Forstå Data Kartlegging og Data Modellering Teknikker

Data mapping er livet blod av alle data integration prosessen. Uten en skikkelig data mapping strategi, data transformasjon og filtrering det kan oppstå feil som kan føre til dårlig kvalitet på data. Dette har direkte innvirkning på forretnings-analyse, prognoser og virksomhet beslutningsprosesser. Det er derfor viktig å opprettholde integritet i data mapping prosessen.,

Enterprise data blir mer spredt og omfangsrike av dagen, og på samme tid, har det blitt mer viktig enn noen gang for bedrifter å utnytte data og gjøre det om til nyttig informasjon. Imidlertid, foretak i dag, samle informasjon fra en rekke data poeng, og de kan ikke alltid snakker samme språk. Så, data mapping prosessen brukes til å integrere alle de ulike datakilder og fornuftig av dem.

I sammendraget, data mapping er prosessen med å etablere relasjoner mellom separate data modeller fra ulike kilder og systemer.,

Hva er Data Mapping? Forklart med Eksempler

Data mapping er prosessen med å trekke ut data felt fra ett eller flere kilde filer og matche dem til deres relaterte mål felt i mål. Data integrasjon eller ETL kartlegging bidrar til å konsolidere data ved å trekke ut, transformasjon, og laste det til en data warehouse. Den første trinn av ETL er data mapping. Dette kartdataene kan deretter brukes til å produsere relevant innsikt som kan forbedre effektivitet i næringslivet.,

Data mapping enkelt sagt handler det om å ha et kart der kilde data er rettet til målrettet database. Målet database kan være en relasjonsdatabase eller det kan være en CSV-dokument – det avhenger av valg av brukeren. I de fleste tilfeller, en data mapping mal er brukt til å matche felt fra en database systemet til det andre.

Her er en data mapping eksempel for å avklare over konseptet videre. I Figur 1, ‘Navn’ ‘E-post’ og ‘Telefon’ felt fra en Excel-kilden er knyttet til de relevante feltene i en fil med Skilletegn, som er vårt mål.,

Kilde til mål mapping tool i Astera Centerprise

Data integration kartlegging oppgaver varierer i kompleksitet, avhengig av hierarki av data som blir kartlagt, samt misforhold mellom de data strukturen i kilde og target. Alle bedrifter program, enten på lokalt eller cloud, bruker metadata for å forklare datafelter og attributter som utgjør data, samt semantiske regler som regulerer hvordan data er lagret i applikasjonen eller depotet., Imidlertid, data bevegelse kontroller sikre at data er overført fra kilde til destinasjon uten tap av data.

For eksempel, Microsoft Dynamics CRM inneholder flere datasett som består av ulike objekter, for eksempel Kundeemner, Salgsmuligheter, og Konkurrenter. Hver av disse datasettene har flere felt som Navn, Eieren av Kontoen, By, Land, stillingstittel, og mer. Programmet har også en definert skjema sammen med attributter, kodelister, og kartlegging regler., Derfor, hvis et nytt opptak som skal legges til skjemaet for et data objekt, en data-kart må være opprettet fra kilden felt i Microsoft Dynamics CRM online-kontoen.

Data Mapping Maler Forklart

de Fleste data mapping verktøy tilbyr pre-bygget dataset tilpassede maler. Brukere kan bruke dem til å opprette en database kamper fra kilde til mål-systemer. En enkel data mapping malen ser ut som en Enhet-Forhold (ER) diagram men med strukturerte data tilgjengelig i lokale enheter.

En sammenligning av ER-diagram med data mapping mal., Kilde: Stackoverflow

Den eneste forskjellen mellom en data mapping mal som tilbys av data kartlegging løsning og et ER-diagram er at data mapping maler kan bli omgjort til ferdige prosesser. Disse kan så legges til arbeidsflyt og automatisert, noe som gjør en automatisert data kartlegging løsning.

Et godt eksempel vil være: La oss si at du får et excel-ark i en e-post hver dag, og hensikten din er å slå at CSV-fil inn i en database og flytt den til data warehouse. Mens manuell innsats vil ta rundt 30 minutter å få dette gjort hver dag., Men med en data kartlegging løsning, kan du opprette en automatisert data mapping prosessen. Dette vil tillate deg å:

1. Flytt e-post med fil til en mappe
2. filen blir deretter lagt til en arbeidsflyt og filtrert i henhold til en pre-set regel i en iscenesettelse miljø.
3. filtrert dokumentet er deretter forvandlet til en database fil
4. til Slutt, er det flyttet inn en data warehouse.

ved å Legge transformasjoner i en datatilordning bruker Centerprise data mapping tool.,

En data mapping programvare som vil gjøre alt dette i løpet av sekunder og uten menneskelig inngripen. Nå tenk å få 100s av slike filer hver dag. Tenk på hvor mye tid organisasjonen vil lagre når en data kartlegging løsning er på plass for å automatisere prosessen med å kopiere csv-data til en database. Det er hva data mapping løsninger kan gjøre for bedrifter.

Hvordan er Data Kartlegging Gjort? Data Mapping Eksempler i Aksjon

Avhengig av antall, skjema, og primær-nøkler og fremmednøkler av de relasjonelle databaser data kilder, database kartlegging kan ha en varierende grad av kompleksitet., For eksempel i følgende eksempel data fra tre ulike databaser bord er tilkoblet og koblet til en Excel-destinasjon.

ETL-mapping-funksjonen er av Astera Centerprise data integrator i aksjon

Data mapping brukes til å oppnå en rekke data integration og transformasjon oppgaver avhengig av data management behov en helhetlig og evner av data konvertering kartlegging programvare som bruker den., Noen felles kjente tilfeller av kartlegging business data omfatter databaseskjema kartlegging for pre-integrasjon, data rensing fra ulike butikker data, og data konvertering fra legacy-systemer.

Før du starter en data kartlegging prosess, data mapping lag må sørge for at de har all tilgjengelig informasjon fra alle interessenter involvert. Hvis det er noen sensitiv informasjon som bør kartlegges separat, det bør være informert til data mapping team før starten av prosessen., I de fleste tilfeller, data kvalitetskontroller vil bli lagt til data kartet for å minimere risikoen for data lekkasje eller access control sabotasje.

Hvorfor Data Kartlegging er Viktig i ETL Prosess?

for Å utnytte data og pakke business verdi ut av den informasjonen som samles inn fra ulike eksterne og interne kilder, må være enhetlig og forvandlet til et format som er egnet for den operasjonelle og analytiske prosesser., Dette er oppnådd gjennom data-modellering, som er en integrert trinn i ulike data management prosesser, blant annet:

Automatisert Data Mapping & Data Integration

For vellykket data integrasjon, kilden og målet dataregistre må ha samme data modell. Det er imidlertid sjelden at to dataregistre for å ha samme skjema. I en data warehouse data kartlegging verktøy hjelper bygge bro over forskjeller i skjemaene data kilde og destinasjon, slik at bedrifter å samle informasjon fra ulike data punktene enkelt.,

Data Mapping Bistår i Data Migration

Data migrasjon er en prosess med å flytte data fra en database til en annen. Mens det er ulike trinnene som er involvert i prosessen, skape tilordninger mellom kilde og mål er en av de mest vanskelige og tidkrevende oppgaver, spesielt når det gjøres manuelt. Feilaktig og ugyldig tilordninger på dette stadiet ikke bare påvirke nøyaktigheten og fullstendigheten av dataene som blir overført, men kan også føre til feil i data migration prosjektet., Derfor, ved hjelp av en kode-gratis kartlegging løsning som kan automatisere prosessen er viktig for å overføre data til destinasjonen vellykket.

Automatisert Data Mapping & Transformasjon

Fordi enterprise data ligger i et utvalg av steder og formater, data transformasjon er avgjørende for å bryte informasjon siloer og trekke innsikt. Data-modellering er det første trinnet i data transformasjon., Det er gjort for å skape en ramme for hvilke endringer som vil bli gjort til data før det er lagt til målet database eller data warehouse å bruke data konvertering mapping-funksjonen, som tilbys av data mapping tool.

Du må først bringe dataene til en midlertidig område, hvor det vil bli konvertert til ønsket format, og flyttet deretter til det endelige bestemmelsesstedet dvs. database eller csv-fil. Du kan også sende den tilbake til brukeren via e-post – alt gjennom en data mapping tool som Astera Centerprise.,

Data Mapping & Electronic Data Interchange (EDI) Utveksling

Data mapping spiller en betydelig rolle i EDI-fil konvertering ved å konvertere filer til forskjellige formater, som for eksempel XML, JSON, og Excel. En intuitiv data kartlegging av verktøyet lar brukeren til å trekke ut data fra ulike kilder, og bruke bygget-i transformasjoner og funksjoner til kart data til EDI-formater uten å skrive en eneste linje med kode. Dette bidrar til å utføre sømløs B2B data exchange.

Hva Er Data Mapping Verktøy: Hvilke Data Modellering Verktøy som Kan Effektivisere Din Virksomhet?,

Data mapping verktøy hjelper enkelt kart data fra kilden til målet gjennom en GUI. Disse database kartlegging verktøy kan deles inn i tre brede typer:

• On-Premise data mapping verktøy:

Slike verktøy er lagret på bedriftens server og native databehandling infrastruktur. Mange lokal database kartlegging verktøy eliminerer behovet for hånd-koding for å lage komplekse kartlegginger, og automatiser repeterende oppgaver i data konvertering kartlegging prosessen.,

• Cloud-Baserte data kartlegging verktøy:

Sky-basert data mapping verktøy tillate eldre til moderne og on-premisset for å cloud data integrasjon ved hjelp av en cloud-basert integrasjon-plattformen. I sammendraget, disse verktøyene utnytte sky-teknologien for å hjelpe en bedrift utføre sine data bindende prosjekter.

• Open-Source data mapping verktøy:

Open-source business kartlegging verktøy gir et rimelig alternativ til on-premise data mapping løsninger. Disse verktøyene til å fungere bedre for små bedrifter med lavere data volumer og enklere bruk-tilfeller.,

Best Data Kartlegging Programvare for å Forbedre ETL Ytelse

Velge den riktige data mapping tool som er best egnet for den virksomhet er avgjørende for å lykkes med alle data integrasjon, enterprise data transformasjon, og datavarehus prosjekt. Prosessen innebærer å identifisere den unike data moddeling krav til virksomheten og må-ha-funksjoner.

– tasten for å velge riktig data mapping software er forskning., Online anmeldelser på nettsteder som Capterra, G2 Publikum, og Programvare Råd kan være et godt utgangspunkt for å shortlist automatiserte data mapping programvare som tilbyr det maksimale antallet funksjoner. Neste trinn vil være å klassifisere funksjoner av data mapping verktøy avhengig av den unike data management behovene til din bedrift.,

Noen av de viktigste funksjonene som en automatisert data kartlegging løsning må ha inkluderer:

• Støtte for et Mangfoldig system for Kilden til Mål-Kartlegging: – Tilkobling til et utvalg av strukturert og ustrukturert, og semi-strukturerte data kilder, inkludert databaser, web-tjenester, REST-Api-er, og flat fil-formater, som for eksempel avgrenset, XML, JSON, EDI, Excel, og tekst-filer, er grunnleggende stifter av all informasjon, kartlegging av verktøy.,
• Grafisk, Dra-og-Slipp -, Kode-Gratis Brukergrensesnitt: Det er viktig å velge en data kartlegging løsning som tilbyr deg en kode-gratis måte å lage data kart og behandle data ved hjelp av innebygde transformasjoner ved hjelp av dra-og-slipp-GRENSESNITT.
• Evne til å Planlegge og Automatisere Database Kartlegging Jobber: Opt for data integrasjon programvare med evne til å legge til rette for en komplett database arbeidsflyt kartlegging ved bruk av time-basert mapping-funksjonen og event-utløst jobb planlegging., Disse verktøyene inkluderer gjenbrukbare data mapping maler basert på tekst mining mønstre og trekke ut ønskede data fra ustrukturerte rapporter. De kan automatisere data modellering og enterprise transformasjon prosesser, og dermed levere analytics-klare data raskere. Videre, du kan også tilpasse pre-bygget data mapping maler for å bruke dem i henhold til dine krav.,
• Chat for Data Integrasjon Mapping-Funksjonen for Forhåndsvisning for Real-Tid på å Teste dine: du kan Hindre programmet for kartlegging av feil på design-tid ved hjelp av intuitive funksjoner som Instant Data Forhåndsvisning, som lar brukeren vise de behandlede og ubehandlede data på alle trinn av data modellering prosess.
• SmartMatch Data Konvertering Kartlegging for å Løse navnekonflikter: Løse avvik i feltet navn ved hjelp av et synonym-drevet fil lesing og business data avstamning funksjonen for å møte utfordringene i navnekonflikter., Dette kan gjøres ved å definere synonymer for ordet i synonym ordbok av et bestemt prosjekt.

Astera Centerprise Data Kartlegging Løsning for Business

Designet for å tilby samme grad av brukervennlighet og ytelse til både utviklere og business-brukere, Astera Centerprise er en komplett data management løsning som brukes av flere Fortune 1000-selskaper., Med en industriell styrke ETL motor, data virtualisering funksjonalitet, støtte for automatisering av arbeidsflyt, ut-av-boksen-tilkobling til en rekke data kilder, og en komplett kode-fritt miljø, Astera Centerprise automatisert hele data reise, fra utvinning til lagerhold.

Last ned en gratis 14-dagers prøveversjon, og finn ut hvordan du kan bygge alle-til-alle data tilordninger uten å skrive en eneste linje med kode med Astera Centerprise data kartlegging løsning.