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Comprendre les outils, les processus et les techniques de mappage de données

By |2022-11-30T10:14:22+00:00Décembre 10th, 2018|

Les données d'entreprise sont de plus en plus dispersées et volumineuses de jour en jour. Dans le même temps, il est devenu plus important que jamais pour les entreprises d'exploiter les données et de les transformer en informations exploitables. Cependant, les entreprises collectent aujourd'hui des informations à partir de différents points de données, et elles ne parlent pas toujours la même langue. Les processus de mappage des données est utilisé pour intégrer toutes les sources de données disparates et créer des pipelines de données automatisés pour donner un sens aux données dispersées. Et pour cela, vous avez besoin d'un outil de mappage de données efficace.

Dans cet article, vous découvrirez :

Qu'est-ce que le mappage de données? 

Il s'agit du processus d'extraction des champs de données d'un ou de plusieurs fichiers source et de leur mise en correspondance avec leurs champs cibles associés dans la destination. Le mappage des données aide également à consolider les données en les extrayant, en les transformant et en les chargeant dans un système de destination. C'est la première étape de tout traitement de données, y compris ETL. Les entreprises peuvent cartographier et transformer les données pour produire des informations pertinentes afin d'améliorer l'efficacité de l'entreprise.

Au cours du processus de mappage des données, les données source sont dirigées vers la base de données ciblée. La base de données cible peut être une base de données relationnelle ou un document CSV, selon le cas d'utilisation. Dans la plupart des cas, les entreprises utilisent un modèle de mappage de données pour faire correspondre les champs d'un système de base de données à l'autre.

Voici un exemple de modèle de mappage de données pour clarifier le fonctionnement du processus de mappage à partir d'une source Excel. Dans la figure 1, les champs « Nom », « E-mail » et « Téléphone » d'une source Excel sont mappés aux champs pertinents dans un fichier délimité, qui est notre destination.

exemple d'outil de mappage de données

Mappage de la source vers la cible dans Astera Centerprise à l'aide d'une interface utilisateur de mappage de données

Les tâches d'intégration de mappage source-cible varient en complexité. Le niveau de complexité dépend de la hiérarchie des données et de la disparité entre la structure des données de la source et de la cible. Qu'elles soient sur site ou dans le cloud, chaque application métier utilise des métadonnées pour expliquer les champs de données et les attributs qui constituent les données et les règles sémantiques. Ces règles régissent la manière dont les données sont stockées dans cette application ou ce référentiel. L'objectif est d'assurer un processus de transfert transparent de la source à la destination sans aucune perte de données.

Par exemple, Microsoft Dynamics CRM contient plusieurs ensembles de données comprenant différents objets, tels que les prospects, les opportunités et les concurrents. Chacun de ces ensembles de données comporte plusieurs champs tels que le nom, le titulaire du compte, la ville, le pays, l'intitulé du poste, etc. L'application a également un schéma défini avec des attributs, des énumérations et des règles de mappage. Par conséquent, si un nouvel enregistrement doit être ajouté au schéma d'un objet de données, un mappage de données devra être créé à partir des champs source vers le compte Microsoft Dynamics CRM.

La cartographie des données est utilisée dans une gamme de cas d'utilisation et d'industries pour rationaliser les processus de données. Par exemple, dans le secteur de la santé, le mappage source-cible permet d'assurer l'interopérabilité du DSE (dossier de santé électronique) en faisant correspondre les données entre une source et une cible. Il aide également les professionnels de la santé à partager des informations critiques sur les patients et à combiner les données de santé provenant de diverses bases de données, sources de données et systèmes, tels que le DSE et le DME. Les données cartographiées sont ensuite utilisées pour d'autres processus critiques, tels que la migration des données et intégration de données.

 

Mappage de données en action

Le mappage peut avoir un degré de complexité variable, selon le nombre, les types de données, le schéma, les clés primaires et les clés étrangères des sources de données. Par exemple, dans l'exemple suivant de mappage de base de données, les données de trois tables de base de données différentes, Prospect, historique du prospect et statut du prospect est joint et le mappage des données dans SQL Server est effectué vers une destination Excel.

exemple de mappage de données exécuté dans une solution de mappage de données

La fonction de mappage ETL de Astera Centerprise data integrator en action

Le mappage de base de données est utilisé pour accomplir une gamme de tâches d'intégration et de transformation de données, en fonction des besoins de gestion des données d'une entreprise et des capacités de l'outil de mappage de données. Les cas d'utilisation courants et connus du mappage de données d'entreprise incluent le mappage de schéma de base de données pour la pré-intégration, le nettoyage des données à partir de magasins de données disparates et la conversion de données à partir de systèmes hérités.

Avant de commencer le processus de cartographie des données, les équipes de production doivent s'assurer qu'elles disposent de toutes les informations disponibles auprès de toutes les parties prenantes impliquées. Si des informations sensibles doivent être cartographiées séparément, elles doivent être informées avant de commencer le processus. Dans la plupart des cas, ils ajoutent des contrôles de qualité des données pour minimiser le risque de fuite de données ou de sabotage du contrôle d'accès.

Techniques communes

Il existe trois principales techniques de cartographie des données:

  1. Mappage manuel des données : Cela oblige les professionnels de l'informatique à coder manuellement ou à mapper manuellement la source de données sur le schéma cible.
  2. Mappage de schéma : C'est une stratégie semi-automatisée. Une solution de mappage de données établit une relation entre une source de données et le schéma cible. Les professionnels de l'informatique vérifient les connexions établies par l'outil de mappage de schéma et effectuent les ajustements nécessaires.
  3. Mappage de données entièrement automatisé : La technique de mappage de données la plus pratique, la plus simple et la plus efficace utilise une interface utilisateur de mappage de données par glisser-déposer sans code. Même les utilisateurs non techniques peuvent effectuer des tâches de cartographie en quelques clics.

Cas d'utilisation du mappage de données

La cartographie permet aux entreprises d'extraire une valeur commerciale des données, car les informations collectées à partir de diverses sources externes et internes doivent être unifiées et transformées dans un format adapté aux processus opérationnels et analytiques. Voici quelques cas d'utilisation qui utilisent largement le processus de mappage :

Intégration Des Données

Pour une intégration réussie, les référentiels de données source et cible doivent avoir la même structure, ce qui est rare. Outils de cartographie des données aider à combler les différences dans les schémas des systèmes source et de destination grâce à la transformation et à la conversion des données. Cela permet aux entreprises de consolider efficacement les informations provenant de différents points de données. C'est pourquoi les outils d'intégration de données disponibles sur le marché incluent la fonction de mappage sans code.

Migration de données

Migration de données est le processus de déplacement de données d'une base de données à une autre, qui peut être effectué en douceur à l'aide d'un outil de mappage de base de données. Bien que diverses étapes soient impliquées dans le processus, la création de mappages entre la source et la cible est l'une des tâches les plus complexes et les plus chronophages, en particulier lorsqu'elle est effectuée manuellement. Des mappages inexacts et invalides à ce stade peuvent nuire à l'exactitude et à l'exhaustivité des données, entraînant l'échec du projet de migration des données. Le logiciel de mappage de base de données sans code, avec des fonctionnalités d'automatisation, est une alternative plus sûre pour réussir la migration des données vers n'importe quelle destination, telle qu'un entrepôt de données.

Transformation des données

Étant donné que les données d'entreprise résident dans divers emplacements et formats, le mappage des données et transformation de données sont essentiels pour briser les silos d'informations et tirer des enseignements. Le mappage est la première étape du processus de transformation des données qui amène les données dans une zone de transit à convertir au format souhaité. Après transformation, il est ensuite déplacé vers la destination finale, c'est-à-dire la base de données.

Échange d'échange de données informatisé (EDI)

Le mappage de données joue un rôle important dans la conversion de fichiers EDI en convertissant les fichiers en divers formats, tels que XML, JSON et Excel. Un outil de mappage de données intuitif permet à l'utilisateur d'extraire des données de différentes sources et d'utiliser des transformations et des fonctions intégrées pour mapper les données sur Formats EDI sans écrire une seule ligne de code. Il permet d'effectuer un échange de données B2B transparent.

Types de logiciels de cartographie de données

Il existe différents types d'outils de cartographie des données disponibles sur le marché qui simplifient le processus. Ils peuvent être classés en trois grands types :

Outils sur site

Les outils de mappage de données sur site sont hébergés sur le serveur d'une entreprise et utilisent une infrastructure informatique native. De nombreux outils sur site éliminent le besoin de codage manuel pour créer des mappages complexes et automatiser les tâches répétitives dans le traitement des données.

Outils basés sur le cloud

Ces outils sont hébergés sur le cloud et sont accessibles via un navigateur Web. Les outils de mappage de données basés sur le cloud disposent également de fonctionnalités d'automatisation qui peuvent simplifier le processus de mappage.

Outils Open Source

Les outils de mappage de données open source offrent une alternative peu coûteuse aux logiciels de mappage de données sur site. Ces outils graphiques de cartographie des données fonctionnent mieux pour les petites entreprises avec des volumes de données inférieurs et des cas d'utilisation plus simples.

Comment trouver le bon logiciel de cartographie de données ?

La sélection d'un logiciel de mappage de données est essentielle à la réussite de tout projet d'intégration, de transformation et d'entreposage de données. Le processus consiste à identifier le cas d'utilisation métier unique et les fonctionnalités indispensables.

La clé pour choisir le bon logiciel pour vos besoins est la recherche. Avis en ligne sur des sites comme Capterra, Foule G2 et Conseils de logiciel peut être un bon point de départ pour présélectionner vos sélections. Certaines des fonctionnalités clés que vous voudriez dans un outil de mappage de données automatisé incluent :

  • Prise en charge de divers systèmes pour la cartographie source-cible: Connectivité à une gamme de sources de données structurées, non structurées et semi-structurées, y compris des bases de données, des services Web et des formats de fichiers plats, tels que délimité et CSV est la base de tous les outils de cartographie des informations et de modélisation des données.
  • Interface utilisateur graphique, glisser-déposer, sans code: Un environnement sans code pour créer des mappages et une interface utilisateur graphique par glisser-déposer pour traiter les données à l'aide de transformations intégrées.
  • Possibilité de planifier et d'automatiser des tâches: La capacité d'orchestrer un workflow l'utilisation de la planification des tâches déclenchée par le temps et les événements est une fonctionnalité précieuse d'un outil. Cette automatisation réduit le travail manuel, améliore la productivité et permet de gagner du temps.
  • Fonctionnalité de prévisualisation instantanée pour les tests en temps réel: fonctionnalités intuitives comme Instant Data Preview aider à prévenir les erreurs de mappage d'applications au moment de la conception. Cette fonctionnalité permet à l'utilisateur de visualiser les données traitées et brutes à n'importe quelle étape du processus de données.
  • Mappage de conversion de données SmartMatch pour résoudre les conflits de dénomination: Lecture de fichiers basée sur les synonymes pour résoudre les divergences dans les noms de champs et la fonction de lignage des données commerciales pour relever les défis des conflits de noms. Cela peut être fait en définissant des synonymes pour un mot dans le dictionnaire de synonymes d'un projet particulier.

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Conçu pour offrir le même niveau de convivialité et de performances aux développeurs et aux utilisateurs professionnels, Astera Centerprise est une solution complète de gestion de données utilisée par plusieurs Sociétés de Fortune 1000. Avec un moteur ETL de qualité industrielle, une fonctionnalité d'entreposage de données, une prise en charge de l'automatisation des flux de travail, une connectivité prête à l'emploi à une gamme de sources de données, une interface utilisateur graphique par glisser-déposer et un environnement complet sans code, Astera Centerprise automatise l'ensemble du parcours des données, de l'extraction au chargement.

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