O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados
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Um guia abrangente para mapeamento de dados: definição, técnicas, benefícios e importância
O mapeamento de dados serve como base para uma gestão eficaz gestão de dados. Ele fornece uma visão holística da pilha de dados de uma organização ao consolidar suas fontes de dados díspares. Esses dados consolidados são então usados para iniciativas de análise, relatórios e inteligência de negócios, onde os dados são convertidos em insights acionáveis.
O mapeamento de dados fornece o roteiro para onde seus dados devem ir para ter valor. Em outras palavras, o mapeamento de dados garante que todas as fontes sejam mapeados adequadamente para que dados corretos e consistentes cheguem ao seu destino sempre.
Neste blog, discutiremos em detalhes o que é mapeamento de dados, sua importância, os diferentes tipos e, mais importante, como a IA está transformando o mapeamento de dados.
O que é mapeamento de dados?
Mapeamento de dados é o processo de combinar campos de dados de uma fonte com campos de dados em outra fonte. Ele ajuda a garantir que os dados de uma fonte possam ser transformados ou transferidos de forma precisa e eficaz para outro destino, mantendo sua integridade, consistência e significado. O mapeamento de dados é a etapa inicial de qualquer processo de dados, incluindo:
- Extração de dados,
- ETL e ELT,
- Integração de dados,
- Migração de dados,
- Armazenamento de dados,
- gerenciamento de EDI.
Em termos simples, o mapeamento de dados permite que seus diferentes bases de dados falam entre si. Esses mapeamentos ajudam os usuários a vincular diferentes valores de dados e atributos em todo o pipeline de dados para garantir a precisão e evitar duplicação de dados.
Por exemplo, suponha que os dados do seu cliente estejam armazenados em dois ou mais bancos de dados diferentes. Essa é uma prática comum, considerando que certas informações sensíveis do cliente precisam ser protegidas, e nem todos na rede teriam acesso a elas.
Agora, você não iria querer seu plataforma de análise ou relatórios contar o mesmo cliente duas vezes, certo? A solução para isso é criar um mapa de dados que diga aos seus sistemas que John Smith no primeiro banco de dados é o mesmo que John Smiths no segundo banco de dados. Isso não só garante análise e relatórios precisos, mas também elimina qualquer risco de duplicação de dados pela raiz.
Mapeamento de dados: por que é crucial para o gerenciamento de dados
O mapeamento de dados é crucial para o sucesso de processos de dados, como integração de dados, data warehousing, migração de dados, etc. Ele faz isso garantindo operações precisas e sem interrupções. Veja como:
1. Melhoria na qualidade dos dados
O mapeamento adequado de dados pode melhorar a qualidade dos dados ao alinhar fontes de dados distintas, o que garante precisão e consistência para análises e relatórios.
2. Eficiência através da integração
O mapeamento de dados também pode ajudar a simplificar os fluxos de trabalho, facilitando a interoperabilidade entre aplicativos e vinculando campos de dados relacionados. Também é crucial para eliminar silos de dados, o que melhora ainda mais a eficiência organizacional e informa as decisões.
3. Conformidade regulatória
Organizações que lidam com dados sensíveis devem garantir a conformidade com padrões como GDPR e HIPAA. O mapeamento de dados garante que todos os campos sensíveis sejam mapeados de forma segura e privada para auditorias e atividades relacionadas à conformidade.
4. Elimina a redundância de dados
Redundância ou duplicação de dados ocorre quando cópias idênticas de dados são criadas intencionalmente ou não. O mapeamento de dados garante que todas as fontes sejam mapeadas corretamente para que erros não sejam duplicados.
5. Consistência de dados
O mapeamento de dados também é crucial para garantir a consistência dos dados entre os sistemas. Ele faz isso padronizando como os campos de dados de fontes distintas são correspondidos e transformados para se ajustarem ao formato do destino.
6. Gerenciamento de Metadados e Linhagem
Suporte para mapeamento de dados Gerenciamento de metadados e linhagem definindo relacionamentos entre dados de origem e destino, capturando regras de transformação e documentando o fluxo de dados. Isso garante transparência de dados, ajuda a rastrear origens de dados e garante conformidade com padrões de governança de dados.
A importância do mapeamento de dados para empresas modernas
Além dos benefícios discutidos acima, o mapeamento de dados também reduz custos ao minimizar erros e economizar tempo de retrabalho e recursos. Além disso, ele garante que os processos de dados sejam escaláveis ao simplificar a incorporação de novas fontes de dados e tecnologias.
As empresas movem dados entre bancos de dados e sistemas quase regularmente para potencializar suas funções de inteligência empresarial (BI), análise e relatórios, e o mapeamento de dados é o primeiro passo para garantir que os dados fluam sem problemas entre as muitas fontes e destinos.
As empresas geralmente empregam soluções de dados para coletar dados de várias fontes externas e internas e, em seguida, transformá-los em um formato adequado para os processos operacionais e analíticos.
Aqui estão alguns processos onde o mapeamento de dados é crucial:
Integração de Dados
A integração bem-sucedida requer a mesma estrutura para repositórios de dados de origem e destino. No entanto, isso é raro. O mapeamento de dados ajuda a unir 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 o mapeamento de dados pode fazer isso perfeitamente. Embora várias etapas estejam envolvidas no processo, criar mapeamentos entre a origem e o destino é uma das tarefas mais complexas e demoradas, principalmente quando feita manualmente.
Mapeamentos imprecisos e inválidos neste estágio podem afetar adversamente a precisão e a integridade dos dados, levando ao fracasso do projeto de migração de dados. O mapeamento de dados automatizado ou de IA pode migrar dados com sucesso para destinos, como um no local ou em um data warehouse na nuvem.
Transformação de Dados
Uma vez que os dados corporativos residem em vários locais e formatos, o mapeamento de dados e transformação de dados são essenciais para quebrar silos de informação e extrair insights.
O mapeamento é o primeiro passo no processo de transformação de dados. Ele traz os dados para uma área de preparação para serem convertidos para o formato desejado. Após a transformação, eles são movidos para o destino final, 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.
Tipos de técnicas de mapeamento de dados
A técnica de mapeamento de dados que você escolher depende de seus requisitos, que incluem principalmente a variedade e o volume de dados. Existem quatro tipos de técnicas de mapeamento:
Mapeamento manual de dados
Se você estiver hesitante em implementar uma ferramenta de mapeamento de dados, a próxima opção é fazê-lo manualmente. Nesse caso, você tem que codificar manualmente e mapear manualmente cada campo da fonte de dados para o destino alvo. O processo manual não é apenas demorado, mas também propenso a erros e coloca um enorme fardo na equipe de TI. Dada a quantidade de dados que as empresas geram hoje, o manual não é a melhor opção.
Mapeamento Semi-Automatizado
Mapeamento semi-automatizado ou de esquema é quando um ferramenta de integração de dados estabelece um relacionamento entre uma fonte de dados e o esquema de destino. Profissionais de TI verificam as conexões feitas pela ferramenta de mapeamento de esquema e fazem quaisquer ajustes necessários.
Depois de criar seus fluxos de dados, você pode automatizar o restante do processo de mapeamento.
Mapeamento de dados automatizado
A maioria das empresas está mudando para automação de dados, dado o alto volume e a variedade de dados envolvidos. O mapeamento automatizado de dados utiliza uma ferramenta especializada, geralmente de código zero, que extrai dados de várias fontes perfeitamente, os transforma e, em seguida, os carrega em um destino com esforço manual mínimo ou supervisão humana.
Mapeamento de dados de IA
Mapeamento de dados de IA usa tecnologias de inteligência artificial para mapear automaticamente fontes e esquemas de destino para movimentação de dados. O mapeamento alimentado por IA pode simplificar o processo de integração de dados usando relacionamentos semânticos para mapear campos entre esquemas diferentes.
Como funciona o mapeamento de dados em Astera
Para entender como o mapeamento de dados funciona com uma solução de dados moderna, veremos como Astera mapeia dados passo a passo.
Astera'S Automapper de IA aproveita as tecnologias de IA para entender o contexto e o significado dos dados para vincular campos relacionados, como “Cidade” e “País”.
Isso pode ser feito com um único clique. Vejamos o exemplo a seguir:
Os usuários podem arrastar e soltar fontes e mapeá-las para destinos, o que vincularia automaticamente colunas com nomes semelhantes. No entanto, colunas anteriores com nomes diferentes para a mesma variável tinham que ser mapeadas manualmente.
Agora, clicando em Ações de link para criar mapas usando IA, os usuários podem criar mapas automaticamente entre campos semanticamente iguais, como ShipCountry e ShipNation.
Agora, os campos estão mapeados corretamente. Esse recurso ajuda a mapear dados quando os arquivos de origem e destino são semelhantes com algumas alterações de nome de campo.
Os usuários também podem usar Fonte de arquivo inteligente para mapear arquivos dinâmicos. Esse recurso permite que os usuários transformem e mapeiem fontes de dados dinâmicas para um formato de destino padronizado. O Smart File Source também atende a vários layouts e suporta vários formatos de saída, como arquivos JSON, CSV e TXT.
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Mapeamento de dados: 5 casos de uso importantes
Até agora, estabelecemos que o mapeamento de dados é uma etapa crucial na maioria, se não em todos, os processos de dados. Ainda assim, há certos casos de uso em que o mapeamento preciso de dados se torna ainda mais importante. Vamos dar uma olhada neles:
1. Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM) e Automação de Marketing
Criar experiências personalizadas e garantir consistência entre canais são as principais prioridades das equipes de marketing e experiência do cliente.
Por exemplo, equipes de marketing podem criar um perfil de cliente unificado mapeando com precisão dados de clientes de várias fontes (site, mídia social, CRM, etc.). Isso facilita campanhas de marketing personalizadas, ofertas direcionadas e melhor atendimento ao cliente.
Da mesma forma, as equipes de marketing podem garantir mensagens e experiências consistentes em diferentes canais de marketing mapeando os dados do cliente para os canais apropriados.
2. Gestão da Cadeia de Suprimentos
Ao mapear dados de inventário de todos os pontos de contato (armazéns, fornecedores, etc.), as equipes da cadeia de suprimentos podem otimizar os níveis de estoque, reduzir os prazos de entrega e evitar faltas de estoque. Da mesma forma, elas também podem facilitar a troca de dados sem interrupções com os fornecedores ao mapear com precisão as informações do produto, os detalhes do pedido e os dados de remessa.
3. Relatórios financeiros e análises
O mapeamento de dados também ajuda as equipes financeiras a gerar demonstrações financeiras consolidadas e detectar atividades fraudulentas. Por exemplo, dados financeiros armazenados em diferentes sistemas, como ERP e software de contabilidade, precisam ser mapeados com precisão para uma plataforma de relatórios para gerar relatórios consolidados.
4. Saúde e Pesquisa Clínica
Usuários de dados na área da saúde precisam manter a confidencialidade e a segurança dos dados o tempo todo para cumprir regulamentações como a HIPAA. Ao mapear com segurança e precisão os dados do paciente (registros médicos, prescrições, etc.) para compartilhamento entre provedores de saúde, as instituições de saúde podem garantir a segurança do paciente e melhorar a coordenação do atendimento.
Outro exemplo é como o mapeamento de dados facilita a pesquisa clínica. Os pesquisadores precisam mapear com precisão os dados de ensaios clínicos para análise de dados e descoberta acelerada de medicamentos.
5. Armazenamento de dados e inteligência empresarial
As empresas que criam data warehouses para suas iniciativas de inteligência empresarial (BI) precisam manter a qualidade dos dados e realizar a transformação de dados para convertê-los em insights acionáveis.
Isso requer o mapeamento de dados de várias fontes em um modelo de dados, que é então carregado em um data warehouse para análise de dados e relatórios.
6 Desafios no Mapeamento de Dados
Heterogeneidade de Dados
Os dados geralmente vêm de fontes diversas, cada uma com seus próprios formatos de dados, estruturas e convenções. Mapear dados de fontes heterogêneas pode ser complicado devido a inconsistências e diferenças nas representações de dados.
Volume de dados
Grandes volumes podem ser difíceis de lidar em termos de armazenamento, processamento e otimização de desempenho durante o mapeamento de dados. Lidar com um grande volume de dados leva mais tempo e também requer recursos de computação substanciais, como memória e poder de processamento.
Qualidade de dados
Dados de baixa qualidade contendo valores ausentes, duplicatas, imprecisões e inconsistências dificultam a correspondência precisa de campos entre os sistemas de origem e de destino.
Transformações Complexas
Algumas tarefas de mapeamento de dados exigem 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, o que torna mais fácil ver os mapeamentos de dados em tempo real.
Governança de dados
O mapeamento de dados pode se tornar mais complexo quando você precisa garantir a conformidade com as políticas de governança de dados, incluindo regulamentações de privacidade como GDPR ou HIPAA. Nesses casos, é importante gerenciar acesso a dados, segurança e consentimento ao mapear dados.
Evolução do Esquema
O esquema de fontes e destino alvo pode evoluir ao longo do tempo. Se você tem um projeto de longo prazo, precisa monitorar quaisquer alterações na estrutura e garantir compatibilidade com versões anteriores.
6 Melhores Práticas de Mapeamento de Dados
Mesmo se você estiver usando uma solução de integração de dados, é importante seguir as melhores práticas para garantir que você evite quaisquer complexidades e mapeie os dados com precisão. Aqui estão alguns fatores que você deve ter em mente:
Esclareça os requisitos comerciais
Determine por que mapear seus dados é necessário. É para migração de dados, integração, relatórios, análises ou outra finalidade? Articule claramente as metas e colabore com os líderes e gerentes da unidade de negócios, pois eles podem fornecer insights sobre como os dados serão usados.
Identificar e mapear dados
A solução moderna de integração de dados sem código permitem que você mapeie objetos em um fluxo simplesmente arrastando e soltando campos de um objeto para os campos correspondentes do outro. Essas soluções são projetadas para trabalhar com grandes volumes de dados intrincados, ao mesmo tempo em que cumprem todas as diretrizes do Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR).
Garanta a segurança dos dados
Ferramentas avançadas são enriquecidas com muitos recursos de segurança que permitem que você proteja seus projetos de integração ao permitir acesso a usuários restritos com base em funções de usuário. Essas soluções também permitem que as empresas realizem uma análise de risco de seus dados.
Automatize o processo
Algumas ferramentas oferecem recursos automatizados para mapear dados para resolver inconsistências em convenções de nomenclatura. Por exemplo, Astera os usuários podem utilizar esse recurso criando um dicionário de arquivo de sinônimos que inclui os nomes atuais e alternativos de um campo de cabeçalho em uma tabela. Em tempo de execução, Astera 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.
Manter 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 Instant Data Preview oferecem transparência nos mapeamentos de qualquer fluxo de integração. Esse recurso permite que você depure mapeamentos complexos em tempo real e evite erros antes de executar o fluxo.
Mantenha registros de compartilhamento de dados
O mapeamento de dados ajuda a identificar todas as entidades com acesso aos conjuntos de dados. Isso ajuda durante o rastreamento de informações pessoais utilizando solicitações e no momento da exclusão. Leve em conta os casos de uso para cada mapeamento, classifique os aplicativos que usam os mapas e documente a convenção de origem para destino do mapeamento e como ela é usada no fluxo de trabalho.
A plataforma de integração de dados certa pode mudar o jogo
AsteraA solução com tecnologia de IA da não só mapeia seus dados, mas também garante integração de dados de ponta a ponta. Aproveite nossa plataforma unificada para aproveitar ao máximo seus dados.
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O que procurar em uma solução de mapeamento de dados
A solução de dados que você selecionar para integração de dados, migração de dados ou construção de um data warehouse deve ter capacidades robustas de mapeamento de dados. Aqui estão alguns fatores que você precisa ter em mente antes de escolher uma para sua empresa:
- Mapeamento de dados de IA: Soluções que incorporam mapeamento de dados com tecnologia de IA podem ajudar as empresas a automatizar suas tarefas de dados e, ao mesmo tempo, aumentar a eficiência e a precisão.
- 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.
Aproveite o mapeamento de dados com tecnologia de IA com Astera
Para resumir nossa discussão até agora, o mapeamento de dados é uma etapa crucial em praticamente todos os processos de dados, como integração de dados e data warehousing. Ele facilita o fluxo suave de dados de um ponto a outro e mantém seus dados livres de duplicatas, erros e imprecisões.
Embora existam diferentes técnicas de mapeamento de dados, incluindo abordagens manuais e semiautomatizadas, o mapeamento de dados de IA pode automatizar todas as tarefas de mapeamento com intervenção humana mínima.
Astera é uma solução completa de gerenciamento de dados com tecnologia de IA que ajudou vários instituições e empresas integrar suas fontes de dados por meio de mapeamento de dados intuitivo e robusto. Com Astera, você pode acelerar sua análise de dados e obter insights em tempo real.
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O que significa mapeamento de dados?
O que é mapeamento de dados em ETL?
O que são exemplos de mapeamento de dados?
Quais são as técnicas de mapeamento de dados?
Quais são as etapas do mapeamento de dados?
Qual é a melhor maneira de mapear dados?
Qual ferramenta é usada para mapeamento de dados?
autores:
Nida Fátima
Raza Ahmed Khan
