De geautomatiseerde, Geen code datastapel
Leer hoe Astera Data Stack kan het gegevensbeheer van uw onderneming vereenvoudigen en stroomlijnen.
Data Mapping 101: een complete gids
Stel je voor dat je een analist bent die voor een grote e-commercewinkel werkt. U wilt uw klantreis volgen om erachter te komen waar uw klanten vandaan komen en welke acties zij ondernemen voordat ze een aankoop doen. Om dit te identificeren, verzamelt u gegevens uit verschillende bronnen, zoals Facebook, YouTube, uw website, winkelaankopen en apps.
Om deze gegevens te analyseren, moet je ze combineren, transformeren en stuur het vervolgens naar een data-analysetool zoals Tableau, PowerBI of een datawarehouse. Dus, hoe doe je dat? Door middel van data mapping zorgt u ervoor dat correcte, consistente gegevens uw bestemming bereiken.
In deze blog bespreken we wat data mapping is, het belang ervan in business intelligence, data mapping technieken en het proces in detail.
Wat is datamapping?
Data mapping is het proces waarbij gegevensvelden uit de ene bron worden vergeleken met gegevensvelden in een andere bron. Het helpt ervoor te zorgen dat gegevens uit de ene bron nauwkeurig en effectief kunnen worden getransformeerd of overgedragen naar een andere bestemming, terwijl de integriteit, consistentie en betekenis ervan behouden blijft. Data mapping is de eerste stap van elk dataproces, inclusief ETL en gegevens integratie.
Data mapping-proces
Nu u begrijpt wat data mapping precies is, gaan we u stap voor stap door het data mapping-proces leiden.
- Definieer de reikwijdte van het project: Definieer duidelijk de doelstellingen van het data mapping-proces, inclusief welke gegevens in kaart moeten worden gebracht en waarom. Enkele van de algemene doelstellingen voor het in kaart brengen van gegevens zijn:
-
- Gegevens integratie: Mogelijk beschikt u over gegevens uit verschillende bronnen en moet u deze mogelijk consolideren in een uniform en consistent formaat. Mogelijk wilt u bijvoorbeeld klantgegevens van uw website, mobiele app en fysieke winkels combineren om een holistisch beeld van uw klanten te krijgen.
- Data migratie: In gevallen waarin u overstapt naar een nieuw systeem of een nieuwe database, kan het doel zijn om: bestaande gegevens migreren van het oude systeem naar het nieuwe, terwijl we ervoor zorgen data-integriteit en compatibiliteit.
- Verbetering van de gegevenskwaliteit: Soms is het primaire doel het verbeteren van de kwaliteit van gegevensen u kunt data mapping gebruiken om gegevensfouten, inconsistenties of duplicaten tijdens het proces te identificeren en te corrigeren.
- Identificeer de gegevensbronnen: Bepaal vervolgens de verschillende soorten gegevensbronnen die relevant zijn voor uw project. Deze kunnen bestaan uit relationele databases, platte bestanden, API's, externe systemen, oudere systemen of datawarehouses. Onderzoek vervolgens het schema of de structuur van elke gegevensbron. Begrijp de tabellen, kolommen, gegevenstypen en relaties binnen de brongegevens, omdat dit u zal helpen bij het effectief plannen van het gegevenstoewijzingsproces.
- Profielgegevens: Dit is een van de belangrijkste stappen in het data mapping-proces. Gegevensprofilering helpt u te begrijpen hoe de gegevens zijn georganiseerd, bijvoorbeeld of deze zijn opgeslagen in tabellen, bestanden of andere formaten. In relationele databases omvat gegevensprofilering het identificeren van relaties tussen tabellen met behulp van externe sleutels, primaire sleutels of andere koppelingen. Het begrijpen van deze relaties is cruciaal voor het correct in kaart brengen en samenvoegen van gegevens. Het zal u ook helpen de kwaliteit van uw gegevens te begrijpen voor het geval er ontbrekende waarden, inconsistenties enz. zijn.
- Overeenkomen met de velden: Het matchen van velden in het data mapping-proces is een cruciale stap waarbij relaties tussen data-elementen (velden) in de bron- en doeldatasets worden geïdentificeerd en tot stand gebracht. Velden met een één-op-één-relatie tussen bron en doel zijn het gemakkelijkst in kaart te brengen. Als de bron bijvoorbeeld een veld 'Klantnaam' heeft en het doel ook een veld 'Klantnaam' verwacht, brengt u deze rechtstreeks in kaart. Als het bronveld moet worden getransformeerd voordat het in het doel wordt geladen, geeft u de transformatielogica op. Als de bron bijvoorbeeld een veld 'Geboortedatum' heeft in een andere datumnotatie dan het doel, kunt u dit in kaart brengen met een transformatieregel om de datumnotatie te converteren.
- Gegevens transformeren: Het is zeer waarschijnlijk dat uw gegevens niet gestandaardiseerd zijn of niet in hetzelfde formaat zijn, dus het kan zijn dat u deze moet transformeren. De meeste tools worden geleverd met ingebouwde datatransformaties en functies, waardoor het gemakkelijker wordt om gegevens te manipuleren. U kunt transformaties eenvoudig slepen en neerzetten, sorteren, samenvoegen en samenvoegen. U kunt ook complexe transformaties gebruiken, zoals normaliseren, denormaliseren, tree join, enz.
6. Testen en automatiseren: Nadat u aan alle vereisten heeft voldaan en uw datamaps heeft ingesteld, is het tijd om te beginnen met testen voordat u deze kunt voltooien. Begin met het in kaart brengen van een kleine hoeveelheid gegevens en test of er problemen optreden. Als er geen problemen zijn, kunt u eenvoudig het hele proces automatiseren. Hulpmiddelen voor het in kaart brengen van gegevens bieden triggergebaseerde taakplanners aan, zodat u uw proces kunt plannen op basis van tijd of een gebeurtenis.
Voorbeeld van gegevenstoewijzing
Meestal worden brongegevens doorgestuurd naar een relationele database, een datawarehouse of een ander bestand, zoals een CSV-document, afhankelijk van de gebruikssituatie. In de meeste gevallen gebruiken bedrijven een data mapping-sjabloon om velden van het ene databasesysteem met het andere te matchen met behulp van een data mapping-oplossing.
Integratietaken voor het in kaart brengen van bron-naar-doel variëren in complexiteit, afhankelijk van de gegevenshiërarchie en de ongelijkheid tussen de structuur van bron- en doelgegevens. Of het nu op locatie of in de cloud is, elke bedrijfsapplicatie gebruikt metadata om de datavelden en attributen uit te leggen waaruit de data en semantische regels bestaan. Deze regels bepalen hoe gegevens worden opgeslagen binnen die applicatie of repository. Het doel is om een naadloze overdracht van bron naar bestemming te garanderen, zonder enig gegevensverlies. Het data mapping-proces speelt daarbij een sleutelrol.
Bijvoorbeeld Microsoft Dynamics CRM bevat verschillende datasets met verschillende objecten, zoals Leads, Opportunities en Concurrenten. Elk van deze datasets heeft verschillende velden, zoals Naam, Accounteigenaar, Plaats, Land, Functie en meer. De applicatie heeft ook een gedefinieerd schema, samen met attributen, opsommingen en toewijzingsregels. Om een nieuw record aan het schema van het gegevensobject toe te voegen, moet de gebruiker een gegevensoverzicht maken van de bronvelden naar het Microsoft Dynamics CRM-account.
Gebruiksscenario's voor het in kaart brengen van gegevens
Bedrijven maken vaak gebruik van tools om gegevens uit verschillende externe en interne bronnen te verzamelen en deze vervolgens om te zetten in een formaat dat geschikt is voor de operationele en analytische processen. Hier zijn enkele gebruiksscenario's waarbij tools kunnen helpen:
Gegevens integratie
Succesvolle integratie vereist dat bron- en doelgegevensopslagplaatsen dezelfde structuur hebben. Dat komt echter zelden voor. Software voor het in kaart brengen van gegevens helpt de verschillen in de bron- en bestemmingsschema's te overbruggen door gegevenstransformatie en -conversie. Hierdoor kunnen bedrijven informatie uit verschillende datapunten efficiënt consolideren.
Data migratie
Data migratie is het proces waarbij gegevens van het ene systeem naar het andere worden verplaatst, en een tool voor het in kaart brengen van databases kan dat naadloos doen. Hoewel er verschillende stappen bij het proces betrokken zijn, is het maken van mappings tussen bron en doel een van de meest complexe en tijdrovende taken, vooral als dit handmatig wordt gedaan. Onnauwkeurige en ongeldige mappings kunnen in dit stadium een negatieve invloed hebben op de nauwkeurigheid en volledigheid van gegevens, wat kan leiden tot het mislukken van het datamigratieproject. Codevrije software met automatiseringsfuncties is een veiliger alternatief voor het succesvol migreren van gegevens naar elke bestemming, zoals een datawarehouse.
Datatransformatie
Omdat bedrijfsgegevens zich op verschillende locaties en formaten bevinden, zijn datamapping en datatransformatie essentieel om informatiesilo's te doorbreken en inzichten te verkrijgen. Mapping is de eerste stap in het gegevenstransformatieproces waarbij gegevens naar een verzamelgebied worden gebracht om naar het gewenste formaat te worden geconverteerd. Na transformatie wordt het vervolgens verplaatst naar de eindbestemming, namelijk de database.
Elektronische gegevensuitwisseling (EDI) -uitwisseling
Data mapping speelt een belangrijke rol bij de conversie van EDI-bestanden door de bestanden naar verschillende formaten te converteren, zoals XML, JSON en Excel. Een intuïtieve tool stelt de gebruiker in staat dit te doen gegevens extraheren vanuit verschillende bronnen en gebruik ingebouwde transformaties en functies wijs gegevens toe aan EDI formaten zonder ook maar één regel code te schrijven. Het helpt bij het uitvoeren van naadloze B2B-gegevensuitwisseling.
Gegevens uit meerdere bronnen (databases, bestanden, webapplicaties) in een datawarehouse laden?
Gemeenschappelijke technieken voor het in kaart brengen van gegevens
De techniek die u kiest, hangt af van uw vereisten, waaronder vooral het type gegevens en de hoeveelheid gegevens. Er zijn drie soorten technieken:
geautomatiseerde
De meeste bedrijven zijn nu aan het overschakelen naar automatisering, gezien het grote volume en de verscheidenheid aan betrokken gegevens. Geautomatiseerde data mapping maakt gebruik van een gespecialiseerde, vaak zero-code tool die naadloos gegevens uit meerdere bronnen haalt, transformeert en vervolgens zonder enige handmatige inspanning naar een bestemming laadt. Er zijn verschillende voordelen van het gebruik van automatisering:
- Direct voorbeeld van gegevens
- Minder kans op fouten
- Snellere tijd tot inzicht
- Hiermee kunnen zakelijke gebruikers de leiding nemen
Dit is waarom wanneer Mario Ferrer, een senior data-architect gebruikt Astera Centerprise, het verkortte de tijd voor gegevensintegratie van twee weken naar slechts vijf minuten. Als gevolg hiervan ervoer het bedrijf enorme kostenbesparingen en verhoogde de productiviteit van ontwikkelaars aanzienlijk.
Handmatig
Als u aarzelt om een data mapping tool te implementeren, dan is de volgende optie dat u dit handmatig doet. Hierbij moet u elk veld met de hand coderen en handmatig toewijzen, van de gegevensbron tot de doelbestemming. Het handmatige proces is niet alleen tijdrovend, het is ook foutgevoelig en legt een enorme last op het IT-team. Gezien de hoeveelheid data die bedrijven tegenwoordig genereren, is handmatig niet de beste optie.
Schema in kaart brengen
Het is een semi-geautomatiseerde strategie waarbij een oplossing een relatie tot stand brengt tussen een gegevensbron en het doelschema. IT-professionals controleren de verbindingen die door de tool voor schematoewijzing zijn gemaakt en brengen eventueel benodigde aanpassingen aan.
Nadat u uw gegevensstromen heeft gemaakt, kunt u het proces automatiseren.
Belang van datakartering in verschillende sectoren
Gezondheidszorg
In het gezondheidszorghelpt mapping bij het bereiken van interoperabiliteit voor EPD (elektronisch patiëntendossier) door de gegevens tussen de bron en het doel te matchen. Hierdoor kunnen zorgprofessionals cruciale patiëntinformatie delen en zorggegevens uit verschillende databases, applicaties en datawarehouses zoals EPD en EPD combineren. De in kaart gebrachte gegevens worden verder gebruikt voor andere kritische processen, zoals data migratie en data-integratie.
Retail
Datamapping speelt een cruciale rol in de detailhandel door de kloof tussen online en offline winkelervaringen te overbruggen. Hiermee kunnen detailhandelaren gegevens uit verschillende bronnen, zoals e-commerceplatforms, websites, mobiele apps en sociale media, samenbrengen om een klant 360-weergave. Met een compleet klantprofiel kunnen retailers marketingcampagnes effectief personaliseren. Als een klant bijvoorbeeld bepaalde producten op de website of app bekijkt, kunnen kaartgegevens de detailhandelaar in staat stellen om op maat gemaakte aanbevelingen of promoties te sturen via e-mail, sociale media of zelfs meldingen in de winkel.
Financiering
Data mapping vergemakkelijkt ook een efficiënt en nauwkeurig beheer van financiële informatie. Het stelt organisaties in staat een volledig inzicht te krijgen in de stroom van financiële gegevens binnen hun systemen, zoals transactiegegevens, winst- en verliesrekeningen, balansen en beleggingsportefeuilles. Deze gestructureerde weergave helpt bij het identificeren van cruciale gegevensrelaties, waardoor gegevensconsistentie, transparantie en naleving van wettelijke normen worden gegarandeerd.
Uitdagingen bij het in kaart brengen van data
- Gegevensheterogeniteit: Gegevens zijn vaak afkomstig uit verschillende bronnen. Elke bron heeft zijn eigen dataformaten, structuren en conventies. Het in kaart brengen van gegevens uit heterogene bronnen kan een uitdaging zijn vanwege inconsistenties en verschillen in gegevensrepresentaties.
- Gegevensvolume: Grote volumes kunnen moeilijk te verwerken zijn als het gaat om opslag, verwerking en prestatie-optimalisatie tijdens het in kaart brengen van data. Niet alleen kost een grote hoeveelheid gegevens meer tijd, het vereist ook aanzienlijke computerbronnen, zoals geheugen en verwerkingskracht.
- Data kwaliteit: Gegevens van slechte kwaliteit, vol met ontbrekende waarden, duplicaten, onnauwkeurigheden en inconsistenties, maken het moeilijk om velden tussen bron- en doelsystemen nauwkeurig op elkaar af te stemmen.
- Complexe transformaties: Sommige taken voor het in kaart brengen van gegevens vereisen complexe transformaties, zoals aggregaties, berekeningen en voorwaardelijke logica. U moet heel voorzichtig zijn met het in kaart brengen bij het implementeren van deze transformaties, omdat te veel transformaties het in kaart brengen snel behoorlijk complex kunnen maken. Het is beter om een visuele tool te gebruiken, waardoor het gemakkelijker wordt om datatoewijzingen in realtime te bekijken.
- Gegevensbeheer: Het in kaart brengen van data kan complexer worden als u ervoor moet zorgen dat het data governance-beleid wordt nageleefd, inclusief privacyregelgeving zoals AVG of HIPAA. In dergelijke gevallen is het belangrijk om de toegang tot gegevens, de beveiliging en de toestemming te beheren terwijl u gegevens in kaart brengt.
- Schema-evolutie: Het bronnen- en doelbestemmingsschema kunnen in de loop van de tijd evolueren. Als u een langetermijnproject heeft, moet u eventuele wijzigingen in de structuur bijhouden en achterwaartse compatibiliteit garanderen.
Beste praktijken voor het in kaart brengen van gegevens
Zelfs als u een tool gebruikt, is het belangrijk om de best practices te volgen om ervoor te zorgen dat u complexiteit vermijdt en gegevens nauwkeurig in kaart brengt. Hier zijn enkele factoren waarmee u rekening moet houden:
1. Verduidelijk de zakelijke vereisten
Bepaal waarom het in kaart brengen van uw gegevens nodig is. Is het voor datamigratie, integratie, rapportage, analyse of een ander doel? Formuleer duidelijk de einddoelen. Overweeg om samen te werken met leiders en managers van bedrijfseenheden, omdat zij inzicht kunnen geven in de manier waarop gegevens zullen worden gebruikt.
2. Gegevens identificeren en in kaart brengen
Met veel geavanceerde oplossingen kunt u objecten in een stroom in kaart brengen door velden van het ene object eenvoudigweg naar de overeenkomstige velden van het andere object te slepen en neer te zetten. Deze oplossingen zijn ontworpen om te werken met grote hoeveelheden ingewikkelde gegevens en voldoen tegelijkertijd aan alle richtlijnen van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).
3. Zorg voor gegevensbeveiliging
Geavanceerde tools zijn verrijkt met veel beveiligingsfuncties waarmee u dat kunt doen beveiligen uw integratieprojecten door toegang toe te staan aan beperkte gebruikers op basis van gebruikersrollen. Tegelijkertijd bieden deze oplossingen bedrijven ook de mogelijkheid een risicoanalyse van hun gegevens uit te voeren.
4. Automatiseer het proces
Om inconsistenties in naamgevingsconventies op te lossen, bieden sommige tools geautomatiseerde mogelijkheden om gegevens in kaart te brengen. Bijvoorbeeld, binnen Astera Centerprisekunnen gebruikers deze functie gebruiken door een woordenboek met synoniemenbestanden te maken dat de huidige en alternatieve namen van een kopveld in een tabel bevat. Tijdens runtime, Centerprise matcht automatisch deze ongelijksoortige velden en extraheert er gegevens uit.
De geautomatiseerde functie is vooral handig bij het werken met grote datasets, omdat het de foutkans tijdens mappings verkleint.
5. Periodiek onderhouden
Om een probleemloos functionerend systeem te garanderen, moet u een consistent onderhoudsschema opstellen en uitvoeren. Om de onderscheidende uitdagingen van een gebruiksscenario aan te pakken, kan het zijn dat u op een gegeven moment een stroom moet bijwerken of aanpassen. Deze wijzigingen kunnen de mappings en, bij uitbreiding, uw gegevensstroom verstoren. Daarom is het het beste om de nauwkeurigheid van uw toewijzingen te garanderen voordat u het proces uitvoert.
Functies zoals Instant Data Preview bieden transparantie in de toewijzingen van elke integratiestroom. Met deze functie kunt u in realtime fouten opsporen in complexe toewijzingen en fouten voorkomen voordat u de stroom uitvoert.
6. Bewaar gegevensuitwisselingsrecords
U hebt datamaps nodig om alle entiteiten te identificeren waarmee u de gegevens hebt gedeeld. Dit helpt bij het volgen van persoonlijke informatie door gebruik te maken van verzoeken en op het moment van verwijdering. Houd rekening met gebruiksscenario's voor elke mapping, classificeer applicaties die de kaarten gebruiken en documenteer de bron-naar-doelconventie van mapping en hoe deze in de workflow wordt gebruikt.
Werken met de Data Mapping Tool
Een data mapping tool maakt het aanzienlijk eenvoudiger om het data mapping proces uit te voeren. Deze tools bieden een visuele en geautomatiseerde interface voor het in kaart brengen van gegevens van bron- naar doelsystemen, waardoor allerlei soorten gebruikers de leiding kunnen nemen over hun datagestuurde initiatieven zonder afhankelijk te zijn van het IT-team.
Er zijn verschillende tools op de markt. Hier zijn enkele factoren waarmee u rekening moet houden voordat u er een voor uw bedrijf kiest:
- Visuele interface: Een intuïtieve, visuele interface waarmee u datatoewijzingen kunt maken, bewerken en visualiseren.
- Connectiviteit: Ondersteuning voor een breed scala aan gegevensbronnen en doelen, waaronder databases, bestandsformaten, API's en cloudservices, om naadloze gegevensintegratie mogelijk te maken.
- Datatransformatie: Geavanceerde transformatiefuncties, scriptmogelijkheden en functies voor gegevensmanipulatie om gegevens tijdens het in kaart brengen te transformeren, waardoor compatibiliteit en consistentie worden gegarandeerd.
- Data Validation: Validatieregels en gegevenskwaliteitscontroles om de nauwkeurigheid van de gegevens en de naleving van vooraf gedefinieerde criteria te verifiëren.
- Complexe transformaties: Ondersteuning voor complexe gegevenstransformaties, aggregaties, berekeningen en voorwaardelijke logica om verschillende scenario's voor gegevenstoewijzing te verwerken.
- foutafhandeling: Robuuste foutafhandelingsmechanismen voor het vastleggen, beheren en oplossen van fouten tijdens data mapping-processen.
- Versiebeheer: Versiebeheermogelijkheden voor het beheren van wijzigingen in de datatoewijzingslogica en het bijhouden van een geschiedenis van revisies.
- Automatisering: Automatiserings- en taakplanningsfuncties om het in kaart brengen van gegevens te versnellen en handmatige tussenkomst te elimineren
Astera Centerprise – Een tool voor het in kaart brengen van gegevens op bedrijfsniveau
Ontworpen om hetzelfde niveau van bruikbaarheid en prestaties te bieden aan zowel ontwikkelaars als zakelijke gebruikers, Astera Centerprise is een complete oplossing voor gegevensbeheer die door meerdere wordt gebruikt Fortune 1000-bedrijven. De volgende afbeelding illustreert databasetoewijzing in Astera Centerprise. Gegevens uit drie verschillende databasetabellen, Lead, Leadgeschiedenis en Leadstatus wordt samengevoegd en in een Excel-bestemming geladen.
Toewijzingen kunnen een variërende mate van complexiteit hebben, afhankelijk van het aantal, de gegevenstypen, het schema, de primaire sleutels en externe sleutels van de gegevensbronnen. Echter, Astera Centerprise vereenvoudigt het in kaart brengen van gegevens aanzienlijk: Hier zijn enkele opmerkelijke kenmerken van Astera Centerprise die het een ideaal instrument maken om in 2023 te investeren:
- Grafische gebruikersinterface slepen en neerzetten
- ETL-motor met industriële sterkte
- Out-of-the-box connectiviteit voor verschillende bronnen en bestemmingen
- Ingebouwde geavanceerde transformaties en functies om gegevens te manipuleren
- Geavanceerd beheer van gegevenskwaliteit
- Workflowautomatisering en taakplanning
- API-integratie
Conclusie
Door een tool te gebruiken, kunt u de data-analyse versnellen en realtime inzichten verkrijgen. Download een gratis proefperiode van 14 dagen en ontdek hoe u gegevenstoewijzingen van bron naar bestemming kunt maken zonder er ook maar één regel code mee te schrijven Astera Centerprise.
