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Mapeamento de Dados 101: Um Guia Completo
Imagine que você é um analista que trabalha para uma grande loja de comércio eletrônico. Você deseja acompanhar a jornada do cliente para descobrir de onde eles vêm e quais ações eles realizam antes de fazer uma compra. Para identificar isso, você coleta dados de diversas fontes, como Facebook, YouTube, seu site, compras em lojas e aplicativos.
Agora, para analisar esses dados, você precisa combiná-los, transformar e, em seguida, envie-o para uma ferramenta de análise de dados, como Tableau, PowerBI ou um data warehouse. Então, como você faz isso? Através do mapeamento de dados, você garante que dados corretos e consistentes cheguem ao seu destino.
Neste blog discutiremos o que é mapeamento de dados, sua importância no business intelligence, técnicas de mapeamento de dados e o processo em detalhes.
O que é mapeamento de dados?
O mapeamento de dados é o processo de correspondência de campos de dados de uma fonte com campos de dados de outra fonte. Ajuda a garantir que os dados de uma fonte possam ser transformados ou transferidos com precisão e eficácia para outro destino, mantendo sua integridade, consistência e significado. O mapeamento de dados é a etapa inicial de qualquer processo de dados, incluindo ETL e integração de dados.
Processo de mapeamento de dados
Agora que você entendeu exatamente o que é mapeamento de dados, vamos orientá-lo passo a passo no processo de mapeamento de dados.
- Defina o escopo do projeto: Defina claramente os objetivos do processo de mapeamento de dados, incluindo quais dados precisam ser mapeados e por quê. Alguns dos objetivos comuns de mapeamento de dados incluem:
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- Integração de dados: Você pode ter dados de diversas fontes e talvez precise consolidá-los em um formato unificado e consistente. Por exemplo, você pode combinar dados de clientes de seu site, aplicativo móvel e lojas físicas para obter uma visão holística de seus clientes.
- Migração de dados: Nos casos em que você está migrando para um novo sistema ou banco de dados, o objetivo pode ser migrar dados existentes do sistema antigo para o novo, garantindo ao mesmo tempo integridade de dados e compatibilidade.
- Melhoria da qualidade dos dados: Às vezes, o objetivo principal é melhorar o qualidade dos dadose você pode usar o mapeamento de dados para identificar e corrigir erros, inconsistências ou duplicatas de dados durante o processo.
- Identifique as fontes de dados: A seguir, determine os vários tipos de fontes de dados relevantes para o seu projeto. Isso pode incluir bancos de dados relacionais, arquivos simples, APIs, sistemas externos, sistemas legados ou data warehouses. Em seguida, examine o esquema ou a estrutura de cada fonte de dados. Compreenda as tabelas, colunas, tipos de dados e relacionamentos nos dados de origem, pois isso o ajudará a planejar o processo de mapeamento de dados de maneira eficaz.
- Dados do perfil: Esta é uma das etapas mais importantes no processo de mapeamento de dados. Criação de perfil de dados ajudará você a entender como os dados são organizados, por exemplo, se estão armazenados em tabelas, arquivos ou outros formatos. Em bancos de dados relacionais, o perfil de dados envolve a identificação de relacionamentos entre tabelas usando chaves estrangeiras, chaves primárias ou outros links. Compreender essas relações é crucial para mapear e unir dados corretamente. Também o ajudará a compreender a qualidade dos seus dados caso haja valores faltantes, inconsistências, etc.
- Combine os campos: A correspondência de campos no processo de mapeamento de dados é uma etapa crucial que envolve a identificação e o estabelecimento de relacionamentos entre elementos de dados (campos) nos conjuntos de dados de origem e de destino. Os campos que possuem um relacionamento um-para-um entre a origem e o destino são os mais fáceis de mapear. Por exemplo, se a origem tiver um campo “Nome do cliente” e o destino também esperar um campo “Nome do cliente”, você os mapeará diretamente. Se o campo de origem precisar ser transformado antes de ser carregado no destino, você deverá especificar a lógica de transformação. Por exemplo, se a origem tiver um campo “Data de nascimento” em um formato de data diferente do de destino, você o mapearia com uma regra de transformação para converter o formato de data.
- Transformar dados: É altamente provável que seus dados não estejam padronizados ou no mesmo formato, então pode ser necessário transformá-los. A maioria das ferramentas vem com recursos integrados transformações de dados e funções, o que facilita a manipulação de dados. Você pode facilmente arrastar e soltar, classificar, mesclar e unir transformações. Você também pode usar transformações complexas, como normalizar, desnormalizar, juntar árvore, etc.
6. Teste e automatize: Depois de cumprir todos os pré-requisitos e configurar seus mapas de dados, é hora de começar os testes antes de finalizá-los. Comece mapeando uma pequena quantidade de dados e teste para ver se surge algum problema. Se não houver problemas, você pode simplesmente automatizar todo o processo. Ferramentas de mapeamento de dados oferecem agendadores de tarefas baseados em gatilhos, para que você possa agendar seu processo de acordo com o horário ou evento.
Exemplo de mapeamento de dados
Normalmente, os dados de origem são direcionados para um banco de dados relacional, data warehouse ou qualquer arquivo, como um documento CSV — dependendo do caso de uso. Na maioria dos casos, as empresas usam um modelo de mapeamento de dados para combinar campos de um sistema de banco de dados com outro usando uma solução de mapeamento de dados.
As tarefas de integração de mapeamento de origem para destino variam em complexidade, dependendo da hierarquia de dados e da disparidade entre a estrutura dos dados de origem e destino. Seja no local ou na nuvem, todo aplicativo de negócios usa metadados para explicar os campos de dados e atributos que constituem os dados e as regras semânticas. Essas regras controlam como os dados são armazenados nesse aplicativo ou repositório. O objetivo é garantir uma transferência perfeita da origem ao destino sem perda de dados, e o processo de mapeamento de dados desempenha um papel fundamental nesse aspecto.
Por exemplo, Microsoft Dynamics CRM contém vários conjuntos de dados com diferentes objetos, como Leads, Oportunidades e Concorrentes. Cada um desses conjuntos de dados possui vários campos, como Nome, Proprietário da conta, Cidade, País, Cargo e muito mais. O aplicativo também possui um esquema definido junto com atributos, enumerações e regras de mapeamento. Para adicionar um novo registro ao esquema do objeto de dados, o usuário terá que criar um mapa de dados dos campos de origem para a conta do Microsoft Dynamics CRM.
Casos de uso de mapeamento de dados
As empresas muitas vezes empregam ferramentas para coletar dados de diversas fontes externas e internas e depois transformá-los em um formato adequado aos processos operacionais e analíticos. Aqui estão alguns casos de uso em que as ferramentas podem ajudar:
Integração de Dados
A integração bem-sucedida exige que os repositórios de dados de origem e de destino tenham a mesma estrutura. No entanto, isso é uma ocorrência rara. O software de mapeamento de dados ajuda a superar as diferenças nos esquemas de origem e destino por meio da transformação e conversão de dados. Isso permite que as empresas consolidem informações de diferentes pontos de dados de forma eficiente.
Migração de dados
Migração de dados é o processo de mover dados de um sistema para outro e uma ferramenta de mapeamento de banco de dados pode fazer isso perfeitamente. Embora várias etapas estejam envolvidas no processo, a criação de mapeamentos entre a origem e o destino é uma das tarefas mais complexas e demoradas, principalmente quando feita manualmente. Mapeamentos imprecisos e inválidos nesse estágio podem afetar adversamente a precisão e integridade dos dados, levando ao fracasso do projeto de migração de dados. O software sem código, com recursos de automação, é uma alternativa mais segura para migrar dados com êxito para qualquer destino, como um data warehouse.
Transformação de Dados
Como os dados corporativos residem em vários locais e formatos, o mapeamento e a transformação de dados são essenciais para quebrar silos de informações e obter insights. O mapeamento é a primeira etapa no processo de transformação de dados que leva os dados a uma área de preparação para serem convertidos no formato desejado. Após a transformação, ele é movido para o destino final, ou seja, o banco de dados.
Intercâmbio Eletrônico de Dados (EDI)
O mapeamento de dados desempenha um papel significativo na conversão de arquivos EDI, convertendo os arquivos em vários formatos, como XML, JSON e Excel. Uma ferramenta intuitiva permite ao usuário extrair dados de diferentes fontes e utiliza transformações e funções integradas para mapear dados para EDI formatos sem escrever uma única linha de código. Ajuda a realizar uma troca de dados B2B perfeita.
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Técnicas de mapeamento de dados comuns
A técnica escolhida depende de seus requisitos, que incluem principalmente o tipo e o volume de dados. Existem três tipos de técnicas:
Automatizado
A maioria das empresas está agora migrando para automação, dado o elevado volume e variedade de dados envolvidos. O mapeamento automatizado de dados utiliza uma ferramenta especializada, muitas vezes sem código, que extrai dados de diversas fontes, os transforma e depois os carrega em um destino sem qualquer esforço manual. Existem várias vantagens em usar a automação:
- Visualização instantânea de dados
- Menos chances de erro
- Tempo mais rápido para insights
- Permite que os usuários corporativos assumam o controle
É por isso que quando Mario Ferrer, arquiteto de dados sênior usava Astera Centerprise, reduziu o tempo de integração de dados de 2 semanas para apenas cinco minutos. Como resultado, a empresa experimentou uma imensa economia de custos e aumentou significativamente a produtividade do desenvolvedor.
manual
Se você está hesitante em implementar uma ferramenta de mapeamento de dados, a próxima opção é fazê-lo manualmente. Para isso, você deve codificar manualmente e mapear manualmente cada campo da fonte de dados até o destino alvo. O processo manual não é apenas demorado, mas também sujeito a erros e representa uma enorme carga para a equipe de TI. Dada a quantidade de dados que as empresas geram hoje, o manual não é a melhor opção.
Mapeamento de esquema
É uma estratégia semiautomática onde uma solução estabelece um relacionamento entre uma fonte de dados e o esquema de destino. Os profissionais de TI verificam as conexões feitas pela ferramenta de mapeamento de esquema e fazem os ajustes necessários.
Depois de fazer seus fluxos de dados, você pode automatizar o processo.
Importância do mapeamento de dados entre setores
Assistência médica
No setor de saúde, o mapeamento ajuda a alcançar a interoperabilidade do EHR (registro eletrônico de saúde), combinando os dados entre a origem e o destino. Isso permite que os profissionais de saúde compartilhem informações críticas dos pacientes e combinem dados de saúde de vários bancos de dados, aplicativos e data warehouses, como EHR e EMR. Os dados mapeados são posteriormente utilizados para outros processos críticos, como migração de dados e integração de dados.
Distribuir
O mapeamento de dados desempenha um papel fundamental no varejo, preenchendo a lacuna entre as experiências de compra online e offline. Ele permite que os varejistas reúnam dados de diversas fontes, como plataformas de comércio eletrônico, sites, aplicativos móveis e mídias sociais, para criar um visão 360 do cliente. Com um perfil de cliente completo, os varejistas podem personalizar campanhas de marketing de forma eficaz. Por exemplo, se um cliente navega por determinados produtos no site ou aplicativo, os dados de mapeamento permitem que o varejista envie recomendações ou promoções personalizadas por e-mail, mídia social ou até mesmo notificações na loja.
Financeira
O mapeamento de dados também facilita o gerenciamento eficiente e preciso das informações financeiras. Ele permite que as organizações compreendam de forma abrangente o fluxo de dados financeiros em seus sistemas, como registros de transações, declarações de renda, balanços e carteiras de investimentos. Essa representação estruturada ajuda a identificar relacionamentos críticos de dados, garantindo a consistência, transparência e conformidade dos dados com os padrões regulatórios.
Desafios de mapeamento de dados
- Heterogeneidade de dados: Os dados geralmente vêm de diversas fontes. Cada fonte tem seus próprios formatos de dados, estruturas e convenções. Mapear dados de fontes heterogêneas pode ser um desafio devido a inconsistências e diferenças nas representações dos dados.
- Volume de dados: Grandes volumes podem ser difíceis de manusear em termos de armazenamento, processamento e otimização de desempenho durante o mapeamento de dados. Um grande volume de dados não só leva mais tempo, como também requer recursos computacionais substanciais, como memória e poder de processamento.
- Qualidade dos dados: Dados de baixa qualidade repletos de valores ausentes, duplicatas, imprecisões e inconsistências dificultam a correspondência precisa de campos entre sistemas de origem e de destino.
- Transformações Complexas: Algumas tarefas de mapeamento de dados requerem transformações complexas, como agregações, cálculos e lógica condicional. Você precisa ter muito cuidado com o mapeamento ao implementar essas transformações, pois muitas transformações podem rapidamente tornar o mapeamento bastante complexo. É melhor usar uma ferramenta visual, que facilita a visualização dos mapeamentos de dados em tempo real.
- Gestão de dados: O mapeamento de dados pode se tornar mais complexo quando você precisa garantir a conformidade com políticas de governança de dados, incluindo regulamentações de privacidade como GDPR ou HIPAA. Nesses casos, é importante gerenciar o acesso, a segurança e o consentimento dos dados durante o mapeamento dos dados.
- Evolução do esquema: As origens e o esquema de destino podem evoluir com o tempo. Caso você tenha um projeto de longo prazo, é necessário acompanhar quaisquer alterações na estrutura e garantir a compatibilidade com versões anteriores.
Melhores práticas de mapeamento de dados
Mesmo se você estiver usando uma ferramenta, é importante seguir as melhores práticas para garantir que você evite qualquer complexidade e mapeie os dados com precisão. Aqui estão alguns fatores que você deve ter em mente:
1. Esclareça os requisitos de negócios
Determine por que é necessário mapear seus dados. É para migração de dados, integração, relatórios, análises ou outra finalidade? Articule claramente os objetivos finais. Considere colaborar com líderes e gerentes de unidades de negócios, pois eles podem fornecer insights sobre como os dados serão usados.
2. Identificar e mapear dados
Muitas soluções sofisticadas permitem mapear objetos em um fluxo simplesmente arrastando e soltando campos de um objeto nos campos correspondentes do outro. Essas soluções são projetadas para funcionar com grandes volumes de dados complexos, ao mesmo tempo em que cumprem todas as diretrizes do Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR).
3. Garanta a segurança dos dados
As ferramentas avançadas são enriquecidas com muitos recursos de segurança que permitem seguro seus projetos de integração, permitindo o acesso a usuários restritos com base nas funções do usuário. Simultaneamente, essas soluções também permitem que as empresas realizem uma análise de risco de seus dados.
4. Automatize o processo
Para resolver inconsistências nas convenções de nomenclatura, algumas ferramentas oferecem recursos automatizados para mapear dados. Por exemplo, em Astera Centerprise, os usuários podem utilizar esse recurso criando um dicionário de arquivo sinônimo que inclui os nomes atuais e alternativos de um campo de cabeçalho em uma tabela. Em tempo de execução, Centerprise combina automaticamente esses campos diferentes e extrai dados deles.
O recurso automatizado é especialmente útil ao lidar com grandes conjuntos de dados, pois reduz a probabilidade de erro durante os mapeamentos.
5. Faça manutenção periodicamente
Para garantir um sistema funcionando sem esforço, você deve estruturar e executar um cronograma de manutenção consistente. Para enfrentar os desafios distintos de um caso de uso, talvez seja necessário atualizar ou modificar um fluxo em qualquer ponto. Essas alterações podem atrapalhar os mapeamentos e, por extensão, o fluxo de dados. Portanto, é melhor garantir a precisão dos seus mapeamentos antes de executar o processo.
Recursos como o Instant Data Preview oferecem transparência nos mapeamentos de qualquer fluxo de integração. Este recurso permite depurar mapeamentos complexos em tempo real e evitar erros antes de executar o fluxo.
6. Mantenha registros de compartilhamento de dados
Você precisa de mapas de dados para identificar todas as entidades com quem compartilhou os dados. Isso ajuda durante o rastreamento de informações pessoais, utilizando solicitações e no momento da exclusão. Leve em consideração os casos de uso de cada mapeamento, classifique os aplicativos que usam os mapas e documente a convenção de mapeamento da origem ao destino e como ela é usada no fluxo de trabalho.
Trabalhando com ferramenta de mapeamento de dados
Uma ferramenta de mapeamento de dados torna consideravelmente mais fácil realizar o processo de mapeamento de dados. Essas ferramentas fornecem uma interface visual e automatizada para mapear dados dos sistemas de origem ao destino, permitindo que usuários de todos os tipos assumam o controle de suas iniciativas baseadas em dados sem depender da equipe de TI.
Você encontrará diversas ferramentas no mercado. Aqui estão alguns fatores que você precisa ter em mente antes de escolher um para sua empresa:
- Interface Visual: uma interface visual intuitiva que permite criar, editar e visualizar mapeamentos de dados.
- Conectividade: suporte para uma ampla variedade de fontes e destinos de dados, incluindo bancos de dados, formatos de arquivo, APIs e serviços em nuvem, para permitir integração perfeita de dados.
- Transformação de Dados: Funções avançadas de transformação, recursos de script e recursos de manipulação de dados para transformar dados durante o mapeamento, garantindo compatibilidade e consistência.
- Validação de dados: Regras de validação e verificações de qualidade de dados para verificar a precisão dos dados e a conformidade com critérios predefinidos.
- Transformações Complexas: suporte para transformações complexas de dados, agregações, cálculos e lógica condicional para lidar com vários cenários de mapeamento de dados.
- Tratamento de erros: Mecanismos robustos de tratamento de erros para capturar, gerenciar e resolver erros durante processos de mapeamento de dados.
- Version Control: recursos de controle de versão para gerenciar alterações na lógica de mapeamento de dados e manter um histórico de revisões.
- Automação: Recursos de automação e agendamento de tarefas para acelerar o mapeamento de dados e eliminar qualquer intervenção manual
Astera Centerprise – Uma ferramenta de mapeamento de dados de nível empresarial
Projetado para oferecer o mesmo nível de usabilidade e desempenho para desenvolvedores e usuários corporativos, Astera Centerprise é uma solução completa de gerenciamento de dados usada por vários Fortune 1000 empresas. A figura a seguir ilustra o mapeamento do banco de dados em Astera Centerprise. Dados de três tabelas de banco de dados diferentes, Lead, histórico de lead e status de lead é unido e carregado em um destino do Excel.
O mapeamento pode ter um grau variável de complexidade, dependendo do número, tipos de dados, esquema, chaves primárias e chaves estrangeiras das fontes de dados. No entanto, Astera Centerprise simplifica significativamente o mapeamento de dados: Aqui estão alguns recursos notáveis de Astera Centerprise que o tornam uma ferramenta ideal para investir em 2023:
- Arraste e solte a interface gráfica do usuário
- Motor ETL de força industrial
- Conectividade pronta para uso para várias fontes e destinos
- Transformações e funções avançadas integradas para manipular dados
- Avançado gerenciamento de qualidade de dados
- Automação de fluxo de trabalho e agendamento de tarefas
- Integração API
Conclusão
Ao empregar uma ferramenta, você pode acelerar a análise de dados e obter insights em tempo real. Faça o download de uma avaliação gratuita de 14 dias e descobrir como construir mapeamentos de dados de origem a destino sem escrever uma única linha de código com Astera Centerprise.
