forståelse af datakortlægning og Datamodelleringsteknikker

datakortlægning er livsblodet i enhver dataintegrationsproces. Uden en ordentlig datakortlægningsstrategi kan der opstå datatransformation og filtreringsfejl, der kan føre til data af dårlig kvalitet. Dette påvirker direkte forretningsanalyse, prognoser og forretningsbeslutninger. Derfor er det afgørende at bevare integriteten i hele datakortlægningsprocessen.,

virksomhedsdata bliver mere spredt og omfangsrig dag for dag, og på samme tid er det blevet vigtigere end nogensinde for virksomheder at udnytte data og omdanne dem til handlingsrettede indsigter. Imidlertid indsamler virksomheder i dag information fra en række datapunkter, og de taler muligvis ikke altid det samme sprog. Så datakortlægningsprocessen bruges til at integrere alle de forskellige datakilder og give mening om dem.

Sammenfattende er datakortlægning processen med at etablere forhold mellem separate datamodeller fra forskellige kilder eller systemer.,

Hvad er datakortlægning? Forklaret med eksempler

datakortlægning er processen med at udtrække datafelter fra en eller flere kildefiler og matche dem til deres relaterede målfelter i destinationen. Dataintegration eller ETL-kortlægning hjælper med at konsolidere data ved at udtrække, transformere og indlæse dem til et datavarehus. Det første trin i ETL er datakortlægning. Disse kortlagte data kan derefter bruges til at producere relevant indsigt, der kan forbedre forretningseffektiviteten.,

datakortlægning i enkle vendinger handler om at skabe et kort, hvor kildedata er rettet til den målrettede database. Måldatabasen kan være en relationsdatabase, eller det kan være et CSV – dokument-det afhænger af brugerens valg. I de fleste tilfælde bruges en datakortlægningsskabelon til at matche felter fra det ene databasesystem til det andet.

Her er et datakortlægningseksempel for at afklare ovenstående koncept yderligere. I Figur 1,’ navn, ” Email, ‘og’ telefon ‘ felter fra en e .cel-kilde er kortlagt til de relevante felter i en afgrænset fil, som er vores destination.,

Kilde til mål mapping værktøj i Astera Centerprise

Data integration kortlægning af opgaver varierer i kompleksitet, afhængig af hierarkiet af de data, der kortlægges, samt forskellen mellem data struktur kilde og mål. Hver forretningsapplikation, hvad enten det er lokalt eller sky, bruger metadata til at forklare de datafelter og attributter, der udgør dataene, samt semantiske regler, der styrer, hvordan data gemmes i det pågældende program eller depot., Imidlertid sikrer databevægelseskontroller, at data overføres fra kilde til destination uden tab af data.

for eksempel indeholder Microsoft Dynamics CRM flere datasæt, der består af forskellige objekter, såsom kundeemner, muligheder og konkurrenter. Hvert af disse datasæt har flere felter som navn, kontoejer, By, Land, jobtitel og mere. Ansøgningen har også en defineret skema sammen med attributter, optællinger, og kortlægning regler., Derfor, hvis en ny post skal føjes til skemaet for et dataobjekt, skal der oprettes et datakort fra kildefelterne til Microsoft Dynamics CRM-kontoen.

Datakortlægningsskabeloner forklaret

de fleste datakortlægningsværktøjer tilbyder forudbyggede dataset-matchende skabeloner. Brugere kan bruge dem til at oprette databasekampe fra kilde til målsystemer. En simpel datakortlægningsskabelon ligner et Entity-Relationship (er) diagram, men med strukturerede data tilgængelige i indkøbte enheder.

en sammenligning af ER-diagram med datakortlægningsskabelon., Kilde: Stackoverflo.

den eneste forskel mellem en datakortlægningsskabelon, der tilbydes af en datakortlægningsløsning, og et ER-diagram er, at datakortlægningsskabeloner kan omdannes til færdige processer. Disse kan derefter føjes til workorkflo.og automatiseret, hvilket gør en automatiseret data kortlægning løsning.et godt eksempel ville være: lad os sige, at du får et e .cel-ark i e-mail hver dag, og din hensigt er at omdanne den CSV-fil til en database og flytte den til dit data warehousearehouse. Mens manuel indsats vil tage omkring 30 minutter at få dette gjort hver dag., Men med en datakortlægningsløsning kan du oprette en automatiseret datakortlægningsproces. Dette giver dig mulighed for at:

1. flytte den mailede fil til en mappe
2. filen føjes derefter til en arbejdsgang og filtreres i henhold til en forudindstillet regel i et iscenesættelsesmiljø.
3. det filtrerede dokument omdannes derefter til en databasefil
4. endelig flyttes det til et datavarehus.

tilføjelse af transformationer i et datakort ved hjælp af Centerprise-datakortlægningsværktøj.,

en datakortlægningssoft .are vil gøre alt dette inden for få sekunder og uden menneskelig indgriben. Forestil dig nu at få 100 ‘ erne af sådanne filer hver dag. Tænk over, hvor meget tid din organisation vil spare, når en datakortlægningsløsning er på plads for at automatisere processen med at kopiere csv-data til en database. Det er, hvad datakortlægningsløsninger kan gøre for virksomheder.

Hvordan udføres datakortlægning? Datakortlægningseksempler i aktion

afhængigt af antal, skema og primære nøgler og udenlandske nøgler til de relationelle databasedatakilder kan databasekortlægning have en varierende grad af kompleksitet., For eksempel er data fra tre forskellige databasetabeller forbundet og kortlagt til en e .cel-destination i det følgende eksempel.

ETL-funktionen mapping (kortlægning af Astera Centerprise data-integrator i handling

Data kortlægning er anvendt til at udføre en række data integration og transformation opgaver, afhængigt af de data management behov i en virksomhed, og kapaciteten af data konvertering mapping-software it-anvendelser., Nogle almindelige kendte brugssager til kortlægning af forretningsdata inkluderer databaseskema-kortlægning til præintegration, datarensning fra forskellige datalagre og datakonvertering fra ældre systemer.

før du starter en datakortlægningsproces, skal datakortlægningsteams sørge for, at de har alle de oplysninger, der er tilgængelige fra alle involverede interessenter. Hvis der er følsomme oplysninger, der skal kortlægges separat, skal de informeres til datakortlægningsteamet inden processtart., I de fleste tilfælde tilføjes datakvalitetskontrol til datakortet for at minimere risikoen for datalækage eller adgangskontrolsabotage.

Hvorfor Data Kortlægning er Vigtig i ETL-Processen?

for at udnytte data og udtrække forretningsværdi ud af det, skal de oplysninger, der indsamles fra forskellige eksterne og interne kilder, forenes og omdannes til et format, der er egnet til de operationelle og analytiske processer., Dette opnås gennem data modellering, som er en integreret trin i forskellige data management processer, herunder:

Automatiseret Data Kortlægning & Data Integration

For en vellykket integration af data, den kilde og mål datasamlinger skal have den samme datamodel. Det er dog sjældent, at to datalagre har det samme skema. I et datavarehus hjælper datakortlægningsværktøjer med at bygge bro over forskellene i skemaerne for datakilde og destination, så virksomheder nemt kan konsolidere information fra forskellige datapunkter.,

datakortlægning hjælper med Datamigrering

Datamigrering er processen med at flytte data fra en database til en anden. Mens der er forskellige trin involveret i processen, skabe tilknytninger mellem kilde og mål er en af de mest vanskelige og tidskrævende opgaver, især når det gøres manuelt. Unøjagtige og ugyldige tilknytninger på dette tidspunkt påvirker ikke kun nøjagtigheden og fuldstændigheden af data, der migreres, men kan endda føre til svigt i datamigreringsprojektet., Derfor er det vigtigt at migrere data til destinationen ved hjælp af en kodefri kortlægningsløsning, der kan automatisere processen.

automatiseret datakortlægning & Transformation

da virksomhedsdata findes på forskellige steder og formater, er datatransformation vigtig for at bryde informationssiloer og trække indsigt. Datamodellering er det første trin i datatransformation., Det gøres for at skabe en ramme for, hvilke ændringer der vil blive foretaget i data, før de indlæses til måldatabasen eller data warehousearehouse ved hjælp af datakonverteringskortlægningsfunktionen, der tilbydes af et datakortlægningsværktøj.

Du skal først bringe dataene til et iscenesættelsesområde, hvor de konverteres til det ønskede format og derefter flyttes til den endelige destination, dvs.databasen eller csv-filen. Du kan også sende det tilbage til brugeren via e – mail-alle gennem en data mapping værktøj som Astera Centerprise.,

datakortlægning & elektronisk dataudveksling (EDI) udveksling

datakortlægning spiller en væsentlig rolle i EDI-filkonvertering ved at konvertere filerne til forskellige formater, såsom EDIML, JSON og e .cel. Et intuitivt datakortlægningsværktøj giver brugeren mulighed for at udtrække data fra forskellige kilder og bruge indbyggede transformationer og funktioner til at kortlægge data til EDI-formater uden at skrive en enkelt kodelinje. Dette hjælper med at udføre problemfri B2B dataudveksling.

Hvad er Datakortlægningsværktøjer: hvilket Datamodelleringsværktøj kan strømline din virksomhed?,

datakortlægningsværktøjer hjælper nemt med at kortlægge data fra kilden til destinationen via en GUI. Disse databasekortlægningsværktøjer kan klassificeres i tre brede typer:

• On-Premise datakortlægningsværktøjer:

sådanne værktøjer hostes på en virksomheds server og native computerinfrastruktur. Mange On-premise database kortlægning værktøjer eliminere behovet for hånd-kodning for at skabe komplekse tilknytninger, og automatisere gentagne opgaver i data konvertering kortlægning proces.,

• Cloud-baserede datakortlægningsværktøjer:

Cloud-baserede datakortlægningsværktøjer tillader arv til moderne og on-premise til cloud-dataintegration ved hjælp af en skybaseret integrationsplatform. Sammenfattende udnytter disse værktøjer cloud-teknologi til at hjælpe en virksomhed med at udføre sine data bindende projekter.open Source-datakortlægningsværktøjer:

open source business mapping-værktøjer giver et billigt alternativ til On-premise datakortlægningsløsninger. Disse værktøjer fungerer bedre for små virksomheder med lavere datamængder og enklere brugssager.,

bedste Datakortlægningssoft .are til forbedring af ETL-ydeevne

valg af det rigtige datakortlægningsværktøj, der passer bedst til virksomheden, er afgørende for succes med enhver dataintegration, virksomhedsdatatransformation og datalagringsprojekt. Processen indebærer at identificere de unikke data moddelingskrav i virksomheden og must-have funktioner.

nøglen til at vælge den rigtige datakortlægningssoft .are er forskning., Online anmeldelser på hjemmesider som Capterra, G2 Mængden, og Software, Rådgivning kan være et godt udgangspunkt til huskeliste automatiseret data kortlægning af software, der kan tilbyde det maksimale antal af funktioner. Det næste trin ville være at klassificere funktionerne i datakortlægningsværktøjer afhængigt af din virksomheds unikke datastyringsbehov.,

Nogle af de vigtigste funktioner, som en automatiseret data kortlægning løsning skal have er:

• Støtte til Forskellige Systemer for Kilde til Target-tilknytning: Tilslutning til en række strukturerede og ustrukturerede og semi-strukturerede datakilder, herunder databaser, web services, REST Api ‘ er, og flad fil-formater, såsom separeret, XML, JSON, EDI, Excel og tekst-filer er den grundlæggende hæfteklammer af alle oplysninger mapping-værktøjer.,
• Grafisk, træk-og-slip, kodefri brugergrænseflade: det er vigtigt at vælge en datakortlægningsløsning, der giver dig en kodefri måde at oprette datakort og behandle data ved hjælp af indbyggede transformationer ved hjælp af træk-og-slip-brugergrænseflade.
• mulighed for at planlægge og automatisere Databasekortlægningsjob: Vælg dataintegrationssoft .are med evnen til at orkestrere en komplet database-workorkflo.-kortlægning ved hjælp af tidsbaseret kortlægningsfunktion og begivenhedsudløst jobplanlægning., Disse værktøjer omfatter genanvendelige data kortlægning skabeloner baseret på tekst minedrift mønstre og udtrække ønskede data fra ustrukturerede rapporter. De kan automatisere datamodellering og virksomhedstransformationsprocesser og derved levere analyseklare data hurtigere. Desuden kan du også tilpasse de forudbyggede datakortlægningsskabeloner til at bruge dem i henhold til dine krav.,
• Instant Data Integration Kortlægning Preview-Funktion til Real-Time-Test: er til Hinder for anvendelse kortlægning fejl på design-time ved hjælp af intuitive funktioner som Instant Data Preview, som lader brugeren se de behandlede og ubehandlede data på ethvert trin af data modelleringsprocessen.
• Smartmatch datakonvertering kortlægning til løsning navngivning konflikter: Løs uoverensstemmelser i feltnavne ved hjælp af en synonym-drevet fil læsning og business data lineage funktion til at løse de udfordringer, navngivning konflikter., Dette kan gøres ved at definere synonymer for et ord i synonymordbogen for et bestemt projekt.

Astera Centerprise Data Kortlægning Løsning for Virksomheden

er Designet til at tilbyde det samme niveau af brugervenlighed og ydeevne for både udviklere og brugere i erhvervslivet, Astera Centerprise er en komplet data management løsning, der bruges af flere Fortune 1000-virksomheder., Med en industriel styrke ETL-motor, data virtualisering funktionalitet, støtte til automatisering af arbejdsgange, out-of-the-box-forbindelse til en vifte af datakilder, og en komplet kode-frit miljø, Astera Centerprise automatiseret hele data rejse, fra udvinding til lager.

do .nload en gratis 14-dages prøveversion og find ud af, hvordan du kan opbygge enhver-til-enhver datakortlægning uden at skrive en enkelt kodelinje med Astera Centerprise-datakortlægningsløsning.