El mapeo de datos sirve como base para una gestión eficaz datos de gestiónProporciona una visión integral de la pila de datos de una organización mediante la consolidación de sus distintas fuentes de datos. Estos datos consolidados se utilizan luego para iniciativas de análisis, informes e inteligencia empresarial, donde los datos se convierten en información procesable.

El mapeo de datos proporciona una hoja de ruta que indica dónde deben ir sus datos para que sean valiosos. En otras palabras, el mapeo de datos garantiza que todas las fuentes estén mapeado correctamente para que los datos correctos y consistentes lleguen a su destino en todo momento.

En este blog, discutiremos en profundidad qué es el mapeo de datos, su importancia, los diferentes tipos y, lo más importante, cómo la IA está transformando el mapeo de datos.

¿Qué es el mapeo de datos?

El mapeo de datos es el proceso de hacer coincidir los campos de datos de una fuente con los campos de datos de otra fuente. Ayuda a garantizar que los datos de una fuente se puedan transformar o transferir de manera precisa y eficaz a otro destino, manteniendo al mismo tiempo su integridad, coherencia y significado. El mapeo de datos es el paso inicial de cualquier proceso de datos, que incluye:

• Extracción de datos,
• ETL y ELT,
• Integración de datos,
• Migración de datos,
• Almacenamiento de datos,
• Gestión EDI.

En términos simples, el mapeo de datos permite que sus diferentes bases de datos comunicarse entre sí. Estas asignaciones ayudan a los usuarios a vincular diferentes valores y atributos de datos en todo el tubería de datos para garantizar la precisión y evitar la duplicación de datos.

Por ejemplo, supongamos que los datos de sus clientes están almacenados en dos o más bases de datos diferentes. Se trata de una práctica habitual, teniendo en cuenta que es necesario proteger cierta información confidencial de los clientes y no todos los usuarios de la red tienen acceso a ella.

Ahora, no querrías que tu Plataforma de análisis o informes ¿Se puede contar dos veces al mismo cliente? La solución es crear un mapa de datos que indique a los sistemas que John Smith de la primera base de datos es el mismo que John Smith de la segunda. Esto no solo garantiza un análisis y una generación de informes precisos, sino que también elimina de raíz cualquier riesgo de duplicación de datos.

Mapeo de datos: por qué es crucial para la gestión de datos

El mapeo de datos es crucial para el éxito de los procesos de datos, como la integración, el almacenamiento y la migración de datos, etc. Esto se logra al garantizar operaciones precisas y sin problemas. A continuación, se explica cómo:

1. Mejora de la calidad de los datos

Un mapeo adecuado de datos puede mejorar la calidad de los mismos al alinear fuentes de datos dispares, lo que garantiza la precisión y la consistencia para el análisis y los informes.

2. Eficiencia a través de la integración

El mapeo de datos también puede ayudar a optimizar los flujos de trabajo al facilitar la interoperabilidad entre aplicaciones y vincular campos de datos relacionados. También es crucial para eliminar silos de datos, lo que mejora aún más la eficiencia organizacional e informa las decisiones.

3. Cumplimiento normativo

Las organizaciones que manejan datos confidenciales deben garantizar el cumplimiento de normas como el RGPD y la HIPAA. El mapeo de datos garantiza que todos los campos confidenciales se mapeen de forma segura y privada para auditorías y actividades relacionadas con el cumplimiento.

4. Elimina la redundancia de datos

La redundancia o duplicación de datos se produce cuando se crean copias idénticas de datos, ya sea intencionalmente o no. El mapeo de datos garantiza que todas las fuentes estén correctamente mapeadas para que no se dupliquen los errores.

5. Consistencia de los datos

El mapeo de datos también es fundamental para garantizar la coherencia de los datos en los distintos sistemas, ya que permite estandarizar la forma en que se combinan y transforman los campos de datos de distintas fuentes para que se adapten al formato del destino.

6. Gestión de metadatos y linaje

El mapeo de datos admite gestión de metadatos y linaje definiendo relaciones entre los datos de origen y destino, capturando reglas de transformación y documentando el flujo de datos. Esto garantiza la transparencia de los datos, ayuda a rastrear los orígenes de los datos y garantiza el cumplimiento de los estándares de gobernanza de datos.

Su guía para el mapeo de datos sin código y basado en IA

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La importancia del mapeo de datos para las empresas modernas

Además de los beneficios mencionados anteriormente, el mapeo de datos también reduce los costos al minimizar los errores y ahorrar tiempo y recursos en la repetición del trabajo. Además, garantiza que los procesos de datos sean escalables al simplificar la incorporación de nuevas fuentes y tecnologías de datos.

Las empresas mueven datos entre bases de datos y sistemas casi regularmente para impulsar sus funciones de inteligencia empresarial (BI), análisis e informes, y el mapeo de datos es el primer paso para garantizar que los datos fluyan sin problemas entre las distintas fuentes y destinos.

Las empresas a menudo emplean soluciones de datos 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 presentan algunos procesos en los que el mapeo de datos es crucial:

Integración de Datos

Para que la integración sea exitosa, se requiere la misma estructura para los repositorios de datos de origen y destino. Sin embargo, esto no es común. El mapeo de datos ayuda a salvar las diferencias en los esquemas de origen y destino mediante la transformación y conversión de datos. Esto permite a las empresas consolidar la información de diferentes puntos de datos de manera eficiente.

Migración de datos

La migración de datos es el proceso de trasladar datos de un sistema a otro, y el mapeo de datos puede lograrlo sin inconvenientes. Si bien el proceso implica varios pasos, crear mapeos entre el origen y el destino es una de las tareas más complejas y que más tiempo demanda, en particular cuando se realiza de forma manual.

En esta etapa, las asignaciones inexactas e inválidas pueden afectar negativamente la precisión y la integridad de los datos, lo que puede provocar el fracaso del proyecto de migración de datos. La asignación de datos automatizada o con IA puede migrar datos con éxito a destinos como, por ejemplo, un Almacén de datos local o en la nube.

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 información.

El mapeo es el primer paso en el proceso de transformación de datos. Lleva los datos a un área de preparación para convertirlos al formato deseado. Después de la transformación, se trasladan al destino final, 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.

Tipos de técnicas de mapeo de datos

La técnica de mapeo de datos que elija dependerá de sus requisitos, que incluyen principalmente la variedad y el volumen de los datos. Existen cuatro tipos de técnicas de mapeo:

Mapeo manual de datos

Si tiene dudas sobre la implementación de una herramienta de mapeo de datos, la siguiente opción es hacerlo manualmente. En este caso, debe codificar y mapear manualmente cada campo desde la fuente de datos hasta el destino. El proceso manual no solo requiere mucho tiempo, sino que también es propenso a errores y supone una gran carga para el equipo de TI. Dada la cantidad de datos que generan las empresas hoy en día, el proceso manual no es la mejor opción.

Mapeo semiautomático

El mapeo semiautomatizado o de esquema es cuando un herramienta de integración de datos 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 creado sus flujos de datos, puede automatizar el resto del proceso de mapeo.

Mapeo de datos automatizado

La mayoría de las empresas están cambiando hacia automatización de datos, dado el gran volumen y variedad de datos involucrados. El mapeo automatizado de datos utiliza una herramienta especializada, a menudo sin código, que extrae sin problemas datos de múltiples fuentes, los transforma y luego los carga en un destino con un mínimo esfuerzo manual o supervisión humana.

Mapeo de datos de IA

Mapeo de datos de IA Utiliza tecnologías de inteligencia artificial para mapear automáticamente fuentes y esquemas de destino para el movimiento de datos. El mapeo impulsado por IA puede optimizar el proceso de integración de datos mediante el uso de relaciones semánticas para mapear campos entre diferentes esquemas.

Cómo funciona el mapeo de datos en Astera

Para comprender cómo funciona el mapeo de datos con una solución de datos moderna, analizamos cómo Astera Datos de mapas paso a paso.

Astera, Automapeador de IA Aprovecha las tecnologías de IA para comprender el contexto y el significado de los datos para vincular campos relacionados, como "Ciudad" y "País".

Esto se puede hacer con un solo clic. Veamos el siguiente ejemplo:

Los usuarios pueden arrastrar y soltar fuentes y asignarlas a destinos, lo que vincularía automáticamente columnas con nombres similares. Sin embargo, antes las columnas con nombres diferentes para la misma variable debían asignarse manualmente.

Ahora, haciendo clic en Vincular acciones para crear mapas mediante IALos usuarios pueden crear automáticamente mapas entre campos semánticamente iguales, como ShipCountry y ShipNation.

Ahora, los campos están correctamente asignados. Esta función ayuda a asignar datos cuando los archivos de origen y destino son similares con algunos cambios en el nombre de los campos.

Los usuarios también pueden usar Fuente de archivo inteligente para mapear archivos dinámicos. Esta función permite a los usuarios transformar y mapear fuentes de datos dinámicas a un formato de destino estandarizado. Smart File Source también se adapta a varios diseños y admite varios formatos de salida, como archivos JSON, CSV y TXT.

Mapee sus datos sin esfuerzo con AsteraMapeo semántico impulsado por IA

Deje que la IA asigne todas sus fuentes a los destinos correctos para una integración de datos fluida y sin esfuerzo. AsteraEl mapeo de datos semánticos impulsado por IA hace que la integración de datos sea más fácil que nunca.

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Mapeo de datos: 5 casos de uso importantes

Hasta ahora, hemos establecido que el mapeo de datos es un paso crucial en la mayoría de los procesos de datos, si no en todos. Sin embargo, existen ciertos casos de uso en los que el mapeo preciso de datos se vuelve aún más importante. Echemos un vistazo a ellos:

1. Gestión de relaciones con el cliente (CRM) y automatización del marketing

Crear experiencias personalizadas y garantizar la coherencia entre canales son las principales prioridades para los equipos de marketing y experiencia del cliente.

Por ejemplo, los equipos de marketing pueden crear un perfil de cliente unificado mediante la asignación precisa de datos de clientes de diversas fuentes (sitio web, redes sociales, CRM, etc.). Esto facilita campañas de marketing personalizadas, ofertas específicas y un mejor servicio al cliente.

De manera similar, los equipos de marketing pueden garantizar mensajes y experiencias consistentes en los diferentes canales de marketing al asignar los datos de los clientes a los canales adecuados.

2. Gestión de la cadena de suministro

Al mapear los datos de inventario de todos los puntos de contacto (almacenes, proveedores, etc.), los equipos de la cadena de suministro pueden optimizar los niveles de existencias, reducir los plazos de entrega y evitar la falta de existencias. De manera similar, también pueden facilitar el intercambio de datos sin inconvenientes con los proveedores al mapear con precisión la información de los productos, los detalles de los pedidos y los datos de los envíos.

3. Informes y análisis financieros

El mapeo de datos también ayuda a los equipos financieros a generar estados financieros consolidados y detectar actividades fraudulentas. Por ejemplo, los datos financieros almacenados en diferentes sistemas, como ERP y software de contabilidad, deben mapearse con precisión en una plataforma de generación de informes para generar informes consolidados.

4. Atención sanitaria e investigación clínica

Los usuarios de datos en el ámbito sanitario deben mantener la confidencialidad y seguridad de los datos en todo momento para cumplir con normativas como la HIPAA. Al mapear de forma segura y precisa los datos de los pacientes (historiales médicos, recetas, etc.) para compartirlos entre proveedores de atención sanitaria, las instituciones sanitarias pueden garantizar la seguridad de los pacientes y mejorar la coordinación de la atención.

Otro ejemplo es cómo el mapeo de datos facilita la investigación clínica. Los investigadores deben mapear con precisión los datos de los ensayos clínicos para analizarlos y acelerar el descubrimiento de fármacos.

5. Almacenamiento de datos e inteligencia empresarial

Las empresas que construyen almacenes de datos para sus iniciativas de inteligencia empresarial (BI) deben mantener la calidad de los datos y realizar su transformación para convertirlos en información procesable.

Esto requiere mapear datos de varias fuentes en un modelo de datos, que luego se carga en un almacén de datos para su análisis y generación de informes.

6 desafíos en el mapeo de datos

Heterogeneidad de datos

Los datos suelen proceder de distintas fuentes, cada una con sus propios formatos, estructuras y convenciones. La representación de datos de fuentes heterogéneas puede resultar complicada debido a las inconsistencias y diferencias en las representaciones de los datos.

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. Manejar un gran volumen de datos requiere más tiempo y también requiere recursos informáticos sustanciales, como memoria y capacidad de procesamiento.

Calidad de los Datos

Los datos de baja calidad que contienen valores faltantes, duplicados, imprecisiones e inconsistencias dificultan la coincidencia precisa de los campos entre los sistemas de origen y de destino.

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 se vuelva muy complejo rápidamente. Es mejor utilizar una herramienta visual, que facilita la visualización de los mapeos de datos en tiempo real.

Gobierno de datos

El mapeo de datos puede volverse más complejo cuando se necesita 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, seguridad y consentimiento al mapear datos.

Evolución del esquema

Los esquemas de origen y destino pueden evolucionar con el tiempo. Si tiene un proyecto a largo plazo, debe supervisar los cambios en la estructura y garantizar la compatibilidad con versiones anteriores.

6 prácticas recomendadas para mapeo de datos

Incluso si utiliza una solución de integración de datos, es importante seguir las mejores prácticas para asegurarse de evitar cualquier complejidad y mapear los datos con precisión. A continuación, se indican algunos factores que debe tener en cuenta:

Aclarar los requisitos del negocio

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

Identificar y mapear datos

A Solución de integración de datos moderna y sin código Permiten mapear objetos en un flujo simplemente arrastrando y soltando los campos de un objeto en los campos correspondientes del otro. Estas soluciones están diseñadas para trabajar con grandes volúmenes de datos complejos y, al mismo tiempo, cumplir con todas las pautas del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).

Garantizar la seguridad de los datos

Las herramientas avanzadas se enriquecen con numerosas funciones de seguridad que le permiten proteger sus proyectos de integración al permitir el acceso a usuarios restringidos según sus roles de usuario. Estas soluciones también permiten a las empresas realizar un análisis de riesgos de sus datos.

Automatizar el proceso

Algunas herramientas ofrecen capacidades automatizadas para mapear datos y resolver inconsistencias en las convenciones de nombres. Por ejemplo, Astera 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, Astera 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.

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.

Las funciones como la vista previa instantánea de datos ofrecen transparencia en las asignaciones de cualquier flujo de integración. Esta función le permite depurar asignaciones complejas en tiempo real y evitar errores antes de ejecutar el flujo.

Mantener registros de intercambio de datos

El mapeo de datos ayuda a identificar todas las entidades con acceso a los conjuntos de datos. Esto ayuda durante el seguimiento de la información personal mediante el uso de solicitudes y en el momento de la eliminación. Tenga en cuenta los casos de uso para cada mapeo, clasifique las aplicaciones que utilizan los mapas y documente la convención de origen a destino del mapeo y cómo se utiliza en el flujo de trabajo.

La plataforma de integración de datos adecuada puede cambiar las reglas del juego

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Qué buscar en una solución de mapeo de datos

La solución de datos que seleccione para la integración de datos, la migración de datos o la creación de un almacén de datos debe tener capacidades sólidas de mapeo de datos. A continuación, se indican algunos factores que debe tener en cuenta antes de elegir una para su empresa:

1. Mapeo de datos de IA: Las soluciones que incorporan mapeo de datos impulsado por IA pueden ayudar a las empresas a automatizar sus tareas de datos y al mismo tiempo aumentar la eficiencia y la precisión.
2. Interfaz visual:Una interfaz visual intuitiva que le permite crear, editar y visualizar asignaciones de datos.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. Transformaciones complejas: Compatibilidad con transformaciones de datos complejas, agregaciones, cálculos y lógica condicional para manejar diversos escenarios de mapeo de datos.
7. Gestión de errores : Mecanismos sólidos de manejo de errores para capturar, administrar y resolver errores durante los procesos de mapeo de datos.
8. Control de versiones: Capacidades de control de versiones para gestionar cambios en la lógica de mapeo de datos y mantener un historial de revisiones.
9. Automatización: Funciones de automatización y programación de trabajos para acelerar el mapeo de datos y eliminar cualquier intervención manual.

Aproveche el mapeo de datos impulsado por IA con Astera

Para resumir lo que hemos dicho hasta ahora, el mapeo de datos es un paso crucial en prácticamente todos los procesos de datos, como la integración de datos y el almacenamiento de datos. Facilita el flujo fluido de datos de un punto a otro y mantiene los datos libres de duplicados, errores e imprecisiones.

Si bien existen diferentes técnicas de mapeo de datos, incluidos enfoques manuales y semiautomatizados, el mapeo de datos con IA puede automatizar todas las tareas de mapeo con una mínima intervención humana.

Astera es una solución completa de gestión de datos impulsada por IA que ha ayudado a varios instituciones y empresas Integrar sus fuentes de datos a través de un mapeo de datos intuitivo y robusto. Con AsteraPuede acelerar su análisis de datos y obtener información en tiempo real.

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