Gerenciar dados de forma eficaz é uma atividade de múltiplas camadas – você deve localizá-los cuidadosamente, consolidar e limpá-lo para torná-lo utilizável. Um dos primeiros passos no ciclo de gerenciamento de dados é o mapeamento de dados. Mapeamento de dados é o processo de definir como elementos de dados em um sistema ou formato correspondem àqueles em outro.

As ferramentas de mapeamento de dados surgiram como uma solução poderosa para ajudar as organizações a dar sentido aos seus dados, facilitando a integração de dados, melhorando qualidade de dadose melhorando os processos de tomada de decisão.

Neste blog, exploraremos as principais ferramentas de mapeamento de dados do mercado e como você deve selecionar a ferramenta certa para o seu negócio.

O que é mapeamento de dados?

Mapeamento de dados conecta elementos de dados de uma fonte de dados para outra. Ele define como campos de dados em um sistema correspondem a campos em outro, permitindo troca de dados suave entre os dois.

O mapeamento de dados começa com a identificação de fontes de dados e sistemas de destino, como bancos de dados ou APIs, e a análise de suas estruturas para estabelecer regras de mapeamento para transformação e transferência de dados. Envolve examinar campos de dados no sistema de origem, como ID do cliente, e encontrar pontos em comum entre esses campos, por exemplo, identificar que o 'ID do cliente' no sistema de origem corresponde ao 'Número do cliente' no sistema de destino.

Dessa forma, o mapeamento de dados define como os dados desses campos de origem serão mapeados ou transformados para corresponder ao formato e à estrutura do sistema de destino, garantindo uma integração perfeita. integração de dados entre vários aplicativos, bancos de dados, plataformas, etc.

IA em Mapeamento de Dados 

As ferramentas de mapeamento de dados também estão incorporando tecnologias de inteligência artificial (IA) para automatizar o processo para uma integração perfeita. movimento de dados entre os esquemas de origem e destino. Isso permite que os usuários simplesmente especifique a origem e o destino, e o t alimentado por IAool cuida do resto. 

Mapeamento de dados de IA oferece aha maioria dos benefícios, como maior precisão e escalabilidade, bem como economia significativa de tempo e custos. Além disso, a IA também pode facilitar transformações personalizáveis ​​por meio da fusão de colunas, criação de registros aninhados e computação aritmética. valores ao mapear seus dados. 

Importância do mapeamento de dados na integração de dados

O mapeamento de dados facilita a integração e interoperabilidade de dados. Permite que as empresas quebrar silos de dados combinando dados de múltiplas fontes, como CRM (Customer Relationship Management) sistemas, sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) e provedores de dados terceirizados, para criar uma visão unificada de suas operações. Essa visão unificada fornece às organizações uma fonte única de verdade (SSOT), oferecendo uma compreensão holística de seus processos de negócios para identificar áreas de melhoria e impulsionar a eficiência operacional.

Outro benefício do mapeamento de dados na integração de dados é melhorado gerenciamento de qualidade de dados. Quando os dados são mapeados corretamente, garante que os dados integrados sejam precisos, completos e consistentes. Isso ajuda a evitar duplicação de dados, inconsistências e discrepâncias que podem levar a erros dispendiosos e ineficiências operacionais. Com dados de alta qualidade, as organizações podem tomar decisões mais confiáveis, identificar tendências e compreender melhor suas operações comerciais.

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O que são ferramentas de mapeamento de dados?

Ferramentas de mapeamento de dados são aplicativos de software ou plataformas que facilitam o processo de transformando dados de um formato, estrutura ou fonte para outro. Essas ferramentas são usadas para estabelecer uma conexão entre diferentes fontes de dados, como bancos de dados, arquivos ou APIs, e então definir como os dados devem ser extraído, transformado e carregado (ETL) para atender requisitos específicos.

Ferramentas de mapeamento de dados são comumente usadas em vários setores e cenários, como armazenamento de dados, business intelligence, migração de dados e integração de aplicativos, para garantir que os dados fluam facilmente entre diferentes sistemas e estejam no formato certo para análise, geração de relatórios ou armazenamento.

Importância de ter a ferramenta certa de mapeamento de dados para sua empresa

Embora o mapeamento de dados possa ser feito manualmente, torna-se uma tarefa demorada e propensa a erros à medida que a complexidade e o volume dos dados aumentam. É aqui que as ferramentas de mapeamento de dados entram em cena.

Ter a ferramenta certa de mapeamento de dados é crucial para uma integração eficiente de dados. Simplifica e automatiza o processo, reduz o esforço manual e garante um mapeamento preciso entre fontes de dados.

As ferramentas modernas de mapeamento de dados fornecem uma interface visual, facilitando a compreensão e o gerenciamento do processo de mapeamento de dados pelos usuários corporativos.

As 12 principais ferramentas de mapeamento de dados em 2025

Seja você uma pequena startup ou uma grande empresa, encontrar a ferramenta de mapeamento de dados certa é essencial para uma gestão eficiente. gestão de dados. Aqui estão as 12 principais ferramentas de mapeamento de dados:

1. Astera

Astera é um nível empresarial, baseado em nuvem plataforma de gerenciamento de dados que oferece organizações diversas soluções sem código em uma pilha de dados unificada, incluindo extração de dados com tecnologia de IA, preparação de dados, integração, EDI, armazenamento de dados e Gerenciamento de API. 

Como um mapeamento de dados ferramenta, Astera oferece mapeamento semântico orientado por IA, que mapeia e alinha automaticamente campos de dados em diferentes fontes e destinos, reduzindo consideravelmente o esforço manual e aumentando a precisão. 

Além disso, AsteraO mecanismo ETL de força industrial da permite integração perfeita com várias fontes e destinos de dados, incluindo bancos de dados, plataformas de nuvem e APIs, facilitando para as organizações extrair, integrar e manipular dados de forma eficiente. Seus recursos de automação e orquestração com tecnologia de IA reduzem o tempo necessário para gerenciar processos ETL em até 80%.

Características principais

• Mapeamento semântico com tecnologia de IA 
• Preparação de dados baseada em nuvem 
• Pipeline de dados unificado 
• Interface visual sem código 
• Transformações de dados ricas 
• ETL de força industrial engina 
• Automação do fluxo de trabalho e agendamento de tarefas 
• Suporte para todas as latências de dados (tempo real, quase tempo real, dados em lote)Recursos avançados de qualidade de dados 
• 100+ Conectores para Múltiplo Fontes locais e baseadas na nuvem
• Integrações de API 

A plataforma de integração de dados certa pode mudar o jogo

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2. Talento

Talend é baseado em nuvem ferramenta de integração de dados com recursos de mapeamento de dados. Ele fornece conectividade a várias fontes, incluindo vários formatos de arquivo e bancos de dados. A ferramenta tem pouco código, o que significa que os usuários precisarão escrever scripts.

Talend também fornece recursos, como processamento em lote, para mapeamento de dados em conjuntos de dados maiores.

Características principais

• Abordagem low-code
• Criação de perfil de dados
• Conectores pré-construídos
• Compatibilidade com Big Data.
• Funcionalidades de limpeza de dados antes de carregar dados em um warehouse.

3. Tecnologia da informação

A Informatica oferece uma ferramenta de mapeamento e gerenciamento de dados de baixo código. Ele permite que os usuários definam uma lógica de fluxo de dados reutilizável para mapear conjuntos de dados.

A funcionalidade de baixo código da ferramenta significa que os usuários podem ter que escrever código para transformações complexas.

Características principais

• Abordagem low-code
• Ferramenta alimentada por IA.
• Scripts reutilizáveis ​​e mapeamento dinâmico.
• Conectores embutidos
• Automação de fluxo de trabalho

4. Dell Boomi

Dell Boomi é uma solução de mapeamento e integração de dados baseada em nuvem. Os usuários podem usar sua interface apontar e clicar e conectores pré-construídos para mapear um sistema de origem para um destino.

Características principais

• Ferramenta de baixo código
• Automação
• Sugestões inteligentes de mapeamento de dados
• Conectores pré-construídos
• Lógica personalizada por meio de extensões de mapa de dados.
• Bloqueio de campo para fazer cumprir certos padrões.

5. Mulesoft a qualquer momento

MuleSoft Anypoint é uma plataforma de integração baseada em nuvem (iPaaS) que fornece às organizações uma plataforma para construir e gerenciar suas APIs e integrações. A ferramenta possui recursos de transformação de dados que permitem aos usuários mapear dados entre diferentes formatos de arquivo e protocolos.

Características principais

• Ferramenta de baixo código
• Tratamento de erros em tempo real
• Segurança Avançada
• Múltiplas transformações
• Mapeamento automático entre esquemas da mesma estrutura.

6. Pentaho

Pentaho é uma plataforma de integração de dados e análise de negócios que permite às empresas coletar, preparar, combinar e analisar dados de várias fontes. Ele fornece um conjunto de ferramentas para mapeamento de dados, ETL, armazenamento de dados, mineração e relatórios. Pentaho permite aos usuários criar e gerenciar visualmente mapeamentos de dados complexos.

Características principais

• Conectores para bancos de dados, arquivos simples e fontes de nuvem.
• Scripts reutilizáveis ​​para mapeamento de dados
• Detecção de erros em tempo real

7. IBM InfoSphere

IBM InfoSphere é um solução de gerenciamento de dados com recursos de mapeamento de dados. A ferramenta usa a funcionalidade Mapping Assist para mapeamento de objetos e criação de fluxo de trabalho.

Características principais

• Modelo de autoaprendizagem para melhorar a precisão do mapeamento a cada nova tarefa.
• Sugestões inteligentes de transformação no formato JSON.
• Compatível com fontes de Big Data.

8. Tremor

Jitterbit é uma plataforma como serviço de mapeamento de dados de baixo código que permite às empresas conectar seus aplicativos e dados, automatizar processos de negócios e criar novas experiências digitais. Também permite que os usuários criem Tubulações ETL e realizar migração de dados. O Jitterbit também pode ser implantado na nuvem.

Características principais

• Mapeamento automático.
• Mapeamento baseado em condições.
• Mapeamento de nós de loop para estruturas hierárquicas.
• Conectividade com diversos sistemas de CRM e contabilidade.
• Interface de apontar e clicar para fácil mapeamento e transformações.

9. TrevoDX

CloverDX é uma plataforma de gerenciamento de dados empresariais de código aberto que permite às empresas integrar, transformar e gerenciar seus dados. Ele fornece um conjunto de ferramentas que inclui mapeamento de dados, migração de dados, armazenamento de dados e gerenciamento de qualidade de dados.

Características principais

• Interface de arrastar e soltar.
• Flexibilidade de criação de mapeamentos baseados em código e sem código.
• Mapeamento baseado em expressão.
• Alternativa gratuita para outras opções desta lista.
• Processamento paralelo.

10. Altova MapForce

Altova MapForce é uma ferramenta gráfica de mapeamento de dados para conversão e integração de qualquer para qualquer. Ele oferece suporte a uma ampla variedade de formatos de dados, incluindo XML, JSON, bancos de dados, EDI, Excel, XBRL e serviços da Web. Altova MapForce pode ser usado para construir aplicativos de integração e conversão de dados, bem como para automatizar transformações recorrentes de dados.

Características principais

• Depurador de mapeamento de dados interativo.
• Uma biblioteca de funções integradas de mapeamento de dados.
• Amplo suporte a fontes de dados.
• Mapeamentos de dados encadeados.
• Visualização da saída do mapeamento de dados.
• Automação e agendamento de tarefas.

11. Skyvia

Skyvia é baseado em nuvem plataforma de integração de dados que permite aos usuários se conectar e integrar dados de diversas fontes, incluindo aplicativos em nuvem, bancos de dados relacionais e arquivos CSV. A Skyvia oferece vários recursos de mapeamento de dados para que os usuários possam transformar seus dados no formato exigido pelo destino.

Características principais

• Interface visual sem código.
• Mapeamentos avançados, incluindo mapeamento de colunas e relações.
• Mapeamento em sincronização.
• Um editor de mapeamento.

12. Cincotran

Fivetran é um totalmente gerenciado pipeline de dados plataforma que permite às empresas conectar e sincronizar seus dados de várias fontes para populares armazéns de dados em nuvem e destinos analíticos. Ele automatiza o processo de pipeline de dados, permitindo que as empresas coloquem seus dados na nuvem e os utilizem para potencializar seus negócios.

Características principais

• Transformações pré-construídas e personalizadas.
• Implantação na nuvem.
• Mapeamento de dados automatizado e personalizado.
• Migrações automáticas de esquema.

O que procurar em uma ferramenta de mapeamento de dados eficaz 

Ferramentas eficazes de mapeamento de dados possuem certos recursos importantes que as tornam inestimáveis ​​para as empresas. Esses recursos garantem que o processo de mapeamento de dados seja eficiente, preciso e confiável: 

• Interface de usuário intuitiva: Uma interface amigável garante que o mapeamento de dados seja um processo simples e simplificado, mesmo para usuários com conhecimento técnico limitado. Os usuários empresariais podem definir facilmente regras de mapeamento, transformar dados e validar mapeamentos. 

• Compatibilidade de dados: As principais ferramentas de mapeamento de dados suportam vários formatos de dados, incluindo XML, CSV, JSON e muito mais, permitindo integrar vários sistemas e aplicativos sem problemas de compatibilidade. 

• Capacidades avançadas de mapeamento: Ferramentas de mapeamento de dados oferecem funcionalidades avançadas de mapeamento, como mapeamento condicional, regras de transformação e validação automatizada de dados. Esses recursos permitem que as empresas lidem com cenários complexos de mapeamento de dados e garantam a precisão e a consistência dos dados. Além disso, à medida que essas ferramentas integram a IA, o mapeamento automatizado seráse tornar a nova norma. 

• Gestão de dados: As ferramentas de mapeamento de dados fornecem recursos para governança de dados, incluindo controle de versão e monitoramento da qualidade dos dados. Esses recursos ajudam as empresas a manter integridade de dados, rastreie alterações de dados e garanta a conformidade com políticas e regulamentos de governança de dados. 

• Integração com sistemas existentes: A integração de sistemas, bancos de dados e aplicativos existentes é crucial para uma implementação perfeita do mapeamento de dados. Ferramentas eficazes de mapeamento de dados oferecem recursos de integração que permitem às empresas conectar e mapear dados entre diferentes sistemas, garantindo fluxo e sincronização de dados suaves. 

• Visualização instantânea do mapeamento de dados: Ferramentas modernas de mapeamento de dados permitem que você veja como seus dados mudarão em tempo real na fase de design, garantindo que sejam precisos e livres de erros antes de prosseguir. 

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Escolhendo a ferramenta de mapeamento de dados certa para suas necessidades

Com diversas soluções de mapeamento de dados disponíveis, escolher a solução certa para o seu negócio pode ser um desafio. No entanto, você pode tomar uma decisão informada considerando alguns fatores-chave.

Avalie as necessidades de mapeamento de dados da sua empresa

Comece avaliando os requisitos específicos de mapeamento de dados da sua empresa. Considere os tipos de fontes de dados que você precisa integrar, a complexidade das transformações de dados e o nível de conhecimento técnico da sua equipe. Por exemplo, se sua empresa lida com várias fontes de dados, como bancos de dados, APIs e arquivos simples, você precisará de uma ferramenta de mapeamento de dados que suporte vários formatos de dados.

Além disso, considere a escalabilidade da ferramenta. À medida que sua empresa cresce, suas necessidades de mapeamento de dados podem evoluir. Escolha uma ferramenta que possa acomodar requisitos futuros e lidar com volumes crescentes de dados.

Compare custos e recursos de diferentes ferramentas

Compare os custos e recursos de diferentes softwares de mapeamento de dados. Avalie os modelos de preços, incluindo taxas de licenciamento e custos de manutenção contínua. Você também deve considerar os custos de longo prazo associados à ferramenta e quaisquer despesas adicionais com treinamento e suporte.

Além disso, analise cuidadosamente os recursos e funcionalidades oferecidos por cada ferramenta e determine quais deles se alinham melhor com os requisitos do seu negócio. Alguns recursos comuns a serem considerados incluem validação de dados, enriquecimento de dados e recursos de transformação de dados. Procure ferramentas que ofereçam interfaces de usuário intuitivas e forneçam documentação abrangente.

Implementando ferramentas de mapeamento de dados em sua empresa

Depois de escolher a ferramenta de mapeamento de dados certa para suas necessidades, é hora de implementá-la de forma eficaz em seus processos de negócios.

A implementação de ferramentas de mapeamento de dados requer planejamento e execução cuidadosos. Aqui estão algumas etapas para ajudá-lo a integrar com sucesso uma ferramenta de mapeamento de dados em sua organização:

• Identifique os pontos de integração: Determine os aplicativos e sistemas que precisam ser integrados à ferramenta de mapeamento de dados.
• Definir requisitos de mapeamento: Defina claramente seus requisitos de mapeamento de dados, incluindo formatos de dados, regras de transformação e critérios de validação.
• Configure a ferramenta: Configure a ferramenta de mapeamento de dados de acordo com seus requisitos específicos, incluindo conexões de mapeamento e regras de transformação.
• Teste e Valide: Conduza testes e validações completos para garantir que a ferramenta de mapeamento de dados funcione corretamente e atenda às suas metas de integração.
• Treinar usuários: Forneça treinamento abrangente aos membros de sua equipe para garantir que eles possam usar a ferramenta de mapeamento de dados com eficiência.

As empresas podem encontrar certos desafios. Compreender estes desafios e tomar medidas proativas pode contribuir significativamente para um mapeamento preciso dos dados.

• Estruturas de dados complexas: Lidar com estruturas de dados complexas pode representar desafios durante o mapeamento. É crucial analisar as estruturas de dados e planejar cuidadosamente o mapeamento. Você pode simplificar o mapeamento e garantir uma transformação de dados precisa, dividindo estruturas de dados complexas em componentes gerenciáveis.
• Data de validade: Garantir a precisão e a integridade dos dados é vital. A implementação de mecanismos apropriados de validação de dados pode ajudar a identificar e resolver quaisquer inconsistências ou erros nos dados. Ao realizar verificações de validação de dados em vários estágios do processo de mapeamento, você pode minimizar o risco de corrupção de dados e garantir a confiabilidade dos dados mapeados.
• Mudar a gestão: A implementação de uma ferramenta de mapeamento de dados pode exigir alterações nos processos e fluxos de trabalho existentes. Práticas eficazes de gerenciamento de mudanças podem ajudar a facilitar a transição e obter a aceitação do usuário. Ao envolver as principais partes interessadas no início do processo de implementação, ao fornecer comunicação e formação claras e ao abordar quaisquer preocupações ou resistências, pode facilitar uma transição suave e garantir a adoção bem sucedida da ferramenta de mapeamento de dados.

Conclusão

Ferramentas de mapeamento de dados são cruciais para simplificar a integração e a transformação de dados. Ao vincular com precisão os elementos de dados entre os sistemas, as organizações podem visualizar os dados de forma abrangente, melhorar sua qualidade e tomar decisões informadas. 

Astera, Com o seu Alimentado por AI recursos, interface intuitiva e amplas opções de conectividade, surge como a principal escolha para organizações entre as ferramentas de integração de dados listado acima. 

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