Imaginez que vous êtes un analyste travaillant pour un grand magasin de commerce électronique.
Vous souhaitez suivre votre parcours client pour savoir d'où vient votre client et quelles actions il entreprend avant d'effectuer un achat. Pour l'identifier, vous collectez des données provenant de diverses sources telles que Facebook, YouTube, votre site Web, vos achats en magasin et votre application.
Désormais, pour analyser ces données, vous devez les combiner, les transformer, puis les envoyer à un outil d'analyse de données tel que Tableau, PowerBI ou un entrepôt de données. Alors, comment faites-vous cela? Grâce au mappage des données, vous garantissez que des données correctes et cohérentes parviennent à destination.
Dans ce blog, nous discuterons en détail de ce qu'est le mappage de données, de son importance dans la business intelligence, des techniques de mappage de données et du processus.
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 les champs de données 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 conservant leur intégrité, leur cohérence et leur signification. Le mappage des données est l'étape initiale de tout processus de données, y compris l'ETL et l'intégration des données.
Processus de mappage des données
Maintenant que vous avez compris ce qu'est exactement le mappage de données, passons en revue le processus de mappage de données, étape par étape.
- Définir la portée du projet
Définissez clairement les objectifs du processus de cartographie des données, y compris quelles données doivent être cartographiées et pourquoi. Certains des objectifs courants de cartographie des données comprennent :
- Intégration de données: Vous pouvez disposer de données provenant de diverses sources et vous devrez peut-être les consolider dans un format unifié et cohérent. Par exemple, vous souhaiterez peut-être combiner les données clients de votre site Web, de votre application mobile et de vos magasins physiques pour obtenir une vue globale de vos clients.
- Migration de données: Dans les cas où vous effectuez une transition vers un nouveau système ou une nouvelle base de données, l'objectif pourrait être de migrer les données existantes de l'ancien système vers le nouveau tout en garantissant l'intégrité et la compatibilité des données.
- Amélioration de la qualité des données: Parfois, l'objectif principal est d'améliorer la qualité des données et vous pouvez utiliser le mappage des données pour identifier et rectifier les erreurs, les incohérences ou les doublons au cours du processus.
- Identifier les sources de données
Ensuite, déterminez les différents types de sources de données pertinentes pour votre projet. Ceux-ci peuvent inclure des bases de données relationnelles, des fichiers plats, des API, des systèmes externes, des systèmes existants ou des entrepôts de données. Ensuite, examinez le schéma ou la structure de chaque source de données. Comprenez les tables, les colonnes, les types de données et les relations au sein des données sources, car cela vous aidera à planifier efficacement le processus de mappage des données.
- Données de profil
Il s’agit de l’une des étapes les plus importantes du processus de mappage des données. Le profilage des données vous aidera à comprendre comment les données sont organisées, par exemple si elles sont stockées dans des tableaux, des fichiers ou d'autres formats. Dans les bases de données relationnelles, le profilage des données implique l'identification des relations entre les tables à l'aide de clés étrangères, de clés primaires ou d'autres liens. Comprendre ces relations est crucial pour mapper et joindre correctement les données. Cela vous aidera également à comprendre la qualité de vos données en cas de valeurs manquantes, d'incohérences, etc.
- Faites correspondre les champs
La mise en correspondance des champs dans le processus de mappage des données est une étape cruciale qui implique l'identification et l'établissement de relations entre les éléments de données (champs) dans les ensembles de données source et cible. Les champs qui ont une relation biunivoque entre la source et la cible sont les plus faciles à mapper. Par exemple, si la source a un champ « Nom du client » et que la cible attend également un champ « Nom du client », vous les mapperez directement. Si le champ source doit être transformé avant d'être chargé dans la cible, vous devez spécifier la logique de transformation. Par exemple, si la source possède un champ « Date de naissance » dans un format de date différent de celui de la cible, vous le mapperez avec une règle de transformation pour convertir le format de date.
5. Transformer les données
Rejoignez la transformation dans Astera Centerprise
Il est fort probable que vos données ne soient pas standardisées ou dans le même format, vous devrez donc peut-être les transformer. La plupart des outils sont dotés de transformations et de fonctions de données intégrées, ce qui facilite la manipulation des données. Vous pouvez facilement glisser-déposer trier, fusionner, rejoindre des transformations. Vous pouvez également utiliser des transformations complexes telles que la normalisation, la dénormalisation, la jointure d'arborescence, etc.
- Tester et automatiser
Une fois que vous avez rempli tous les prérequis et configuré vos cartes de données, il est temps de commencer les tests avant de pouvoir les finaliser. Commencez par cartographier une petite quantité de données et testez pour voir si des problèmes surviennent. S’il n’y a aucun problème, vous pouvez simplement automatiser l’ensemble du processus. Les outils de mappage de données proposent des planificateurs de tâches basés sur des déclencheurs, afin que vous puissiez planifier votre processus en fonction de l'heure ou d'un événement.
Exemple de mappage de données
Habituellement, les données sources sont dirigées vers une base de données relationnelle, un entrepôt de données ou n'importe quel fichier, comme 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 un autre à l'aide d'une solution de mappage de données.
Les tâches d'intégration de mappage source-cible varient en complexité en fonction de la hiérarchie des données et de la disparité entre la structure des données source et cible. Que ce soit 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 transfert transparent de la source à la destination sans aucune perte de données, et le processus de mappage des données joue un rôle clé à cet égard.
Par exemple, Microsoft Dynamics CRM contient plusieurs ensembles de données avec différents objets, tels que Prospects, Opportunités et 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. Pour ajouter un nouvel enregistrement au schéma de l'objet de données, l'utilisateur devra créer une carte de données à partir des champs source vers le compte Microsoft Dynamics CRM.
Cas d'utilisation du mappage de données
Les entreprises utilisent souvent des outils pour collecter des données provenant de diverses sources externes et internes, puis les transforment dans un format adapté aux processus opérationnels et analytiques. Voici quelques cas d’utilisation dans lesquels les outils peuvent vous aider :
Intégration Des Données
Une intégration réussie nécessite que les référentiels de données source et cible aient la même structure. Toutefois, c’est un phénomène rare. Les logiciels de mappage de données aident à combler les différences entre les schémas source et de destination grâce à transformation de données et reconversion. Cela permet aux entreprises de consolider efficacement les informations de différents points de données.
Migration de données
Migration de données est le processus de déplacement des données d'un système à un autre et un outil de mappage de base de données peut le faire de manière transparente. Bien que différentes 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. Un logiciel sans code, avec des fonctionnalités d'automatisation, est une alternative plus sûre pour migrer avec succès des données vers n'importe quelle destination, comme 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 essentielles pour briser les silos d’informations et en tirer des enseignements. Le mappage est la première étape du processus de transformation des données qui amène les données vers une zone de transit pour être converties 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 des données joue un rôle important dans la conversion des fichiers EDI en convertissant les fichiers dans divers formats, tels que XML, JSON et Excel. Un outil 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 à Formats EDI sans écrire une seule ligne de code. Il permet d'effectuer un échange de données B2B transparent.
Vous souhaitez charger des données provenant de plusieurs sources (bases de données, fichiers, applications Web) dans un entrepôt de données ?
Techniques courantes de mappage de données
La technique que vous choisissez dépend de vos besoins, qui incluent principalement le type de données et le volume de données. On y distingue trois types de techniques :
Automatisation
La plupart des entreprises s’orientent désormais vers l’automatisation, compte tenu du volume élevé et de la variété des données impliquées. Le mappage automatisé des données utilise un outil spécialisé, souvent sans code, qui extrait de manière transparente les données de plusieurs sources, les transforme, puis les charge dans une destination sans aucun effort manuel. L’utilisation de l’automatisation présente de nombreux avantages :
- Aperçu instantané des données
- Moins de risques d'erreur
- Temps d'analyse plus rapide
- Permet aux utilisateurs professionnels de prendre en charge
C'est pourquoi quand Mario Ferrer, architecte de données senior d'utiliser Astera Centerprise, il a réduit leur temps d'intégration des données de 2 semaines à seulement cinq minutes. En conséquence, l'entreprise a réalisé d'immenses économies de coûts et a considérablement augmenté la productivité des développeurs.
Manuel
Si vous hésitez à mettre en œuvre un outil de cartographie des données, l'option suivante consiste à le faire manuellement. En cela, vous devez coder manuellement et mapper manuellement chaque champ de la source de données à la destination cible. Le processus manuel prend non seulement du temps, mais il est également sujet à des erreurs et impose une charge énorme à l'équipe informatique. Compte tenu de la quantité de données que les entreprises génèrent aujourd’hui, le manuel n’est pas la meilleure option.
Mappage de schéma
Il s'agit d'une stratégie semi-automatisée dans laquelle une solution 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 que vous avez effectué vos flux de données, vous pouvez automatiser le processus.
Importance de la cartographie des données dans les industries
Santé & médical
Dans le secteur de la santé, la cartographie contribue à assurer l'interopérabilité du DSE (dossier de santé électronique) en faisant correspondre les données entre la source et la cible. Cela permet aux professionnels de la santé de partager des informations critiques sur les patients et de combiner les données de santé provenant de diverses bases de données, applications et entrepôts de données tels que le DSE et le DME. Les données cartographiées sont ensuite utilisées pour d'autres processus critiques, tels que migration de données et l'intégration des données.
Retail
La cartographie des données joue un rôle central dans le commerce de détail en comblant le fossé entre les expériences d'achat en ligne et hors ligne. Il permet aux détaillants de rassembler des données provenant de diverses sources telles que des plateformes de commerce électronique, des sites Web, des applications mobiles et des médias sociaux pour créer une vue 360 du client. Avec un profil client complet, les détaillants peuvent personnaliser efficacement leurs campagnes marketing. Par exemple, si un client parcourt certains produits sur le site Web ou l'application, les données cartographiques permettent au détaillant d'envoyer des recommandations ou des promotions personnalisées par e-mail, sur les réseaux sociaux ou même par notifications en magasin.
Finance
La cartographie des données facilite également une gestion efficace et précise des informations financières. Il permet aux organisations de comprendre de manière exhaustive le flux de données financières au sein de leurs systèmes, tels que les enregistrements de transactions, les comptes de résultat, les bilans et les portefeuilles d'investissement. Cette représentation structurée permet d'identifier les relations critiques entre les données, garantissant la cohérence, la transparence et la conformité des données aux normes réglementaires.
Défis de cartographie des données
- Hétérogénéité des données : Les données proviennent souvent de sources diverses. Chaque source a ses propres formats de données, structures et conventions. Cartographier des données provenant de sources hétérogènes peut s'avérer difficile en raison des incohérences et des différences dans les représentations des données.
- Volume de données : De gros volumes peuvent être difficiles à gérer en termes de stockage, de traitement et d'optimisation des performances lors du mappage des données. Non seulement un grand volume de données prend plus de temps, mais il nécessite également des ressources informatiques importantes, telles que de la mémoire et de la puissance de traitement.
- Qualité des données: Des données de mauvaise qualité comportant 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 avec le mappage lors de la mise en œuvre de ces transformations, car trop de transformations peuvent 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 : Le mappage des données peut devenir plus complexe lorsque vous devez garantir le respect des 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 dans le temps. Si vous avez un projet à long terme, vous devez suivre tout changement dans la structure et assurer la compatibilité ascendante.
Meilleures pratiques de cartographie des données
Même si vous utilisez un outil, il est important de suivre les meilleures pratiques pour vous assurer d'éviter toute complexité et de cartographier les données avec précision. Voici quelques facteurs que vous devez garder à l'esprit :
1. Clarifier les exigences commerciales
Déterminez pourquoi la cartographie de vos données est nécessaire. Est-ce pour la migration de données, l'intégration, le reporting, l'analyse ou à d'autres fins ? Exprimez clairement les objectifs finaux. Envisagez de collaborer avec les dirigeants et les responsables des unités commerciales, car ils peuvent fournir des informations sur la manière dont les données seront utilisées.
2. Identifier et cartographier les données
De nombreuses solutions sophistiquées 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).
3. Assurer la sécurité des données
Les outils avancés sont enrichis de nombreuses fonctionnalités de sécurité qui vous permettent de sécurisé vos projets d'intégration en autorisant l'accès à des utilisateurs restreints en fonction des rôles des utilisateurs. Simultanément, ces solutions permettent également aux entreprises de réaliser une analyse des risques de leurs données.
4. Automatisez le processus
Pour résoudre les incohérences dans les conventions de dénomination, certains outils offrent des fonctionnalités automatisées pour cartographier les données. Par exemple, dans Astera Centerprise, 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. Au moment de l'exécution, Centerprise 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.
5. 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 dans 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.
5. Conservez les enregistrements de partage de données
Vous avez besoin de cartes de données pour identifier toutes les entités avec lesquelles vous avez partagé les données. Cela facilite le suivi des informations personnelles en utilisant des demandes et au moment de la suppression. Tenez compte des cas d'utilisation pour chaque mappage, classifiez les applications qui utilisent les cartes et documentez la convention source-cible du mappage et la manière dont il est utilisé dans le flux de travail.
Travailler avec l'outil de mappage de données
Un outil de mappage de données facilite considérablement l’exécution du processus de mappage de données. Ces outils fournissent une interface visuelle et automatisée pour mapper les données de la source aux systèmes cibles, permettant aux utilisateurs de tous types de prendre en charge leurs initiatives basées sur les données sans dépendre de l'équipe informatique.
Vous trouverez divers outils sur le marché. Voici quelques facteurs que vous devez garder à l’esprit avant d’en choisir un pour votre entreprise :
- Interface visuelle: Une interface visuelle intuitive qui vous permet de créer, modifier et visualiser des mappages de données.
- 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.
- 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.
- Validation des données: Règles de validation et contrôles de qualité des données pour vérifier l’exactitude des données et leur conformité aux critères prédéfinis.
- 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.
- La gestion des erreurs: Mécanismes robustes de gestion des erreurs pour capturer, gérer et résoudre les erreurs pendant les processus de mappage de données.
- 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.
- Automation: Fonctionnalités d'automatisation et de planification des tâches pour accélérer le mappage des données et éliminer toute intervention manuelle
Astera Centerprise – Un outil de mappage de données de niveau entreprise
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. L'image suivante illustre le mappage de base de données dans Astera Centerprise. Données de trois tables de base de données différentes, Prospect, historique du prospect et statut du prospect est joint et chargé dans une destination Excel.
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. Cependant, Astera Centerprise simplifie considérablement le mappage des données : voici quelques caractéristiques remarquables de Astera Centerprise qui en font un outil idéal pour investir en 2023 :
- Faites glisser et déposez l'interface utilisateur graphique
- Moteur ETL de puissance industrielle
- Connectivité prête à l'emploi pour diverses sources et destinations
- Dans les transformations et fonctions avancées intégrées pour manipuler les données
- Fonctionnalités avancées de qualité des données
- Automatisation des flux de travail et planification des tâches
- Intégration l'API
Conclusion
En utilisant un outil, vous pouvez accélérer l'analyse des données et obtenir des informations en temps réel. Téléchargez une version d'essai gratuite de 14 et découvrez comment créer des mappages de données source-destination sans écrire une seule ligne de code avec Astera Centerprise.
