Verstehen von Daten Mapping und Datenmodellierung Techniken

Data Mapping ist das Lebensblut eines jeden Datenintegrationsprozess. Ohne eine ordnungsgemäße Datenabbildungsstrategie können Datentransformations-und Filtrationsfehler auftreten, die zu Daten von schlechter Qualität führen können. Dies wirkt sich direkt auf Geschäftsanalysen, Prognosen und Geschäftsentscheidungen aus. Daher ist es wichtig, die Integrität während des gesamten Datenabbildungsprozesses aufrechtzuerhalten.,

Unternehmensdaten werden von Tag zu Tag verteilter und umfangreicher, und gleichzeitig ist es für Unternehmen wichtiger denn je geworden, Daten zu nutzen und in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Unternehmen sammeln heute jedoch Informationen aus einer Reihe von Datenpunkten und sprechen möglicherweise nicht immer dieselbe Sprache. So wird der Datenabbildungsprozess verwendet, um alle unterschiedlichen Datenquellen zu integrieren und einen Sinn für sie zu machen.

Zusammenfassend ist Data Mapping der Prozess der Herstellung von Beziehungen zwischen getrennten Datenmodellen aus unterschiedlichen Quellen oder Systemen.,

Was ist Data Mapping? Erklärt mit Beispielen

Data Mapping ist der Prozess des Extrahierens von Datenfeldern aus einer oder mehreren Quelldateien und des Abgleichs mit den zugehörigen Zielfeldern im Ziel. Datenintegration oder ETL-Mapping hilft beim Konsolidieren von Daten durch Extrahieren, Transformieren und Laden in ein Data Warehouse. Der erste Schritt von ETL ist die Datenzuordnung. Diese zugeordneten Daten können dann für die Erstellung relevanter Erkenntnisse verwendet werden, die die Geschäftseffizienz verbessern können.,

Bei der Datenzuordnung geht es in einfachen Worten darum, eine Karte zu erstellen, in der Quelldaten an die Zieldatenbank weitergeleitet werden. Die Zieldatenbank kann eine relationale Datenbank oder ein CSV-Dokument sein – dies hängt von der Wahl des Benutzers ab. In den meisten Fällen wird eine Datenzuordnungsvorlage verwendet, um Felder von einem Datenbanksystem zum anderen abzugleichen.

Hier ist ein Beispiel für die Datenzuordnung, um das obige Konzept weiter zu verdeutlichen. In Abbildung 1 werden die Felder „Name“, „E-Mail“ und „Telefon“ aus einer Excel-Quelle den entsprechenden Feldern in einer getrennten Datei zugeordnet, die unser Ziel ist.,

Quelle zu Ziel Mapping-Tool in Astera Centerprise

Datenintegration Mapping-Aufgaben variieren in der Komplexität, abhängig von der Hierarchie der Daten zugeordnet wird, sowie die Diskrepanz zwischen der Datenstruktur der Quelle und dem Ziel. Jede Geschäftsanwendung, ob On-Premise oder Cloud, verwendet Metadaten, um die Datenfelder und Attribute zu erläutern, aus denen die Daten bestehen, sowie semantische Regeln, die bestimmen, wie Daten in dieser Anwendung oder in diesem Repository gespeichert werden., Datenbewegungskontrollen stellen jedoch sicher, dass Daten ohne Datenverlust von der Quelle zum Ziel übertragen werden.

Microsoft Dynamics CRM enthält beispielsweise mehrere Datensätze, die verschiedene Objekte umfassen, z. B. Leads, Opportunities und Wettbewerber. Jeder dieser Datensätze enthält mehrere Felder wie Name, Kontoinhaber, Stadt, Land, Berufsbezeichnung und mehr. Die Anwendung verfügt außerdem über ein definiertes Schema sowie Attribute, Aufzählungen und Zuordnungsregeln., Wenn dem Schema eines Datenobjekts ein neuer Datensatz hinzugefügt werden soll, muss daher eine Datenzuordnung aus den Quellfeldern zum Microsoft Dynamics CRM-Konto erstellt werden.

Data Mapping Templates Explained

Die meisten Data Mapping Tools bieten vorgefertigte Dataset Matching Templates. Benutzer können sie verwenden, um Datenbankübereinstimmungen von Quell-zu Zielsystemen zu erstellen. Eine einfache Datenzuordnungsvorlage sieht aus wie ein Entity-Relationship (ER) – Diagramm, enthält jedoch strukturierte Daten, die in Sourced Entities verfügbar sind.

Ein Vergleich von ER-Diagramm mit Daten-mapping-Vorlage., Quelle: Stackoverflow

Der einzige Unterschied zwischen einer Datenzuordnungsvorlage, die von einer Datenzuordnungslösung angeboten wird, und einem ER-Diagramm besteht darin, dass Datenzuordnungsvorlagen in Readymade-Prozesse umgewandelt werden können. Diese können dann zum Workflow hinzugefügt und automatisiert werden, wodurch eine automatisierte Datenmapping-Lösung erstellt wird.

Ein gutes Beispiel wäre: Angenommen, Sie erhalten jeden Tag eine Excel-Tabelle in E-Mail und möchten diese CSV-Datei in eine Datenbank umwandeln und in Ihr Data Warehouse verschieben. Während manuelle Anstrengungen etwa 30 Minuten dauern, um dies jeden Tag zu erledigen., Mit einer Datenmapping-Lösung können Sie jedoch einen automatisierten Datenmapping-Prozess erstellen. Auf diese Weise können Sie:

1. Verschieben Sie die E-Mail-Datei in einen Ordner
2. Die Datei wird dann einem Workflow hinzugefügt und gemäß einer festgelegten Regel in einer Staging-Umgebung gefiltert.
3. Das gefilterte Dokument wird dann in eine Datenbankdatei umgewandelt
4. Schließlich wird es in ein Data Warehouse verschoben.

Hinzufügen von Transformationen in einem Daten-Karte mit Centerprise data-mapping-tool.,

Eine Datenabbildungssoftware erledigt dies alles innerhalb von Sekunden und ohne menschliches Eingreifen. Stellen Sie sich nun vor, Sie erhalten jeden Tag 100 solcher Dateien. Überlegen Sie, wie viel Zeit Ihr Unternehmen spart, wenn eine Datenzuordnungslösung zum Automatisieren des Kopierens von CSV-Daten in eine Datenbank vorhanden ist. Das ist, was Data Mapping-Lösungen für Unternehmen tun können.

Wie erfolgt die Datenzuordnung? Beispiele für Datenzuordnung in Aktion

Abhängig von der Anzahl, dem Schema, den Primärschlüsseln und den Fremdschlüsseln der Datenquellen für relationale Datenbanken kann die Datenbankzuordnung unterschiedlich komplex sein., Im folgenden Beispiel werden beispielsweise Daten aus drei verschiedenen Datenbanktabellen verknüpft und einem Excel-Ziel zugeordnet.

ETL Mapping-Funktion von Astera Centerprise Data Integrator in action

Data Mapping wird verwendet, um eine Reihe von Datenintegrations-und Transformationsaufgaben zu erfüllen, abhängig von den Datenverwaltungsanforderungen eines Unternehmens und den Fähigkeiten der verwendeten Datenkonvertierungs-Mapping-Software., Einige gängige bekannte Anwendungsfälle für die Zuordnung von Geschäftsdaten umfassen die Zuordnung von Datenbankschemata für die Vorintegration, die Bereinigung von Daten aus unterschiedlichen Datenspeichern und die Datenkonvertierung von Legacy-Systemen.

Vor dem Start eines Data Mapping-Prozesses müssen Data Mapping-Teams sicherstellen, dass sie über alle Informationen aller Beteiligten verfügen. Wenn sensible Informationen separat zugeordnet werden sollten, sollten sie vor Beginn des Prozesses an das Datenmapping-Team weitergeleitet werden., In den meisten Fällen werden der Datenkarte Datenqualitätsprüfungen hinzugefügt, um das Risiko eines Datenlecks oder einer Sabotage der Zugriffskontrolle zu minimieren.

Warum Datenzuordnung im ETL-Prozess wichtig ist?

Um Daten zu nutzen und daraus geschäftlichen Nutzen zu ziehen, müssen die aus verschiedenen externen und internen Quellen gesammelten Informationen vereinheitlicht und in ein für die operativen und analytischen Prozesse geeignetes Format umgewandelt werden., Dies wird durch Datenmodellierung erreicht, die ein integraler Schritt in verschiedenen Datenverwaltungsprozessen ist, einschließlich:

Automatisierte Datenzuordnung & Datenintegration

Für eine erfolgreiche Datenintegration müssen die Quell-und Zieldatenrepositorys dasselbe Datenmodell haben. Es ist jedoch selten, dass zwei Datenrepositorys dasselbe Schema haben. In einem Data Warehouse helfen Data Mapping-Tools dabei, die Unterschiede in den Schemas von Datenquelle und Ziel zu überbrücken, sodass Unternehmen Informationen aus verschiedenen Datenpunkten einfach konsolidieren können.,

Datenzuordnung Hilft bei der Datenmigration

Datenmigration ist der Prozess des Verschiebens von Daten von einer Datenbank in eine andere. Während der Prozess verschiedene Schritte umfasst, ist das Erstellen von Zuordnungen zwischen Quelle und Ziel eine der schwierigsten und zeitaufwändigsten Aufgaben, insbesondere wenn sie manuell ausgeführt werden. Ungenaue und ungültige Zuordnungen in diesem Stadium wirken sich nicht nur auf die Genauigkeit und Vollständigkeit der migrierten Daten aus, sondern können sogar zum Ausfall des Datenmigrationsprojekts führen., Daher ist die Verwendung einer codefreien Mapping-Lösung, die den Prozess automatisieren kann, wichtig, um Daten erfolgreich zum Ziel zu migrieren.

Automatisierte Datenzuordnung & Transformation

Da sich Unternehmensdaten an verschiedenen Orten und Formaten befinden, ist die Datentransformation unerlässlich, um Informationssilos aufzubrechen und Erkenntnisse zu gewinnen. Datenmodellierung ist der erste Schritt in der Datentransformation., Es wird ein Framework erstellt, in dem festgelegt wird, welche Änderungen an Daten vorgenommen werden, bevor sie mit der von einem Datenmapping-Tool angebotenen Datenkonvertierungszuordnungsfunktion in die Zieldatenbank oder das Data Warehouse geladen werden.

Sie müssen zuerst die Daten in einen Staging-Bereich bringen, wo sie in das gewünschte Format konvertiert und dann an das endgültige Ziel, dh die Datenbank oder CSV-Datei, verschoben werden. Sie können es auch per E-Mail an den Benutzer zurücksenden – alles über ein Datenmapping-Tool wie Astera Centerprise.,

Datenzuordnung & EDI-Datenaustausch (Electronic Data Interchange)

Datenzuordnung spielt eine wichtige Rolle bei der EDI-Dateikonvertierung, indem die Dateien in verschiedene Formate wie XML, JSON und Excel konvertiert werden. Ein intuitives Datenmapping-Tool ermöglicht es dem Benutzer, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und integrierte Transformationen und Funktionen zu verwenden, um Daten EDI-Formaten zuzuordnen, ohne eine einzige Codezeile zu schreiben. Dies hilft beim nahtlosen B2B-Datenaustausch.

Was sind Data Mapping Tools: Welches Data Modeling Tool kann Ihr Unternehmen optimieren?,

Data Mapping Tools helfen dabei, Daten von der Quelle über eine GUI einfach dem Ziel zuzuordnen. Diese Datenbank-Mapping-Tools können in drei große Typen eingeteilt werden:

• On-Premise-Daten-Mapping-Tools:

Solche Tools werden auf dem Server eines Unternehmens und native Computing-Infrastruktur gehostet. Viele On-Premise-Datenbank-Mapping-Tools eliminieren die Notwendigkeit für Hand-Codierung komplexe Zuordnungen zu erstellen, und sich wiederholende Aufgaben in der Datenkonvertierung Mapping-Prozess zu automatisieren.,

• Cloud-basierte Datenmapping-Tools:

Cloud-basierte Datenmapping-Tools ermöglichen es Legacy, die Cloud-Datenintegration mithilfe einer Cloud-basierten Integrationsplattform zu modernisieren und vor Ort zu implementieren. Zusammenfassend nutzen diese Tools die Cloud-Technologie, um ein Unternehmen bei der Durchführung seiner Datenbindungsprojekte zu unterstützen.

• Open-Source-Daten-mapping-tools:

Open-source-business-mapping-tools bieten eine kostengünstige alternative zu on-premise-Daten-mapping-Lösungen. Diese Tools funktionieren besser für kleine Unternehmen mit geringeren Datenmengen und einfacheren Anwendungsfällen.,

Beste Datenmapping-Software zur Verbesserung der ETL-Leistung

Die Auswahl des richtigen Datenmapping-Tools, das am besten für das Unternehmen geeignet ist, ist entscheidend für den Erfolg jeder Datenintegration, Unternehmensdatentransformation und Data Warehousing Projekt. Der Prozess beinhaltet die Identifizierung der einzigartigen Datenmodellierungsanforderungen des Unternehmens und der Must-Have-Funktionen.

Der Schlüssel zur Auswahl der richtigen Daten-Mapping-Software ist die Forschung., Online-Bewertungen auf Websites wie Capterra, G2 Crowd und Software-Beratung können ein guter Ausgangspunkt sein, um automatisierte Datenmapping-Software auf die Shortlist zu setzen, die die maximale Anzahl von Funktionen bietet. Der nächste Schritt besteht darin, die Funktionen von Datenmapping-Tools in Abhängigkeit von den individuellen Datenverwaltungsanforderungen Ihres Unternehmens zu klassifizieren.,

Einige der wichtigsten Funktionen, die eine automatisierte Datenzuordnungslösung haben muss, umfassen:

• Unterstützung für verschiedene Systeme für die Zuordnung von Quelle zu Ziel: Konnektivität zu einer Reihe strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Webdiensten, REST-APIs und Flat-File-Formaten wie delimited, XML, JSON, EDI, Excel und Textdateien, sind die grundlegenden Bestandteile aller Tools zur Zuordnung von Informationen.,
• Grafische, Drag-and-Drop, Code-freie Benutzeroberfläche: Es ist wichtig, eine Data-Mapping-Lösung auszuwählen, die Ihnen eine code-freie Möglichkeit bietet, Datenmaps zu erstellen und Daten mithilfe integrierter Transformationen mithilfe der Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche zu verarbeiten.
• Möglichkeit zum Planen und Automatisieren von Datenbankzuordnungsaufträgen: Entscheiden Sie sich für eine Datenintegrationssoftware mit der Möglichkeit, eine vollständige Datenbankworkflowzuordnung mithilfe der zeitbasierten Zuordnungsfunktion und der ereignisgesteuerten Auftragsplanung zu orchestrieren., Diese Tools umfassen wiederverwendbare Datenmappingvorlagen basierend auf Text-Mining-Mustern und extrahieren gewünschte Daten aus unstrukturierten Berichten. Sie können Datenmodellierungs-und Unternehmenstransformationsprozesse automatisieren und so analysefähige Daten schneller liefern. Darüber hinaus können Sie die vorgefertigten Datenzuordnungsvorlagen auch so anpassen, dass Sie sie nach Ihren Anforderungen verwenden.,
• Instant Data Integration Mapping Preview-Funktion für Echtzeit-Tests: Verhindern Sie Anwendungszuordnungsfehler zur Entwurfszeit mithilfe intuitiver Funktionen wie Instant Data Preview, mit denen der Benutzer die verarbeiteten und Rohdaten in jedem Schritt des Datenmodellierungsprozesses anzeigen kann.
• SmartMatch Data Conversion Mapping zur Lösung von Namenskonflikten: Lösen Sie Diskrepanzen in Feldnamen, indem Sie eine synonymgesteuerte Funktion zum Lesen von Dateien und Geschäftsdaten verwenden, um die Herausforderungen von Namenskonflikten zu bewältigen., Dies kann durch Definieren von Synonymen für ein Wort im Synonymwörterbuch eines bestimmten Projekts erfolgen.

Astera Centerprise Data Mapping Solution for Business

Astera Centerprise wurde entwickelt, um Entwicklern und Geschäftsanwendern das gleiche Maß an Benutzerfreundlichkeit und Leistung zu bieten, und ist eine vollständige Datenverwaltungslösung, die von mehreren Fortune 1000-Unternehmen verwendet wird., Mit einer industriestarken ETL-Engine, Datenvirtualisierungsfunktionalität, Unterstützung für Workflow-Automatisierung, Out-of-the-Box-Konnektivität zu einer Reihe von Datenquellen und einer vollständigen codefreien Umgebung automatisierte Astera Centerprise die gesamte Datenreise von der Extraktion bis zur Lagerung.

Laden Sie eine kostenlose 14-tägige Testversion herunter und erfahren Sie, wie Sie beliebige Datenzuordnungen erstellen können, ohne eine einzige Codezeile mit Astera Centerprise Data Mapping Solution zu schreiben.