
数据映射综合指南:定义、技术、优势和重要性
数据映射是有效 数据管理。它通过整合组织不同的数据源,提供组织数据堆栈的整体视图。然后,这些整合的数据用于分析、报告和商业智能计划,将数据转化为可操作的见解。
数据映射提供了数据应该去往何处的路线图。换句话说,数据映射确保所有来源都 映射 以便每次都能保证正确、一致的数据到达目的地。
在这篇博客中,我们将深入讨论什么是数据映射、它的重要性、不同类型,以及最重要的是,人工智能如何改变数据映射。
什么是数据映射?
数据映射是将一个源的数据字段与另一个源的数据字段进行匹配的过程。它有助于确保一个源的数据能够准确有效地转换或传输到另一个目的地,同时保持其完整性、一致性和含义。数据映射是任何数据处理的初始步骤,包括:
简单来说,数据映射可以让你的不同 数据库 相互交流。这些映射可帮助用户在 数据管道 以确保准确性并避免数据重复。
例如,假设您的客户数据存储在两个或多个不同的数据库中。这是一种常见做法,因为某些敏感的客户信息需要受到保护,并且并非网络上的每个人都可以访问这些信息。
现在,你不会想你的 分析或报告平台 计算同一个客户两次,对吗?解决这个问题的方法是创建一个数据映射,告诉您的系统第一个数据库中的 John Smith 与第二个数据库中的 John Smith 相同。这不仅可以确保准确的分析和报告,还可以将数据重复的风险扼杀在萌芽状态。
数据映射:为什么它对数据管理至关重要
数据映射对于数据集成、数据仓库、数据迁移等数据处理的成功至关重要。它通过确保无缝和准确的操作来实现这一点。方法如下:
1.提高数据质量
适当的数据映射可以通过协调不同的数据源来提高数据质量,从而确保分析和报告的准确性和一致性。
2. 通过整合提高效率
数据映射还可以通过促进应用程序之间的互操作性和链接相关数据字段来帮助简化工作流程。这对于消除 数据孤岛,进一步提高组织效率,为决策提供参考。
3. 监管合规性
处理敏感数据的组织必须确保遵守 GDPR 和 HIPAA 等标准。数据映射可确保所有敏感字段都安全且私密地映射,以进行审计和合规性相关活动。
4.消除数据冗余
数据冗余或重复是指有意或无意地创建相同的数据副本。数据映射可确保所有源都得到正确映射,以免错误重复。
5.数据一致性
数据映射对于确保跨系统的数据一致性也至关重要。它通过标准化来自不同来源的数据字段的匹配和转换方式来适应目标格式。
6. 元数据管理和谱系
数据映射支持 元数据管理 通过定义源数据和目标数据之间的关系、捕获转换规则和记录数据流,可以实现数据透明度和谱系。这可确保数据透明度,有助于跟踪数据来源,并确保符合数据治理标准。
数据映射对现代企业的重要性
除了上述优点之外,数据映射还可以通过减少错误、节省返工时间和资源来降低成本。此外,它还通过简化新数据源和技术的整合来确保数据流程的可扩展性。
企业几乎定期在数据库和系统之间移动数据以支持其商业智能 (BI)、分析和报告功能,而数据映射是确保数据在众多源和目的地之间顺畅流动的第一步。
公司通常采用数据解决方案从各种外部和内部来源收集数据,然后将其转换为适合操作和分析过程的格式。
以下是数据映射至关重要的一些过程:
数据集成
成功的集成需要源数据存储库和目标数据存储库具有相同的结构。然而,这种情况很少见。数据映射有助于通过数据转换和转换弥合源数据存储库和目标数据存储库之间的差异。这使企业能够有效地整合来自不同数据点的信息。
数据迁移
数据迁移是将数据从一个系统移动到另一个系统的过程,数据映射可以无缝地完成这一过程。虽然该过程涉及各种步骤,但在源和目标之间创建映射是最复杂和最耗时的任务之一,尤其是手动完成时。
此阶段的不准确和无效映射会对数据的准确性和完整性产生不利影响,导致数据迁移项目失败。自动化或人工智能数据映射可以成功地将数据迁移到目的地,例如 本地或云数据仓库.
数据转换
由于企业数据驻留在不同的位置和格式,因此数据映射和 数据转换 对于打破信息孤岛和获得见解至关重要。
映射是数据转换过程的第一步。它将数据带到暂存区以转换为所需的格式。转换后,它将被移动到最终目的地,即数据库。
电子数据交换 (EDI) 交换
数据映射通过将文件转换为各种格式(例如 XML、JSON 和 Excel),在 EDI 文件转换中发挥着重要作用。直观的工具允许用户 提取数据 来自不同来源并利用内置的转换和函数 将数据映射到 EDI 无需编写任何代码即可格式化。它有助于执行无缝 B2B 数据交换。
数据映射技术的类型
您选择的数据映射技术取决于您的需求,其中主要包括数据的种类和数量。映射技术有四种类型:
手动数据映射
如果您犹豫是否要实施数据映射工具,下一个选择是手动执行。在这种情况下,您必须手动编码并手动将每个字段从数据源映射到目标目的地。手动过程不仅耗时,而且容易出错,并给 IT 团队带来巨大负担。考虑到公司今天生成的数据量,手动并不是最好的选择。
半自动化测绘
半自动化或模式映射是指 数据整合工具 建立数据源和目标模式之间的关系。IT 专业人员检查模式映射工具建立的连接并进行任何必要的调整。
一旦完成了数据流,您就可以自动执行其余的映射过程。
自动化数据映射
大多数公司正在转向 数据自动化,因为涉及的数据量大且种类繁多。自动数据映射利用专门的、通常为零代码的工具,无缝地从多个来源提取数据,对其进行转换,然后以最少的手动工作或人工监督将其加载到目的地。
人工智能数据映射
AI数据映射 使用人工智能技术自动映射数据移动的源和目标模式。人工智能映射可以通过使用语义关系映射不同模式之间的字段来简化数据集成过程。
数据映射的工作原理 Astera
为了理解数据映射如何与现代数据解决方案协同工作,我们来看看 Astera 逐步映射数据。
Astera“ AI自动映射器 利用人工智能技术理解数据的上下文和含义,以链接相关字段,例如“城市”和“国家”。
只需单击一下即可完成。让我们看以下示例:
用户可以拖放源并将其映射到目标,这将自动链接名称相似的列。但是,以前必须手动映射同一变量的不同名称的列。
现在,点击 链接操作以使用 AI 创建地图,用户可以自动创建语义相同的字段之间的映射,例如 ShipCountry 和 ShipNation。
现在,字段已正确映射。当源文件和目标文件相似但字段名称有变化时,此功能可帮助映射数据。
用户也可以使用 智能文件源 映射动态文件。此功能使用户能够将动态数据源转换并映射到标准化目标格式。智能文件源还适用于各种布局并支持各种输出格式,例如 JSON、CSV 和 TXT 文件。
轻松映射您的数据 Astera人工智能驱动的语义映射
让 AI 将您的所有源映射到正确的目的地,以实现顺畅且轻松的数据集成。 Astera的人工智能语义数据映射使数据集成比以往更加容易。
与我们联系以获得免费试用或个性化演示。数据映射:5 个重要用例
到目前为止,我们已经确定数据映射是大多数(如果不是全部)数据处理中的关键步骤。不过,在某些用例中,准确的数据映射变得更加重要。让我们来看看:
1. 客户关系管理 (CRM) 和营销自动化
策划个性化体验并确保跨渠道一致性是营销和客户体验团队的首要任务。
例如,营销团队可以通过准确映射来自各种来源(网站、社交媒体、CRM 等)的客户数据来创建统一的客户档案。这有助于个性化营销活动、有针对性的优惠和改善客户服务。
同样,营销团队可以通过将客户数据映射到适当的渠道来确保不同营销渠道之间的信息传递和体验的一致性。
2.供应链管理
通过映射来自所有接触点(仓库、供应商等)的库存数据,供应链团队可以优化库存水平、缩短交货时间并防止缺货。同样,他们还可以通过准确映射产品信息、订单详细信息和发货数据来促进与供应商的无缝数据交换。
3. 财务报告与分析
数据映射还可以帮助财务团队生成合并财务报表并检测欺诈活动。例如,存储在不同系统(如 ERP 和会计软件)中的财务数据需要准确映射到报告平台以生成合并报告。
4. 医疗保健与临床研究
医疗保健行业的数据用户必须始终保持数据的机密性和安全性,以遵守 HIPAA 等法规。通过安全准确地映射患者数据(医疗记录、处方等)以供医疗保健提供者之间共享,医疗保健机构可以确保患者安全并改善护理协调。
另一个例子是数据映射如何促进临床研究。研究人员必须准确地映射临床试验数据,以便进行数据分析和加速药物发现。
5.数据仓库和商业智能
为其商业智能 (BI) 计划构建数据仓库的企业必须保持数据质量并执行数据转换以将数据转换为可操作的见解。
这需要将来自各种来源的数据映射到数据模型中,然后将其加载到数据仓库中进行数据分析和报告。
数据映射中的 6 大挑战
数据异构性
数据通常来自不同的来源,每个来源都有自己的数据格式、结构和惯例。由于数据表示不一致和差异,映射来自异构来源的数据可能很棘手。
数据量
数据映射过程中的存储、处理和性能优化方面,处理大量数据可能很困难。处理大量数据需要更多时间,还需要大量计算资源,例如内存和处理能力。
数据质量
包含缺失值、重复、不准确和不一致的低质量数据使得难以准确匹配源系统和目标系统之间的字段。
复杂的转换
某些数据映射任务需要复杂的转换,例如聚合、计算和条件逻辑。在实施这些转换时,您需要非常小心地进行映射,因为太多的转换很快就会使映射变得非常复杂。最好使用可视化工具,这样可以更轻松地实时查看数据映射。
数据治理
当您需要确保遵守数据治理政策(包括 GDPR 或 HIPAA 等隐私法规)时,数据映射可能会变得更加复杂。在这种情况下,重要的是 管理数据访问、安全性和同意。
模式演化
源和目标目的地架构会随着时间的推移而演变。如果您有一个长期项目,则需要监控结构中的任何变化并确保向后兼容性。
6 个数据映射最佳实践
即使您使用数据集成解决方案,也必须遵循最佳实践,以确保避免任何复杂性并准确映射数据。以下是您应该牢记的一些因素:
明确业务需求
确定为何需要映射数据。是为了数据迁移、集成、报告、分析还是其他目的?明确阐述目标并与业务部门领导和经理合作,因为他们可以提供关于如何使用数据的见解。
识别和映射数据
A 现代、无代码数据集成解决方案 允许您通过将一个对象的字段拖放到另一个对象的相应字段来映射流中的对象。这些解决方案旨在处理大量复杂数据,同时遵守所有通用数据保护条例 (GDPR) 准则。
确保数据安全
高级工具具有许多安全功能,允许您根据用户角色允许受限用户访问,从而保护您的集成项目。这些解决方案还允许企业对其数据进行风险分析。
自动化流程
一些工具提供了自动映射数据的功能,以解决命名约定不一致的问题。例如, Astera 用户可以通过创建同义词文件字典来利用此功能,该字典包含表中标头字段的当前名称和备用名称。在运行时, Astera 自动匹配这些不同的字段并从中提取数据。
自动化功能在处理大型数据集时特别有用,因为它降低了映射过程中的错误概率。
定期维护
为了确保系统轻松运行,您必须制定并执行一致的维护计划。 为了解决用例的独特挑战,您可能必须在任何给定点更新或修改流程。 这些更改可能会破坏映射,进而破坏您的数据流。 因此,最好在执行该过程之前确保映射的准确性。
即时数据预览等功能可让任何集成流程的映射透明化。此功能可让您实时调试复杂的映射,并在执行流程之前防止出现错误。
保留数据共享记录
数据映射有助于识别所有有权访问数据集的实体。这有助于在利用请求和删除时跟踪个人信息。考虑每个映射的用例,对使用映射的应用程序进行分类,并记录映射的源到目标约定及其在工作流中的使用方式。
数据映射解决方案中需要寻找什么
您为数据集成、数据迁移或构建数据仓库选择的数据解决方案应具有强大的数据映射功能。在为您的企业选择一个解决方案之前,您需要牢记以下一些因素:
- AI数据映射: 结合人工智能数据映射的解决方案可以帮助企业实现数据任务的自动化,同时提高效率和准确性。
- 视觉界面:直观的可视化界面,允许您创建、编辑和可视化数据映射。
- 连接方式:支持广泛的数据源和目标,包括数据库、文件格式、API 和云服务,以实现无缝数据集成。
- 数据转换:高级转换功能、脚本功能和数据操作功能,可在映射期间转换数据,确保兼容性和一致性。
- 数据验证:验证规则和数据质量检查,以验证数据的准确性以及是否符合预定义的标准。
- 复杂的转换:支持复杂的数据转换、聚合、计算和条件逻辑,以处理各种数据映射场景。
- 错误处理:强大的错误处理机制,用于捕获、管理和解决数据映射过程中的错误。
- 版本控制:版本控制功能,用于管理数据映射逻辑的更改并维护修订历史记录。
- 自动化: 自动化和作业调度功能可加速数据映射并消除任何人工干预。
利用人工智能数据映射 Astera
总结我们迄今为止的讨论,数据映射是几乎所有数据处理(例如数据集成和数据仓库)中的关键步骤。它促进数据从一个点到另一个点的顺畅流动,并使您的数据没有重复、错误和不准确之处。
虽然存在不同的数据映射技术,包括手动和半自动化方法,但人工智能数据映射可以以最少的人工输入自动执行所有映射任务。
Astera 是一个完整的人工智能数据管理解决方案,它已经帮助了多个 机构 和 企业 通过直观、强大的数据映射来整合数据源。 Astera,您可以加速数据分析并获得实时洞察。
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