La mappatura dei dati è il sangue vitale di qualsiasi processo di integrazione dei dati. Senza un’adeguata strategia di mappatura dei dati, possono verificarsi errori di trasformazione e filtrazione che possono portare a dati di scarsa qualità. Ciò influisce direttamente sull’analisi aziendale, sulle previsioni e sul processo decisionale aziendale. Pertanto, è fondamentale mantenere l’integrità durante tutto il processo di mappatura dei dati.,
I dati aziendali stanno diventando sempre più dispersivi e voluminosi di giorno in giorno e, allo stesso tempo, è diventato più importante che mai per le aziende sfruttare i dati e trasformarli in informazioni utili. Tuttavia, le aziende oggi raccolgono informazioni da una serie di punti dati e potrebbero non parlare sempre la stessa lingua. Così, processo di mappatura dei dati viene utilizzato per integrare tutte le fonti di dati disparate e dare un senso di loro.
In sintesi, la mappatura dei dati è il processo di stabilire relazioni tra modelli di dati separati da fonti o sistemi disparati.,
Che cos’è la mappatura dei dati? Spiegato con esempi
La mappatura dei dati è il processo di estrazione di campi di dati da uno o più file di origine e la loro corrispondenza ai relativi campi di destinazione nella destinazione. L’integrazione dei dati o la mappatura ETL aiuta a consolidare i dati estraendoli, trasformandoli e caricandoli in un data warehouse. Il passo iniziale di ETL è la mappatura dei dati. Questi dati mappati possono quindi essere utilizzati per produrre informazioni pertinenti che possono migliorare l’efficienza aziendale.,
La mappatura dei dati in termini semplici consiste nella creazione di una mappa in cui i dati di origine vengono indirizzati al database di destinazione. Il database di destinazione può essere un database relazionale o può essere un documento CSV-dipende dalla scelta dell’utente. Nella maggior parte dei casi, un modello di mappatura dei dati viene utilizzato per abbinare i campi da un sistema di database all’altro.
Ecco un esempio di mappatura dei dati per chiarire ulteriormente il concetto di cui sopra. Nella Figura 1, i campi “Nome”, “E-mail” e “Telefono” di un’origine Excel vengono mappati ai campi pertinenti in un file delimitato, che è la nostra destinazione.,
Strumento di mappatura da origine a destinazione in Astera Centerprise
Le attività di mappatura dell’integrazione dei dati variano in complessità, a seconda della gerarchia dei dati mappati e della disparità tra la struttura dei dati dell’origine e la destinazione. Ogni applicazione aziendale, on-premise o cloud, utilizza i metadati per spiegare i campi di dati e gli attributi che costituiscono i dati, nonché le regole semantiche che regolano il modo in cui i dati vengono archiviati all’interno di tale applicazione o repository., Tuttavia, i controlli del movimento dei dati assicurano che i dati vengano trasferiti dall’origine alla destinazione senza alcuna perdita di dati.
Ad esempio, Microsoft Dynamics CRM contiene diversi set di dati che comprendono oggetti diversi, come lead, Opportunità e Concorrenti. Ognuno di questi set di dati ha diversi campi come Nome, Proprietario dell’account, Città, Paese, Titolo di lavoro e altro ancora. L’applicazione dispone anche di uno schema definito insieme ad attributi, enumerazioni e regole di mappatura., Pertanto, se si desidera aggiungere un nuovo record allo schema di un oggetto dati, è necessario creare una mappa dati dai campi di origine all’account Microsoft Dynamics CRM.
Modelli di mappatura dei dati spiegati
La maggior parte degli strumenti di mappatura dei dati offre modelli predefiniti di corrispondenza del set di dati. Gli utenti possono utilizzarli per creare corrispondenze di database dai sistemi di origine a quelli di destinazione. Un semplice modello di mappatura dei dati assomiglia a un diagramma ER (Entity-Relationship) ma con dati strutturati disponibili nelle entità di origine.
Un confronto del diagramma ER con il modello di mappatura dei dati., Fonte: Stackoverflow
L’unica differenza tra un modello di mappatura dei dati offerto da una soluzione di mappatura dei dati e un diagramma ER è che i modelli di mappatura dei dati possono essere trasformati in processi pronti. Questi possono quindi essere aggiunti al flusso di lavoro e automatizzati, creando una soluzione di mappatura dei dati automatizzata.
Un buon esempio potrebbe essere: diciamo che ottieni un foglio excel in email ogni giorno e il tuo intento è quello di trasformare quel file CSV in un database e spostarlo nel tuo data warehouse. Mentre gli sforzi manuali impiegheranno circa 30 minuti per farlo ogni giorno., Ma con una soluzione di mappatura dei dati, è possibile creare un processo di mappatura dei dati automatizzato. Ciò consentirebbe di:
- Spostare il file inviato via email in una cartella
- Il file viene quindi aggiunto a un flusso di lavoro e filtrato in base a una regola preimpostata in un ambiente di staging.
- Il documento filtrato viene quindi trasformato in un file di database
- Infine, viene spostato in un data warehouse.
Aggiunta di trasformazioni in una mappa dati utilizzando lo strumento di mappatura dati Centerprise.,
Un software di mappatura dei dati farà tutto questo in pochi secondi e senza intervento umano. Ora immaginate di ottenere 100s di tali file ogni giorno. Pensa a quanto tempo la tua organizzazione risparmierà quando è in atto una soluzione di mappatura dei dati per automatizzare il processo di copia dei dati csv in un database. Questo è ciò che le soluzioni di mappatura dei dati possono fare per le aziende.
Come viene eseguita la mappatura dei dati? Esempi di mappatura dei dati in Action
A seconda del numero, dello schema e delle chiavi primarie e delle chiavi esterne delle origini dati dei database relazionali, la mappatura dei database può avere un grado di complessità variabile., Ad esempio, nell’esempio seguente, i dati provenienti da tre diverse tabelle di database vengono uniti e mappati a una destinazione Excel.
Funzione di mappatura ETL di Astera Centerprise data integrator in action
La mappatura dei dati viene utilizzata per eseguire una serie di attività di integrazione e trasformazione dei dati in base alle esigenze di gestione dei dati di un’azienda e alle capacità del software di mappatura della conversione dei dati, Alcuni casi d’uso noti comuni di mappatura dei dati aziendali includono la mappatura dello schema del database per la pre-integrazione, la pulizia dei dati da archivi di dati disparati e la conversione dei dati da sistemi legacy.
Prima di iniziare un processo di mappatura dei dati, i team di mappatura dei dati devono assicurarsi di avere tutte le informazioni disponibili da tutte le parti interessate coinvolte. Se ci sono informazioni sensibili che dovrebbero essere mappate separatamente, dovrebbero essere informate al team di mappatura dei dati prima dell’inizio del processo., Nella maggior parte dei casi, i controlli di qualità dei dati verranno aggiunti alla mappa dei dati per ridurre al minimo il rischio di perdite di dati o sabotaggio del controllo degli accessi.
Mappatura dei dati, il fondamento di integrazione di sistema
Facilmente mappare i dati di origine a destinazione in un senza codice, ambiente user-friendly
Perché la mappatura dei dati è importante nel processo ETL?
Per sfruttare i dati e ricavarne valore di business, le informazioni raccolte da varie fonti esterne e interne devono essere unificate e trasformate in un formato adatto ai processi operativi e analitici., Ciò avviene attraverso la modellazione dei dati, che è una fase integrante di vari processi di gestione dei dati, tra cui:
Mappatura automatica dei dati & Integrazione dei dati
Per una corretta integrazione dei dati, i repository di dati di origine e di destinazione devono avere lo stesso modello di dati. Tuttavia, è raro che due repository di dati abbiano lo stesso schema. In un data warehouse, gli strumenti di mappatura dei dati aiutano a colmare le differenze negli schemi di origine e destinazione dei dati, consentendo alle aziende di consolidare facilmente le informazioni da diversi punti dati.,
La mappatura dei dati aiuta nella migrazione dei dati
La migrazione dei dati è il processo di spostamento dei dati da un database all’altro. Mentre ci sono vari passaggi coinvolti nel processo, la creazione di mappature tra origine e destinazione è una delle attività più difficili e dispendiose in termini di tempo, in particolare se eseguita manualmente. Mappature imprecise e non valide in questa fase non solo influenzano l’accuratezza e la completezza dei dati in fase di migrazione, ma possono anche portare al fallimento del progetto di migrazione dei dati., Pertanto, l’utilizzo di una soluzione di mappatura priva di codice in grado di automatizzare il processo è importante per migrare correttamente i dati verso la destinazione.
Mappatura automatica dei dati& Trasformazione
Poiché i dati aziendali risiedono in una varietà di posizioni e formati, la trasformazione dei dati è essenziale per rompere i silos di informazioni e trarre informazioni. La modellazione dei dati è il primo passo nella trasformazione dei dati., Viene fatto per creare un framework di quali modifiche verranno apportate ai dati prima che vengano caricati nel database di destinazione o nel data warehouse utilizzando la funzione di mappatura della conversione dei dati offerta da uno strumento di mappatura dei dati.
Dovrai prima portare i dati in un’area di staging, dove verranno convertiti nel formato desiderato e quindi spostati nella destinazione finale, ovvero il database o il file csv. È inoltre possibile inviare di nuovo all’utente tramite e – mail-il tutto attraverso uno strumento di mappatura dei dati come Astera Centerprise.,
Mappatura dei dati & Electronic Data Interchange (EDI) Exchange
La mappatura dei dati svolge un ruolo significativo nella conversione dei file EDI convertendo i file in vari formati, come XML, JSON ed Excel. Uno strumento di mappatura dei dati intuitivo consente all’utente di estrarre dati da fonti diverse e utilizzare trasformazioni e funzioni integrate per mappare i dati in formati EDI senza scrivere una singola riga di codice. Questo aiuta a eseguire lo scambio di dati B2B senza soluzione di continuità.
Cosa sono gli strumenti di mappatura dei dati: quale strumento di modellazione dei dati può semplificare la tua attività?,
Gli strumenti di mappatura dei dati aiutano a mappare facilmente i dati dall’origine alla destinazione attraverso una GUI. Questi strumenti di mappatura del database possono essere classificati in tre grandi tipi:
- Strumenti di mappatura dei dati on-Premise:
Tali strumenti sono ospitati sul server di un’azienda e sull’infrastruttura di elaborazione nativa. Molti strumenti di mappatura del database on-premise eliminano la necessità di codifica manuale per creare mappature complesse e automatizzare le attività ripetitive nel processo di mappatura della conversione dei dati.,
- Strumenti di mappatura dei dati basati su cloud:
Gli strumenti di mappatura dei dati basati su cloud consentono l’integrazione dei dati legacy da moderna e on-premise a cloud utilizzando una piattaforma di integrazione basata su cloud. In sintesi, questi strumenti sfruttano la tecnologia cloud per aiutare un’azienda a eseguire i propri progetti di associazione dei dati.
- Strumenti di mappatura dei dati open-Source:
Gli strumenti di mappatura aziendale open-source offrono un’alternativa a basso costo alle soluzioni di mappatura dei dati on-premise. Questi strumenti funzionano meglio per le piccole imprese con volumi di dati inferiori e casi d’uso più semplici.,
Il miglior software di mappatura dei dati per migliorare le prestazioni ETL
Selezionare lo strumento di mappatura dei dati più adatto all’azienda è fondamentale per il successo di qualsiasi progetto di integrazione dei dati, trasformazione dei dati aziendali e data warehousing. Il processo comporta l’identificazione dei requisiti unici di moddeling dei dati del business e le caratteristiche must-have.
La chiave per scegliere il giusto software di mappatura dei dati è la ricerca., Recensioni online su siti web come Capterra, G2 Folla, e Consulenza software può essere un buon punto di partenza per la lista dei dati automatizzati software di mappatura che offrono il massimo numero di funzioni. Il passo successivo sarebbe quello di classificare le caratteristiche di strumenti di mappatura dei dati a seconda delle esigenze di gestione dei dati unici della vostra azienda.,
Alcune delle caratteristiche chiave che una soluzione di mappatura dei dati automatizzata deve avere includono:
- Supporto per diversi sistemi per la mappatura da origine a destinazione: La connettività a una serie di origini dati strutturate, non strutturate e semi-strutturate, inclusi database, servizi Web, API REST e formati di file flat, come delimited, XML, JSON, EDI, Excel e file di testo sono i punti fondamentali di tutti gli strumenti di mappatura delle informazioni.,
- Interfaccia utente grafica, Drag-and-Drop, senza codice: è importante selezionare una soluzione di mappatura dei dati che offre un modo privo di codice per creare mappe di dati ed elaborare i dati utilizzando trasformazioni integrate utilizzando l’interfaccia utente drag-and-drop.
- Possibilità di pianificare e automatizzare i lavori di mappatura del database: optare per il software di integrazione dei dati con la possibilità di orchestrare una mappatura completa del flusso di lavoro del database utilizzando la funzione di mappatura basata sul tempo e la pianificazione dei lavori innescata da eventi., Questi strumenti includono modelli di mappatura dei dati riutilizzabili basati su modelli di estrazione del testo ed estraggono i dati desiderati dai report non strutturati. Possono automatizzare la modellazione dei dati e i processi di trasformazione aziendale, fornendo così dati pronti per l’analisi più velocemente. Inoltre, è anche possibile personalizzare i modelli di mappatura dei dati predefiniti per utilizzarli in base alle proprie esigenze.,
- Instant Data Integration Mapping Preview Feature for Real-Time Testing: Prevenire gli errori di mappatura delle applicazioni in fase di progettazione utilizzando funzioni intuitive come Instant Data Preview, che consente all’utente di visualizzare i dati elaborati e grezzi in qualsiasi fase del processo di modellazione dei dati.
- SmartMatch Data Conversion Mapping for Resolving Naming Conflicts: risolvi le discrepanze nei nomi dei campi utilizzando una funzione di lettura dei file basata sui sinonimi e lineage dei dati aziendali per affrontare le sfide dei conflitti di denominazione., Questo può essere fatto definendo sinonimi per una parola nel dizionario dei sinonimi di un particolare progetto.
Astera Centerprise Data Mapping Solution for Business
Progettato per offrire lo stesso livello di usabilità e prestazioni sia agli sviluppatori che agli utenti aziendali, Astera Centerprise è una soluzione completa di gestione dei dati utilizzata da diverse aziende Fortune 1000., Con un motore ETL industriale, funzionalità di virtualizzazione dei dati, supporto per l’automazione del flusso di lavoro, connettività immediata a una serie di origini dati e un ambiente completo privo di codice, Astera Centerprise ha automatizzato l’intero percorso dei dati, dall’estrazione al magazzino.
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