Understanding Data Mapping and Data Modeling Techniques

Data mapping is the life blood of any data integration process. Megfelelő adattérképezési stratégia nélkül adatátalakítási és szűrési hibák fordulhatnak elő, amelyek rossz minőségű adatokhoz vezethetnek. Ez közvetlenül befolyásolja az üzleti elemzést, az előrejelzést és az üzleti döntéshozatalt. Ezért elengedhetetlen az integritás fenntartása az adattérképezési folyamat során.,

A vállalati adatok egyre szétszórtabbak és terjedelmesebbek a nap folyamán, ugyanakkor a vállalkozások számára minden eddiginél fontosabbá vált az adatok felhasználása, valamint az adatok hasznosítható betekintésekké alakítása. A vállalkozások azonban ma már számos adatpontból gyűjtenek információkat, és nem mindig beszélnek ugyanarról a nyelvről. Tehát az adat leképezési folyamatot arra használjuk, hogy integráljuk az összes különböző adatforrást, és értelmezzük azokat.

összefoglalva, az adatok leképezése a különböző forrásokból vagy rendszerekből származó különálló adatmodellek közötti kapcsolatok létrehozásának folyamata.,

mi az adatok leképezése? Kifejtette, a Példák

Adatok feltérképezése az a folyamat, kivonás adatmezők egy vagy több forrás fájlok megfelelő őket, hogy a kapcsolódó cél mezők a cél. Az adatintegráció vagy az ETL leképezés segít az adatok konszolidálásában az adatok kinyerésével, átalakításával és egy adattárházba történő betöltésével. Az ETL kezdeti lépése az adatok leképezése. Ez a leképezett adat felhasználható releváns betekintések előállítására, amelyek javíthatják az üzleti hatékonyságot.,

Az adatok leképezése egyszerűen egy térkép létrehozásáról szól, ahol a forrásadatok a célzott adatbázisba irányulnak. A céladatbázis lehet relációs adatbázis vagy CSV – dokumentum-ez a felhasználó választásától függ. A legtöbb esetben egy adat leképezési sablont használnak, hogy megfeleljen mezők egyik adatbázis rendszer a másik.

itt van egy adattérképezési példa a fenti koncepció további tisztázására. Az 1.ábrán az Excel-forrásból származó “Név”, “e-mail” és “telefon” mezőket egy körülhatárolt fájl megfelelő mezőire térképezzük fel, amely a rendeltetési helyünk.,

forrás céltérképező eszköz Astera Centerprise

az adatintegrációs leképezési feladatok összetettsége változó, a leképezett adatok hierarchiájától, valamint a forrás és a cél adatszerkezete közötti különbségtől függően. Minden üzleti alkalmazás, akár a telephelyén, vagy felhő, használja a metaadatok elmagyarázni az adatok mezők, tulajdonságok, amelyek az adatok, valamint a szemantikai szabályok szabályozzák, hogy milyen adatokat tárolja, hogy az alkalmazás vagy adattár., Az adatmozgás-vezérlők azonban biztosítják, hogy az adatokat adatvesztés nélkül továbbítsák a forrásból a rendeltetési helyre.

például a Microsoft Dynamics CRM számos adatkészletet tartalmaz, amelyek különböző objektumokból állnak, például vezetőkből, lehetőségekből és versenytársakból. Ezen adatkészletek mindegyikének több mezője van, például név, fióktulajdonos, város, ország, munkaköri cím stb. Az alkalmazásnak van egy meghatározott sémája is, attribútumokkal, felsorolásokkal, leképezési szabályokkal együtt., Ezért, ha új rekordot kell hozzáadni egy adatobjektum sémájához, akkor adattérképet kell létrehozni a forrásmezőkből a Microsoft Dynamics CRM-fiókba.

Data Mapping Templates Explained

a legtöbb adatleképező eszköz előre elkészített adatkészlet-illesztési sablonokat kínál. A felhasználók használhatják őket, hogy Adatbázis-egyezéseket hozzanak létre a forrástól a célrendszerekig. Egy egyszerű adattérképezési sablon úgy néz ki, mint egy entitás-kapcsolat (ER) diagram, de strukturált adatokkal elérhető forrásból származó entitások.

az ER diagram összehasonlítása az adattérképezési sablonnal., Forrás: Stackoverflow

az egyetlen különbség a data mapping solution által kínált adatleképezési sablon és az ER diagram között az, hogy az adatleképezési sablonok readymade folyamatokká alakíthatók. Ezeket ezután hozzáadhatjuk a munkafolyamathoz, majd automatizálhatjuk, automatizált adattérképezési megoldást készítve.

jó példa erre: tegyük fel, hogy minden nap kapsz egy excel-lapot e-mailben, és az a szándékod, hogy ezt a CSV-fájlt adatbázissá alakítsd, és áthelyezd az adattárházadba. Míg a kézi erőfeszítések körülbelül 30 percet vesz igénybe, hogy ezt minden nap elvégezzék., De egy adatleképezési megoldással létrehozhat egy automatizált adatleképezési folyamatot. Ez lehetővé tenné, hogy:

1. mozgassa az e-mailezett fájlt egy mappába
2. a fájlt ezután hozzáadják egy munkafolyamathoz, majd egy előre beállított szabály szerint szűrik egy átmeneti környezetben.
3. a szűrt dokumentum ezután átalakul egy adatbázis fájlt
4. végül, ez beköltözik egy adattárház.

transzformációk hozzáadása egy adattérképbe a Centerprise data mapping tool segítségével.,

egy adattérképező szoftver mindezt másodperceken belül, emberi beavatkozás nélkül teszi meg. Most képzelje el, hogy minden nap 100 ilyen fájlt kap. Gondolj arra, hogy mennyi időt takarít meg a szervezet, amikor egy adat leképezési megoldás van a helyén, hogy automatizálja a CSV-adatok adatbázisba másolásának folyamatát. Ez az, amit az adattérképezési megoldások tehetnek a vállalkozások számára.

hogyan történik az adatok leképezése? Adatok leképezése példák akcióban

a relációs adatbázisok adatforrásainak számától, sémájától, elsődleges kulcsaitól és idegen kulcsaitól függően az adatbázis leképezése különböző fokú bonyolultsággal járhat., Például a következő példában három különböző adatbázis-táblából származó adatok csatlakoznak egy Excel-célállomáshoz.

ETL feltérképezése jellemzője Astera Centerprise data integrator in action

Data mapping használják elérni egy sor adatintegrációs és átalakítási feladatok függően az Adatkezelési igények egy vállalkozás, valamint a képességek adatkonverziós térképezés szoftver használ., Néhány gyakori ismert használja esetek feltérképezése üzleti adatokat tartalmazza adatbázis séma feltérképezése a pre-integráció, adatok tisztító eltérő adatokat tárolja, illetve a képadat örökölt rendszerek.

az adattérképezési folyamat megkezdése előtt az adattérképező csoportoknak gondoskodniuk kell arról, hogy az összes érintett fél rendelkezésére álljon minden információ. Ha van olyan érzékeny információ, amelyet külön kell leképezni, azt a folyamat megkezdése előtt tájékoztatni kell az adattérképező csoporttal., A legtöbb esetben az adatminőség-ellenőrzéseket hozzáadják az adattérképhez, hogy minimalizálják az adatszivárgás vagy a hozzáférés-ellenőrzési szabotázs kockázatát.

miért adat leképezés fontos az ETL folyamat?

az adatok kihasználása és az üzleti érték kivonása érdekében a különböző külső és belső forrásokból gyűjtött információkat egységesíteni kell, és az operatív és analitikai folyamatokhoz megfelelő formátumba kell alakítani., Ezt úgy lehet elérni adatok modell, amely szerves lépés a különböző adatkezelési folyamatokat, beleértve a következőket:

Automatizált Adatok Feltérképezése & Adatok Integráció

A sikeres adatok integráció, a forrás, cél adattárak kell ugyanazokat az adatokat modell. Ritka azonban, hogy bármelyik két adattár azonos sémával rendelkezzen. Egy adattárházban az adattároló eszközök segítenek áthidalni az adatforrás és a célrendszerbeli különbségeket, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy könnyen konszolidálhassák a különböző adatpontokból származó információkat.,

az adatok leképezése segíti az adatok migrációját

Az adatok migrálása az adatok egyik adatbázisból a másikba történő mozgatásának folyamata. Bár a folyamatban különböző lépések vannak, a forrás és a cél közötti leképezés az egyik legnehezebb és időigényes feladat, különösen, ha manuálisan történik. A pontatlan és érvénytelen leképezések ebben a szakaszban nemcsak az áttelepített adatok pontosságát és teljességét befolyásolják, hanem akár az adatáttelepítési projekt kudarcához is vezethetnek., Ezért a folyamat automatizálására alkalmas kódmentes leképezési megoldás használata fontos az adatok sikeres áttelepítéséhez a rendeltetési helyre.

Automated Data Mapping & Transformation

mivel a vállalati adatok különböző helyeken és formátumokban találhatók, az adatátalakítás elengedhetetlen az információs silók megtöréséhez és a betekintések rajzolásához. Az adatmodellezés az adatátalakítás első lépése., Ez azért van így, hogy hozzon létre egy keretet, hogy milyen változtatásokat fog tenni az adatokat, mielőtt betöltődik a cél adatbázis vagy adattárház az adatkonverzió leképezés funkció által kínált adat leképezés eszköz.

először az adatokat egy átmeneti területre kell hoznia, ahol a kívánt formátumra konvertálódik, majd a végső rendeltetési helyre, azaz az adatbázisba vagy a csv fájlba kerül. Azt is küldje vissza a felhasználónak e – mailben-mindezt egy adat leképezés eszköz, mint Astera Centerprise.,

Data Mapping & Electronic Data Interchange (EDI) Exchange

Az adatok leképezése jelentős szerepet játszik az EDI fájlkonverzióban azáltal, hogy a fájlokat különböző formátumokba, például XML, JSON és Excel formátumokba konvertálja. Az intuitív adattérképező eszköz lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy különböző forrásokból kinyerje az adatokat, valamint beépített transzformációkat és funkciókat Használjon az adatok EDI formátumba történő leképezéséhez egyetlen kódsor írása nélkül. Ez segít a zökkenőmentes B2B adatcsere végrehajtásában.

mik azok az Adattérképező eszközök: melyik adatmodellező eszköz egyszerűsítheti vállalkozását?,

Data mapping tools segítségével könnyen térkép adatokat a forrásból a cél egy GUI. Ezek az adatbázis-leképező eszközök három széles típusba sorolhatók:

• helyszíni adattérképező eszközök:

Az ilyen eszközök a vállalat szerverén és a natív számítástechnikai infrastruktúrán vannak tárolva. Számos helyszíni adatbázis-leképező eszköz kiküszöböli a kézi kódolás szükségességét komplex leképezések létrehozásához, valamint az adatkonverziós leképezési folyamat ismétlődő feladatainak automatizálásához.,

• a Felhő-Alapú adatok feltérképezése eszközök:

Felhő alapú adatok feltérképezése eszközök lehetővé teszik örökölt a modern, mind a feltevést, hogy a cloud adatok integráció segítségével felhő alapú integrációs platform. Összefoglalva, ezek az eszközök kihasználják a felhőtechnológiát, hogy segítsenek egy vállalkozásnak az adatkötési projektek végrehajtásában.

• nyílt forráskódú adattérképező eszközök:

a nyílt forráskódú üzleti leképező eszközök olcsó alternatívát nyújtanak a helyszíni adattérképezési megoldásokhoz. Ezek az eszközök jobban működnek az alacsonyabb adatmennyiségű és egyszerűbb Felhasználási esetekkel rendelkező kisvállalkozások számára.,

A legjobb Adattérképező szoftver az ETL teljesítményének javítása érdekében

a megfelelő adattérképező eszköz kiválasztása, amely a vállalkozás számára legmegfelelőbb, kritikus fontosságú az adatintegráció, a vállalati adatok átalakítása és az adattárolás projekt sikere szempontjából. A folyamat magában foglalja a vállalkozás egyedi adatmodellezési követelményeinek, valamint a must-have funkcióinak azonosítását.

a megfelelő adattérképező szoftver kiválasztásának kulcsa a kutatás., Online vélemények a weboldalak, mint Capterra, G2 tömeg, szoftver tanácsadás lehet egy jó kiindulási pont, hogy a shortlist automatizált adattérképezés szoftver, amely a maximális számú funkciót. A következő lépés az adattérképező eszközök jellemzőinek osztályozása az Ön vállalkozásának egyedi Adatkezelési igényeitől függően., Néhány főbb jellemzője, hogy egy automatizált adatok feltérképezése megoldás kell, a következők:

• Támogatja a Különböző Rendszerek Forrás Target Feltérképezés: a Kapcsolatok, hogy egy sor strukturált strukturálatlan, vagy félig strukturált adatok, források, beleértve az adatbázisok, internetes szolgáltatások, a TÖBBI Api-k, valamint a lapos formátumok, mint például a tagolt, XML, JSON, EDI, Excel, szöveges fájlok az alapvető kapcsok minden információt feltérképezése eszközök.,
• grafikus, Drag-and-Drop, Kódmentes felhasználói felület: fontos, hogy válasszon ki egy adatleképezési megoldást, amely kódmentes módot kínál az adattérképek létrehozására és az adatok feldolgozására beépített transzformációk segítségével drag-and-drop UI segítségével.
• Adatbázis-leképezési feladatok ütemezésének és automatizálásának képessége: válassza az adatintegrációs szoftvert azzal a képességgel, hogy egy teljes adatbázis-munkafolyamat-leképezést ütemezzen időalapú leképezési funkcióval és esemény által kiváltott feladatütemezéssel., Ezek az eszközök magukban foglalják a szöveges bányászati mintákon alapuló újrafelhasználható adattérképezési sablonokat, valamint a kívánt adatokat strukturálatlan jelentésekből kinyerik. Automatizálhatják az adatmodellezést és a vállalati transzformációs folyamatokat, ezáltal gyorsabban szállíthatják az elemzésre kész adatokat. Ezenkívül testreszabhatja az előre elkészített adattérképezési sablonokat is, hogy az Ön igényei szerint használhassa őket.,
• Instant Data Integration Mapping Preview Feature for Real-Time Testing: Prevent application mapping errors at the design-time with intuitive features like Instant Data Preview, which allows the user view the process and raw data modeling process.
• SmartMatch Adatok Átalakítása Feltérképezése Megoldására, Elnevezése Konfliktusok: Oldható ellentmondások mezőnevek használatával szinonimája-vezérelt fájl olvasás üzleti adatok lineage funkció kihívások elnevezése konfliktusok., Ezt meg lehet tenni egy szó szinonimáinak meghatározásával egy adott projekt szinonimaszótárában.

Astera Centerprise data Mapping Solution for Business

úgy tervezték, hogy ugyanolyan szintű használhatóságot és teljesítményt nyújtson mind a fejlesztők, mind az üzleti felhasználók számára, az Astera Centerprise egy teljes adatkezelési megoldás, amelyet több Fortune 1000 vállalat használ., Egy ipari erősségű ETL motor adatok virtualizációs működését, támogatja a munkafolyamat automatizálás, out-of-the-box kapcsolatok a különféle adatok, források, valamint a teljes kód-mentes környezet, Astera Centerprise automatizált az egész adatok utazás, a kitermelés, hogy raktározás.

töltsön le egy ingyenes 14 napos próbaverziót, és tudja meg, hogyan lehet bármilyen adat leképezést készíteni anélkül, hogy egyetlen sor kódot írna az Astera Centerprise data mapping megoldással.