La cartographie des données sert de base à une gestion efficace gestion des données. Il fournit une vue globale de la pile de données d'une organisation en consolidant ses sources de données disparates. Ces données consolidées sont ensuite utilisées pour des initiatives d'analyse, de création de rapports et de veille stratégique, où les données sont converties en informations exploitables.

Le mappage des données fournit la feuille de route indiquant où vos données sont censées aller pour être utiles. En d'autres termes, le mappage des données garantit que toutes les sources sont cartographié correctement afin que les données correctes et cohérentes parviennent à destination à chaque fois.

Dans ce blog, nous discuterons en profondeur de ce qu'est la cartographie des données, de son importance, des différents types et, surtout, de la manière dont l'IA transforme la cartographie des données.

Qu'est-ce que le mappage de données?

Le mappage de données est le processus de mise en correspondance des champs de données d'une source avec ceux d'une autre source. Il permet de garantir que les données d'une source peuvent être transformées ou transférées avec précision et efficacité vers une autre destination tout en préservant leur intégrité, leur cohérence et leur signification. Le mappage de données est l'étape initiale de tout processus de données, notamment :

• Extraction de données,
• ETL et ELT,
• Intégration des données,
• Migration de données,
• Entreposage de données,
• Gestion EDI.

En termes simples, le mappage de données permet à vos différents bases de données communiquer entre eux. Ces mappages aident les utilisateurs à relier différentes valeurs et attributs de données à travers le pipeline de données pour garantir l’exactitude et éviter la duplication des données.

Par exemple, supposons que vos données client soient stockées dans deux ou plusieurs bases de données différentes. Il s'agit d'une pratique courante, étant donné que certaines informations client sensibles doivent être protégées et que tout le monde sur le réseau n'y a pas accès.

Maintenant, vous ne voudriez pas que votre Plateforme d'analyse ou de reporting Compter deux fois le même client, n'est-ce pas ? La solution consiste à créer une carte de données qui indique à vos systèmes que John Smith dans la première base de données est le même que John Smith dans la deuxième base de données. Cela garantit non seulement une analyse et des rapports précis, mais élimine également tout risque de duplication de données dans l'œuf.

Cartographie des données : pourquoi elle est cruciale pour la gestion des données

La cartographie des données est essentielle au succès des processus de données tels que l'intégration, l'entreposage et la migration des données, etc. Elle y parvient en garantissant des opérations fluides et précises. Voici comment :

1. Amélioration de la qualité des données

Un mappage de données approprié peut améliorer la qualité des données en alignant des sources de données disparates, ce qui garantit l'exactitude et la cohérence des analyses et des rapports.

2. Efficacité grâce à l’intégration

La cartographie des données peut également contribuer à rationaliser les flux de travail en facilitant l'interopérabilité entre les applications et en reliant les champs de données associés. Elle est également essentielle pour éliminer silos de données, ce qui améliore encore l’efficacité organisationnelle et éclaire les décisions.

3. Conformité réglementaire

Les organisations qui traitent des données sensibles doivent garantir leur conformité aux normes telles que le RGPD et la loi HIPAA. Le mappage des données garantit que tous les champs sensibles sont mappés de manière sécurisée et privée pour les audits et les activités liées à la conformité.

4. Élimine la redondance des données

La redondance ou la duplication des données se produit lorsque des copies identiques de données sont créées intentionnellement ou non. Le mappage des données garantit que toutes les sources sont correctement mappées afin que les erreurs ne soient pas dupliquées.

5. Cohérence des données

Le mappage des données est également essentiel pour garantir la cohérence des données entre les systèmes. Pour ce faire, il normalise la manière dont les champs de données provenant de sources disparates sont mis en correspondance et transformés pour s'adapter au format de destination.

6. Gestion des métadonnées et lignage

Prise en charge du mappage de données Gestion des métadonnées et la lignée en définissant les relations entre les données source et de destination, en capturant les règles de transformation et en documentant le flux de données. Cela garantit la transparence des données, aide à suivre les origines des données et garantit la conformité aux normes de gouvernance des données.

Votre guide pour une cartographie des données sans code et pilotée par l'IA

En savoir plus

L'importance de la cartographie des données pour les entreprises modernes

Outre les avantages évoqués ci-dessus, la cartographie des données réduit également les coûts en minimisant les erreurs et en économisant du temps et des ressources de retouche. De plus, elle garantit l'évolutivité des processus de données en simplifiant l'intégration de nouvelles sources de données et technologies.

Les entreprises déplacent presque régulièrement des données entre des bases de données et des systèmes pour alimenter leurs fonctions de business intelligence (BI), d’analyse et de reporting, et le mappage des données est la première étape pour garantir que les données circulent sans problème entre les nombreuses sources et destinations.

Les entreprises utilisent souvent des solutions de données pour collecter des données provenant de diverses sources externes et internes, puis les transformer dans un format adapté aux processus opérationnels et analytiques.

Voici quelques processus où le mappage des données est crucial :

Intégration des Données

Une intégration réussie nécessite la même structure pour les référentiels de données source et cible. Cependant, cela est rare. Le mappage de données permet de combler les différences entre les schémas 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.

Migration de données

La migration des données est le processus de déplacement des données d'un système vers un autre, et le mappage des données peut le faire de manière transparente. Bien que le processus comporte plusieurs étapes, 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 non valides à ce stade peuvent nuire à l'exactitude et à l'exhaustivité des données, entraînant l'échec du projet de migration des données. Le mappage de données automatisé ou IA peut migrer avec succès les données vers des destinations, telles qu'un entrepôt de données sur site ou dans le cloud.

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’information et en tirer des enseignements.

Le mappage est la première étape du processus de transformation des données. Il amène les données dans une zone de préparation pour être converties au format souhaité. Après la transformation, elles sont déplacées vers la destination finale, la base de données.

Échange d'échange de données informatisé (EDI)

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

Types de techniques de cartographie des données

La technique de mappage de données que vous choisissez dépend de vos besoins, qui incluent principalement la variété et le volume des données. Il existe quatre types de techniques de mappage :

Cartographie manuelle des données

Si vous hésitez à mettre en œuvre un outil de mappage de données, l’option suivante consiste à le faire manuellement. Dans ce cas, vous devez coder et mapper manuellement chaque champ de la source de données à la destination cible. Le processus manuel est non seulement chronophage, mais également sujet aux erreurs et représente une charge énorme pour l’équipe informatique. Compte tenu de la quantité de données que les entreprises génèrent aujourd’hui, le manuel n’est pas la meilleure option.

Cartographie semi-automatisée

Le mappage semi-automatisé ou de schéma se produit lorsqu'un outil d'intégration 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.

Une fois vos flux de données créés, vous pouvez automatiser le reste du processus de mappage.

Cartographie automatisée des données

La plupart des entreprises se tournent vers automatisation des données, compte tenu du volume élevé et de la variété des données impliquées. La cartographie automatisée des données utilise un outil spécialisé, souvent sans code, qui extrait de manière transparente les données de plusieurs sources, les transforme, puis les charge vers une destination avec un minimum d'effort manuel ou de surveillance humaine.

Cartographie des données de l'IA

Cartographie des données IA utilise des technologies d'intelligence artificielle pour cartographier automatiquement les sources et les schémas cibles pour le déplacement des données. La cartographie basée sur l'IA peut rationaliser le processus d'intégration des données en utilisant des relations sémantiques pour mapper les champs entre différents schémas.

Comment fonctionne le mappage de données dans Astera

Afin de comprendre comment fonctionne la cartographie des données avec une solution de données moderne, nous examinons comment Astera cartographie les données étape par étape.

Astera's Mappeur automatique d'IA s'appuie sur les technologies d'IA pour comprendre le contexte et la signification des données afin de relier les champs connexes, tels que « Ville » et « Pays ».

Cela peut être fait en un seul clic. Prenons l'exemple suivant :

Les utilisateurs peuvent faire glisser et déposer des sources et les mapper vers des destinations, ce qui permet de relier automatiquement les colonnes portant des noms similaires. Cependant, auparavant, les colonnes portant des noms différents pour la même variable devaient être mappées manuellement.

Maintenant, en cliquant sur Actions de lien pour créer des cartes à l'aide de l'IA, les utilisateurs peuvent créer automatiquement des cartes entre des champs sémantiquement identiques, tels que ShipCountry et ShipNation.

Les champs sont désormais correctement mappés. Cette fonctionnalité permet de mapper les données lorsque les fichiers source et de destination sont similaires avec quelques modifications de nom de champ.

Les utilisateurs peuvent également utiliser Source de fichier intelligente pour mapper des fichiers dynamiques. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de transformer et de mapper des sources de données dynamiques vers un format de destination standardisé. Smart File Source s'adapte également à diverses mises en page et prend en charge divers formats de sortie, tels que les fichiers JSON, CSV et TXT.

Cartographiez vos données sans effort avec AsteraCartographie sémantique pilotée par l'IA

Laissez l'IA cartographier toutes vos sources vers les bonnes destinations pour une intégration de données fluide et sans effort. AsteraLa cartographie sémantique des données alimentée par l'IA rend l'intégration des données plus facile que jamais.

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Cartographie des données : 5 cas d'utilisation importants

Jusqu'à présent, nous avons établi que le mappage des données est une étape cruciale dans la plupart, voire la totalité, des processus de traitement des données. Néanmoins, il existe certains cas d'utilisation où un mappage précis des données devient encore plus important. Examinons-les :

1. Gestion de la relation client (CRM) et automatisation du marketing

La création d'expériences personnalisées et la garantie de la cohérence entre les canaux sont des priorités absolues pour les équipes marketing et expérience client.

Par exemple, les équipes marketing peuvent créer un profil client unifié en cartographiant avec précision les données client provenant de diverses sources (site Web, réseaux sociaux, CRM, etc.). Cela facilite les campagnes marketing personnalisées, les offres ciblées et l'amélioration du service client.

De même, les équipes marketing peuvent garantir la cohérence des messages et des expériences sur les différents canaux marketing en mappant les données client sur les canaux appropriés.

2. Gestion de la chaîne d'approvisionnement

En cartographiant les données d'inventaire de tous les points de contact (entrepôts, fournisseurs, etc.), les équipes de la chaîne logistique peuvent optimiser les niveaux de stock, réduire les délais et éviter les ruptures de stock. De même, elles peuvent également faciliter l'échange de données avec les fournisseurs en cartographiant avec précision les informations sur les produits, les détails des commandes et les données d'expédition.

3. Rapports financiers et analyses

La cartographie des données permet également aux équipes financières de générer des états financiers consolidés et de détecter les activités frauduleuses. Par exemple, les données financières stockées dans différents systèmes, tels que les logiciels ERP et de comptabilité, doivent être mappées avec précision sur une plateforme de reporting pour générer des rapports consolidés.

4. Soins de santé et recherche clinique

Les utilisateurs de données dans le secteur de la santé doivent en permanence préserver la confidentialité et la sécurité de leurs données afin de se conformer aux réglementations telles que la loi HIPAA. En cartographiant de manière sûre et précise les données des patients (dossiers médicaux, ordonnances, etc.) en vue de leur partage entre les prestataires de soins, les établissements de santé peuvent garantir la sécurité des patients et améliorer la coordination des soins.

Un autre exemple est la manière dont la cartographie des données facilite la recherche clinique. Les chercheurs doivent cartographier avec précision les données issues des essais cliniques pour les analyser et accélérer la découverte de médicaments.

5. Entreposage de données et veille stratégique

Les entreprises qui créent des entrepôts de données pour leurs initiatives de business intelligence (BI) doivent maintenir la qualité des données et effectuer une transformation des données pour convertir les données en informations exploitables.

Cela nécessite de mapper des données provenant de diverses sources dans un modèle de données, qui est ensuite chargé dans un entrepôt de données à des fins d'analyse et de création de rapports.

6 défis dans la cartographie des données

Hétérogénéité des données

Les données proviennent souvent de sources diverses, chacune avec ses propres formats, structures et conventions de données. La cartographie des données provenant de sources hétérogènes peut s'avérer délicate en raison des incohérences et des différences dans les représentations des données.

Volume de données

Les volumes importants peuvent être difficiles à gérer en termes de stockage, de traitement et d'optimisation des performances lors du mappage de données. La gestion d'un volume important de données prend plus de temps et nécessite également des ressources informatiques importantes, telles que la mémoire et la puissance de traitement.

Qualité des données

Les données de faible qualité contenant des valeurs manquantes, des doublons, des inexactitudes et des incohérences rendent difficile la correspondance précise des champs entre les systèmes source et cible.

Transformations complexes

Certaines tâches de mappage de données nécessitent des transformations complexes, telles que des agrégations, des calculs et une logique conditionnelle. Vous devez être très prudent lors de la mise en œuvre de ces transformations, car un trop grand nombre de transformations peut rapidement rendre le mappage assez complexe. Il est préférable d'utiliser un outil visuel, qui permet de visualiser plus facilement les mappages de données en temps réel.

Gouvernance des Données

La cartographie des données peut devenir plus complexe lorsque vous devez garantir la conformité avec les politiques de gouvernance des données, y compris les réglementations en matière de confidentialité telles que le RGPD ou la HIPAA. Dans de tels cas, il est important de gérer l'accès aux données, la sécurité et le consentement lors du mappage des données.

Évolution du schéma

Les schémas sources et destination cible peuvent évoluer au fil du temps. Si vous avez un projet à long terme, vous devez surveiller les modifications de la structure et garantir la compatibilité ascendante.

6 bonnes pratiques de cartographie des données

Même si vous utilisez une solution d'intégration de données, il est important de suivre les meilleures pratiques pour éviter toute complexité et cartographier les données avec précision. Voici quelques facteurs à garder à l'esprit :

Clarifier les exigences commerciales

Déterminez pourquoi la cartographie de vos données est nécessaire. Est-ce pour la migration des données, l'intégration, la création de rapports, l'analyse ou un autre objectif ? Énoncez clairement les objectifs et collaborez avec les responsables et les gestionnaires des unités commerciales, car ils peuvent vous fournir des informations sur la manière dont les données seront utilisées.

Identifier et cartographier les données

A solution d'intégration de données moderne et sans code vous permettent de mapper des objets dans un flux simplement en faisant glisser et en déposant les champs d'un objet vers les champs correspondants de l'autre. Ces solutions sont conçues pour fonctionner avec de grands volumes de données complexes tout en respectant toutes les directives du Règlement général sur la protection des données (RGPD).

Assurer la sécurité des données

Les outils avancés sont enrichis de nombreuses fonctionnalités de sécurité qui permettent de sécuriser vos projets d'intégration en autorisant l'accès à des utilisateurs restreints en fonction des rôles utilisateurs. Ces solutions permettent également aux entreprises de réaliser une analyse de risque de leurs données.

Automatisez le processus

Certains outils offrent des fonctionnalités automatisées pour mapper les données afin de résoudre les incohérences dans les conventions de dénomination. Par exemple, Astera les utilisateurs peuvent utiliser cette fonctionnalité en créant un dictionnaire de fichiers de synonymes qui inclut les noms actuels et alternatifs d'un champ d'en-tête dans une table. Lors de l'exécution, Astera fait correspondre automatiquement ces champs différents et en extrait des données.

La fonctionnalité automatisée est particulièrement utile lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données, car elle réduit la probabilité d'erreur lors des mappages.

Entretenir périodiquement

Pour garantir un fonctionnement sans effort du système, vous devez définir et exécuter un calendrier de maintenance cohérent. Pour relever les défis particuliers d'un cas d'utilisation, vous devrez peut-être mettre à jour ou modifier un flux à tout moment. Ces modifications peuvent perturber les mappages et, par extension, votre flux de données. Par conséquent, il est préférable de garantir l’exactitude de vos mappages avant d’exécuter le processus.

Des fonctionnalités telles que l'aperçu instantané des données offrent une transparence sur les mappages de tout flux d'intégration. Cette fonctionnalité vous permet de déboguer des mappages complexes en temps réel et d'éviter les erreurs avant d'exécuter le flux.

Conserver des enregistrements de partage de données

Le mappage de données permet d'identifier toutes les entités ayant accès aux ensembles de données. Cela facilite le suivi des informations personnelles en utilisant les demandes et au moment de la suppression. Tenez compte des cas d'utilisation pour chaque mappage, classez les applications qui utilisent les mappages et documentez la convention source-cible du mappage et la manière dont il est utilisé dans le flux de travail.

La bonne plateforme d’intégration de données peut changer la donne

AsteraLa solution basée sur l'IA de cartographie non seulement vos données, mais garantit également leur intégration de bout en bout. Tirez parti de notre plateforme unifiée pour tirer le meilleur parti de vos données.

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Que rechercher dans une solution de mappage de données

La solution de données que vous sélectionnez pour l'intégration de données, la migration de données ou la création d'un entrepôt de données doit disposer de solides capacités de mappage de données. Voici quelques facteurs que vous devez garder à l'esprit avant d'en choisir une pour votre entreprise :

1. Cartographie des données IA : Les solutions intégrant la cartographie des données basée sur l’IA peuvent aider les entreprises à automatiser leurs tâches liées aux données tout en augmentant l’efficacité et la précision.
2. Interface visuelle:Une interface visuelle intuitive qui vous permet de créer, de modifier et de visualiser des mappages de données.
3. Connectivité: Prise en charge d'un large éventail de sources et de cibles de données, notamment des bases de données, des formats de fichiers, des API et des services cloud, pour permettre une intégration transparente des données.
4. Transformation des données: Fonctions de transformation avancées, capacités de script et fonctionnalités de manipulation de données pour transformer les données pendant le mappage, garantissant ainsi la compatibilité et la cohérence.
5. Validation des données: Règles de validation et contrôles de qualité des données pour vérifier l’exactitude des données et leur conformité aux critères prédéfinis.
6. Transformations complexes: Prise en charge des transformations de données complexes, des agrégations, des calculs et de la logique conditionnelle pour gérer divers scénarios de mappage de données.
7. Gestion des erreurs : Mécanismes robustes de gestion des erreurs pour capturer, gérer et résoudre les erreurs pendant les processus de mappage de données.
8. Contrôle de version: Capacités de gestion des versions pour gérer les modifications apportées à la logique de mappage des données et conserver un historique des révisions.
9. Automation: Fonctionnalités d'automatisation et de planification des tâches pour accélérer le mappage des données et éliminer toute intervention manuelle.

Exploitez la cartographie des données alimentée par l'IA avec Astera

Pour résumer notre discussion jusqu'à présent, la cartographie des données est une étape cruciale dans pratiquement tous les processus de données, tels que l'intégration et l'entreposage des données. Elle facilite la circulation fluide des données d'un point à un autre et préserve vos données des doublons, des erreurs et des inexactitudes.

Bien qu'il existe différentes techniques de cartographie des données, notamment des approches manuelles et semi-automatisées, la cartographie des données par l'IA peut automatiser toutes les tâches de cartographie avec une intervention humaine minimale.

Astera est une solution complète de gestion des données basée sur l'IA qui a aidé plusieurs les établissements privés et entreprises intégrer leurs sources de données grâce à un mappage de données intuitif et robuste. Astera, vous pouvez accélérer votre analyse de données et obtenir des informations en temps réel.

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