förstå data kartläggning och data modellering tekniker

data kartläggning är livet blod någon dataintegrationsprocess. Utan en ordentlig datamappningsstrategi kan datatransformation och filtreringsfel uppstå som kan leda till data av dålig kvalitet. Detta påverkar direkt affärsanalys, prognoser och affärsbeslut. Därför är det viktigt att upprätthålla integriteten under hela datamappningsprocessen.,

företagsdata blir mer spridda och voluminösa om dagen, och samtidigt har det blivit viktigare än någonsin för företag att utnyttja data och omvandla den till angripbara insikter. Företag samlar dock idag in information från en rad datapunkter, och de kanske inte alltid talar samma språk. Så, data kartläggning process används för att integrera alla olika datakällor och vettigt av dem.

Sammanfattningsvis är datamappning processen att upprätta relationer mellan separata datamodeller från olika källor eller system.,

Vad är Datamappning? Förklarat med exempel

datamappning är processen att extrahera datafält från en eller flera källfiler och matcha dem till deras relaterade målfält i destinationen. Dataintegration eller ETL-kartläggning hjälper till att konsolidera data genom att extrahera, omvandla och ladda den till ett datalager. Det första steget i ETL är datamappning. Denna mappade data kan sedan användas för att producera relevanta insikter som kan förbättra företagens effektivitet.,

datamappning i enkla termer handlar om att skapa en karta där källdata riktas till den riktade databasen. Måldatabasen kan vara en relationsdatabas eller det kan vara ett CSV – dokument-det beror på användarens val. I de flesta fall används en datamappningsmall för att matcha fält från ett databassystem till det andra.

här är ett datamappningsexempel för att klargöra ovanstående koncept ytterligare. I Figur 1 mappas fälten Namn, e-post och telefon från en Excel-källa till de relevanta fälten i en avgränsad fil, vilket är vår destination.,

Source to target mapping tool in Astera Centerprise

dataintegrationsmappningsuppgifter varierar i komplexitet, beroende på hierarkin för de data som mappas, liksom skillnaden mellan källans datastruktur och mål. Varje affärsapplikation, oavsett om det gäller premiss eller moln, använder metadata för att förklara de datafält och attribut som utgör data, samt semantiska regler som styr hur data lagras i det programmet eller arkivet., Datarörelsekontroller säkerställer dock att data överförs från källa till destination utan förlust av data.

till exempel innehåller Microsoft Dynamics CRM flera datamängder som består av olika objekt, såsom Leads, säljprojekt och konkurrenter. Var och en av dessa datamängder har flera fält som namn, kontoägare, stad, land, jobbtitel och mer. Applikationen har också ett definierat schema tillsammans med attribut, uppräkningar och mappningsregler., Om en ny post ska läggas till i schemat för ett dataobjekt måste därför en datakarta skapas från källfälten till Microsoft Dynamics CRM-kontot.

Datamappsmallar förklarade

de flesta datamappsverktyg erbjuder färdiga datauppsättningsmatchningsmallar. Användare kan använda dem för att skapa databasmatcher från källa till målsystem. En enkel mall för datamappning ser ut som ett diagram för Entity-Relationship (ER) men med strukturerade data tillgängliga i anskaffade enheter.

en jämförelse av ER diagram med data mapping Mall., Källa: Stackoverflow

den enda skillnaden mellan en datamappningsmall som erbjuds av en datamappningslösning och ett ER-diagram är att datamappningsmallar kan omvandlas till färdiga processer. Dessa kan sedan läggas till arbetsflöde och automatiserad, vilket gör en automatiserad datamappningslösning.

ett bra exempel skulle vara: låt oss säga att du får ett excel-ark i e-post varje dag och din avsikt är att vända den CSV-filen till en databas och flytta den till ditt datalager. Medan manuella ansträngningar tar cirka 30 minuter att få detta gjort varje dag., Men med en datamappningslösning kan du skapa en automatiserad datamappningsprocess. Detta gör att du kan:

1. flytta den mailade filen till en mapp
2. filen läggs sedan till i ett arbetsflöde och filtreras enligt en förinställd regel i en staging miljö.
3. det filtrerade dokumentet omvandlas sedan till en databasfil
4. slutligen flyttas det till ett datalager.

lägga till transformationer i en datakarta med hjälp av Centerprise data mapping tool.,

en datamappningsprogramvara kommer att göra allt detta inom några sekunder och utan mänsklig inblandning. Tänk dig nu att få 100s av sådana filer varje dag. Tänk på hur mycket tid din organisation kommer att spara när en datamappningslösning är på plats för att automatisera processen att kopiera csv-data till en databas. Det är vad data kartläggning lösningar kan göra för företag.

Hur görs Datamappning? Datamappningsexempel i åtgärd

beroende på antal, schema och primärnycklar och främmande nycklar i datakällorna för relationsdatabaser kan databasmappning ha en varierande grad av komplexitet., I följande exempel sammanfogas data från tre olika databastabeller och mappas till en Excel-destination.

ETL-mappningsfunktionen hos Astera Centerprise data integrator i aktion

datamappning används för att uppnå en rad dataintegrations-och omvandlingsuppgifter beroende på datahanteringsbehoven hos ett företag och kapaciteten hos datakonverteringskartprogramvara som den använder., Några vanliga kända användningsfall för kartläggning av affärsdata inkluderar databasschema mapping för pre-integration, datarensning från olika datalager och datakonvertering från äldre system.

innan en datamappningsprocess startas måste datamappningsteam se till att de har all tillgänglig information från alla berörda parter. Om det finns känslig information som bör kartläggas separat, bör den informeras till datamappningsteamet innan processen inleds., I de flesta fall kommer datakvalitetskontroller att läggas till datakartan för att minimera risken för dataläckage eller åtkomstkontroll sabotage.

varför Datamappning är viktig i ETL-processen?

för att utnyttja data och extrahera affärsvärde ur det måste den information som samlas in från olika externa och interna källor förenas och omvandlas till ett format som är lämpligt för de operativa och analytiska processerna., Detta sker genom datamodellering, vilket är ett integrerat steg i olika datahanteringsprocesser, inklusive:

automatiserad Datamappning & dataintegration

för framgångsrik dataintegration måste källdataarkiven och måldataarkiven ha samma datamodell. Det är dock sällsynt att två dataförråd har samma schema. I ett datalager hjälper datakartverktyg att överbrygga skillnaderna i scheman för datakälla och destination, vilket gör det möjligt för företag att enkelt konsolidera information från olika datapunkter.,

Datamappning hjälper till med datamigrering

datamigrering är processen att flytta data från en databas till en annan. Även om det finns olika steg inblandade i processen, skapa mappningar mellan källa och mål är en av de svåraste och tidskrävande uppgifter, särskilt när det görs manuellt. Felaktiga och ogiltiga mappningar i detta skede påverkar inte bara riktigheten och fullständigheten hos de uppgifter som migreras, utan kan även leda till att datamigrationsprojektet misslyckas., Därför, med hjälp av en kodfri kartläggning lösning som kan automatisera processen är viktigt att migrera data till destinationen framgångsrikt.

automatiserad Datamappning& Transformation

eftersom företagsdata finns på olika platser och format är datatransformation nödvändig för att bryta informationssilor och dra insikter. Datamodellering är det första steget i datatransformation., Det görs för att skapa en ram för vilka ändringar som kommer att göras för data innan den laddas till måldatabasen eller datalagret med hjälp av datakonverteringskartningsfunktionen som erbjuds av ett datamappningsverktyg.

Du måste först föra data till ett mellanlagringsområde, där det kommer att konverteras till önskat format och sedan flyttas till slutdestinationen, dvs databasen eller csv-filen. Du kan också skicka tillbaka den till användaren via e – post-allt genom en data kartläggning verktyg som Astera Centerprise.,

Datamappning& Electronic Data Interchange (edi) Exchange

datamappning spelar en viktig roll i EDI-filkonvertering genom att konvertera filerna till olika format, såsom XML, JSON och Excel. Ett intuitivt datamappningsverktyg gör det möjligt för användaren att extrahera data från olika källor och använda inbyggda omvandlingar och funktioner för att kartlägga data till edi-format utan att skriva en enda rad kod. Detta hjälper till att utföra sömlös B2B datautbyte.

Vad är Datamappningsverktyg: vilket Datamodelleringsverktyg kan effektivisera ditt företag?,

verktyg för datamappning hjälper till att enkelt kartlägga data från källan till destinationen via ett GUI. Dessa databasmappningsverktyg kan klassificeras i tre breda typer:

• på Premiss datamappningsverktyg:

sådana verktyg är värd på ett företags server och native computing infrastruktur. Många on-premise databasmappningsverktyg eliminerar behovet av handkodning för att skapa komplexa mappningar och automatisera repetitiva uppgifter i datakonverteringskartläggningsprocessen.,

• molnbaserade datamappningsverktyg:

molnbaserade datamappningsverktyg tillåter arv till modern och premiss till molndataintegration med hjälp av en molnbaserad integrationsplattform. Sammanfattningsvis utnyttjar dessa verktyg molnteknik för att hjälpa ett företag att utföra sina databindande projekt.

• verktyg för kartläggning av data med öppen källkod:

verktyg för kartläggning av företag med öppen källkod ger ett billigt alternativ till lösningar för datamappning på premiss. Dessa verktyg fungerar bättre för små företag med lägre datavolymer och enklare användningsfall.,

bästa Datamappningsprogram för att förbättra ETL-prestanda

att välja rätt datamappningsverktyg som passar bäst för företaget är avgörande för framgången för alla dataintegration, företagsdatatransformation och datalagringsprojekt. Processen innebär att identifiera de unika datamoddelingkraven för verksamheten och måste ha funktioner.

nyckeln till att välja rätt datamappningsprogram är forskning., Online recensioner på webbplatser som Capterra, G2 publiken, och programvara råd kan vara en bra utgångspunkt för kortlista automatiserad data kartläggning programvara som erbjuder det maximala antalet funktioner. Nästa steg skulle vara att klassificera funktionerna i datamappningsverktyg beroende på de unika datahanteringsbehoven i ditt företag.,

några av de viktigaste funktionerna som en automatiserad datamappningslösning måste ha är:

• stöd för olika system för källa till Målmappning: anslutning till en rad strukturerade, ostrukturerade och halvstrukturerade datakällor, inklusive databaser, webbtjänster, REST API och platta filformat, såsom avgränsade, XML, JSON, EDI, Excel och textfiler är de grundläggande häftklamrarna för alla informationsmappningsverktyg.,
• grafiskt, dra-och-släpp, Kodfritt användargränssnitt: det är viktigt att välja en datamappningslösning som ger dig ett kodfritt sätt att skapa datakartor och bearbeta data med hjälp av inbyggda transformationer med hjälp av dra-och-släpp-användargränssnitt.
• möjlighet att schemalägga och automatisera databas kartläggning jobb: välja dataintegrationsprogram med möjlighet att orkestrera en komplett databas arbetsflöde kartläggning med hjälp av tidsbaserade kartläggning funktion och händelseutlöst jobb schemaläggning., Dessa verktyg inkluderar återanvändbara datamappningsmallar baserade på text mining mönster och extrahera önskade data från ostrukturerade rapporter. De kan automatisera datamodellering och företagstransformationsprocesser, vilket ger analytics-färdiga data snabbare. Dessutom kan du också anpassa de färdiga datamappningsmallarna för att använda dem enligt dina krav.,
• Instant Data Integration Mapping Preview funktion för realtids testning: förhindra program kartläggning fel vid design-tid med hjälp av intuitiva funktioner som Instant data Preview, som låter användaren visa bearbetade och rådata vid varje steg i datamodelleringsprocessen.
• SmartMatch Datakonverteringskartläggning för att lösa namnkonflikter: lösa skillnader i fältnamn genom att använda en synonymdriven filläsning och affärsdatalinje för att ta itu med utmaningarna med namnkonflikter., Detta kan göras genom att definiera synonymer för ett ord i synonymordlistan för ett visst projekt.

Astera Centerprise data kartläggning lösning för företag

utformad för att erbjuda samma nivå av användbarhet och prestanda för både utvecklare och företagsanvändare, Astera Centerprise är en komplett datahantering lösning som används av flera Fortune 1000 företag., Med en industriell styrka ETL-motor, datavirtualiseringsfunktionalitet, stöd för arbetsflödesautomatisering, Out-of-the-box-anslutning till en rad datakällor och en komplett kodfri miljö automatiserade Astera Centerprise hela dataresan, från utvinning till lagring.

ladda ner en gratis 14-dagars testversion och ta reda på hur du kan bygga Alla data mappningar utan att skriva en enda rad kod med Astera Centerprise data mapping lösning.