es la mejor opción.

Asignación de esquemas 

Es una estrategia semiautomática en la que una solución establece una relación entre una fuente de datos y el esquema de destino. Los profesionales de TI verifican las conexiones realizadas por la herramienta de mapeo de esquemas y realizan los ajustes necesarios.

Una vez que haya realizado sus flujos de datos, puede automatizar el proceso.

Importancia del mapeo de datos en todas las industrias

Healthcare

En 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 de los pacientes 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 e integración de datos.

Mercado

El mapeo de datos juega un papel fundamental en el comercio minorista al cerrar la brecha entre las experiencias de compra en línea y fuera de línea. Permite a los minoristas reunir datos de diversas fuentes, como plataformas de comercio electrónico, sitios web, aplicaciones móviles y redes sociales, para crear una Vista 360 del cliente. Con un perfil de cliente completo, los minoristas pueden personalizar las campañas de marketing de forma eficaz. Por ejemplo, si un cliente busca ciertos productos en el sitio web o la aplicación, los datos cartográficos permiten al minorista enviar recomendaciones o promociones personalizadas por correo electrónico, redes sociales o incluso notificaciones en la tienda.

Finanzas

El mapeo de datos también facilita la gestión eficiente y precisa de la información financiera. Permite a las organizaciones comprender de manera integral el flujo de datos financieros dentro de sus sistemas, como registros de transacciones, estados de resultados, balances y carteras de inversión. Esta representación estructurada ayuda a identificar las relaciones de datos críticos, lo que garantiza la coherencia, la transparencia y el cumplimiento de los estándares normativos.

Desafíos del mapeo de datos

  1. Heterogeneidad de datos: Los datos a menudo provienen de diversas fuentes. Cada fuente tiene sus propios formatos de datos, estructuras y convenciones. Mapear datos de fuentes heterogéneas puede resultar complicado debido a las inconsistencias y diferencias en las representaciones de los datos.
  2. Volumen de datos: Los grandes volúmenes pueden resultar difíciles de manejar en términos de almacenamiento, procesamiento y optimización del rendimiento durante el mapeo de datos. Un gran volumen de datos no sólo requiere más tiempo, sino que también requiere importantes recursos informáticos, como memoria y potencia de procesamiento.
  3. Calidad de los datos: Los datos de mala calidad plagados de valores faltantes, duplicados, imprecisiones e inconsistencias dificultan la coincidencia precisa de campos entre los sistemas de origen y de destino.
  4. Transformaciones complejas: Algunas tareas de mapeo de datos requieren transformaciones complejas, como agregaciones, cálculos y lógica condicional. Debe tener mucho cuidado con el mapeo al implementar estas transformaciones, ya que demasiadas transformaciones pueden hacer que el mapeo sea bastante complejo rápidamente. Es mejor utilizar una herramienta visual, que facilita ver las asignaciones de datos en tiempo real.
  5. Dato de governancia: El mapeo de datos puede volverse más complejo cuando es necesario garantizar el cumplimiento de las políticas de gobernanza de datos, incluidas las regulaciones de privacidad como GDPR o HIPAA. En tales casos, es importante gestionar el acceso a los datos, la seguridad y el consentimiento al mapear los datos.
  6. Evolución del esquema: El esquema de origen y destino de destino puede evolucionar con el tiempo. En caso de que tenga un proyecto a largo plazo, debe realizar un seguimiento de cualquier cambio en la estructura y garantizar la compatibilidad con versiones anteriores.

Mejores prácticas de mapeo de datos

Incluso si está utilizando una herramienta, es importante seguir las mejores prácticas para asegurarse de evitar cualquier complejidad y mapear los datos con precisión. Aquí hay algunos factores que debe tener en cuenta:

1. Aclarar los requisitos comerciales

Determine por qué es necesario mapear sus datos. ¿Es para migración de datos, integración, generación de informes, análisis u otro fin? Articular claramente los objetivos finales. Considere colaborar con líderes y gerentes de unidades de negocios, ya que pueden brindar información sobre cómo se utilizarán los datos.

2. Identificar y mapear datos

Muchas soluciones sofisticadas le permiten asignar objetos en un flujo simplemente arrastrando y soltando campos de un objeto en los campos correspondientes del otro. Estas soluciones están diseñadas para funcionar con grandes volúmenes de datos complejos y al mismo tiempo cumplen con todas las pautas del Reglamento general de protección de datos (GDPR).

3. Garantizar la seguridad de los datos

Las herramientas avanzadas están enriquecidas con muchas funciones de seguridad que le permiten seguro sus proyectos de integración al permitir el acceso a usuarios restringidos basados ​​en roles de usuario. Simultáneamente, estas soluciones también permiten a las empresas realizar un análisis de riesgo de sus datos.

4. Automatice el proceso

Para resolver inconsistencias en las convenciones de nomenclatura, algunas herramientas ofrecen capacidades automatizadas para mapear datos. Por ejemplo, en Astera Centerprise, los usuarios pueden utilizar esta función creando un diccionario de archivos de sinónimos que incluya los nombres actuales y alternativos de un campo de encabezado en una tabla. En tiempo de ejecución, Centerprise coincide automáticamente con estos campos diferentes y extrae datos de ellos.

La función automatizada es especialmente útil cuando se trata de grandes conjuntos de datos, ya que reduce la probabilidad de error durante los mapeos.

5. Mantener periódicamente

Para garantizar un sistema que funcione sin esfuerzo, debe formular y ejecutar un programa de mantenimiento coherente. Para abordar los desafíos distintivos de un caso de uso, es posible que deba actualizar o modificar un flujo en cualquier momento dado. Estas alteraciones pueden alterar las asignaciones y, por extensión, el flujo de datos. Por lo tanto, es mejor garantizar la precisión de sus asignaciones antes de ejecutar el proceso.

Funciones como Vista previa instantánea de datos ofrecen transparencia en las asignaciones de cualquier flujo de integración. Esta característica le permite depurar asignaciones complejas en tiempo real y evitar errores antes de ejecutar el flujo.

6. Mantenga registros de intercambio de datos

Necesita mapas de datos para identificar todas las entidades con las que ha compartido los datos. Esto ayuda durante el seguimiento de la información personal mediante la utilización de solicitudes y en el momento de la eliminación. Tenga en cuenta los casos de uso para cada mapeo, clasifique las aplicaciones que usan los mapas y documente la convención de mapeo de origen a destino y cómo se usa en el flujo de trabajo.

Trabajar con la herramienta de mapeo de datos 

Una herramienta de mapeo de datos facilita considerablemente la realización del proceso de mapeo de datos. Estas herramientas proporcionan una interfaz visual y automatizada para mapear datos desde los sistemas de origen a los de destino, lo que permite a usuarios de todo tipo hacerse cargo de sus iniciativas basadas en datos sin depender del equipo de TI.

Encontrarás varias herramientas en el mercado. Aquí hay algunos factores que debe tener en cuenta antes de elegir uno para su negocio:

  1. Interfaz visual: una interfaz visual intuitiva que le permite crear, editar y visualizar asignaciones de datos.
  2. Conectividad: Compatibilidad con una amplia gama de fuentes y destinos de datos, incluidas bases de datos, formatos de archivos, API y servicios en la nube, para permitir una integración perfecta de los datos.
  3. Transformación de datos: Funciones de transformación avanzadas, capacidades de secuencias de comandos y funciones de manipulación de datos para transformar datos durante el mapeo, garantizando compatibilidad y coherencia.
  4. Validación de datos: Reglas de validación y controles de calidad de los datos para verificar la exactitud de los datos y el cumplimiento de criterios predefinidos.
  5. Transformaciones complejas: Compatibilidad con transformaciones de datos complejas, agregaciones, cálculos y lógica condicional para manejar diversos escenarios de mapeo de datos.
  6. Manejo de errores: Mecanismos sólidos de manejo de errores para capturar, administrar y resolver errores durante los procesos de mapeo de datos.
  7. Control de versiones: Capacidades de control de versiones para gestionar cambios en la lógica de mapeo de datos y mantener un historial de revisiones.
  8. Automatización: Funciones de automatización y programación de trabajos para acelerar el mapeo de datos y eliminar cualquier intervención manual.

Astera Centerprise – Una herramienta 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. La siguiente imagen ilustra el mapeo de la base de datos en Astera Centerprise. 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.

Mapeo de datos ETL

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. Sin embargo, Astera Centerprise simplifica significativamente el mapeo de datos: aquí hay algunas características notables de Astera Centerprise que la convierten en una herramienta ideal para invertir en 2023:

  • Interfaz de usuario gráfica de arrastrar y soltar
  • Motor ETL de potencia industrial
  • Conectividad lista para usar para varias fuentes y destinos
  • Transformaciones y funciones avanzadas integradas para manipular datos
  • Avanzado gestión de la calidad de los datos
  • Automatización del flujo de trabajo y programación de trabajos.
  • Integración de API

Conclusión

Al emplear una herramienta, puede acelerar el análisis de datos y obtener información en tiempo real. Descarga una prueba gratuita de 14-day y descubra cómo crear asignaciones de datos de origen a destino sin escribir una sola línea de código con Astera Centerprise.

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