Datenzuordnung 101

Im digitalen Zeitalter müssen Unternehmen, die auf dem Markt Fuß fassen wollen, über eine erstklassige Kontrolle über ihre Daten verfügen. Datenintegration spielt eine wichtige Rolle bei der Weiterleitung von Daten aus verschiedenen Quellen (Anwendungen, Geräten, Datenbanken usw.) an eine einzige Quelle/Plattform. Der Schlüssel liegt darin, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln und an Endbenutzer zu übermitteln, um so die Zusammenarbeit im Unternehmen zu fördern und die Effizienz zu verbessern. Es gibt viele Arten der Integration, wie z. B. Anwendungsintegration, Business-to-Business (B2B)-Integration, Internet of Things (IoT)-Integration, Electronic Data Interchange (EDI)-Integration und mehr. Und Datenzuordnung spielt bei jeder dieser Integrationsformen eine wichtige Rolle.

Was ist Datenmapping?

Definition der Datenzuordnung: Bei zwei Datenmodellen wird der Prozess des Herstellens der entsprechenden Beziehung zwischen den Datenelementen als Datenmapping bezeichnet. Dies ist der erste Schritt bei vielen Datenintegrationsaufgaben, z. B.: Datenmigration, Datenbereinigung, Datenintegration, Aufbau semantischer Webs und P2P-Informationssysteme.

Datenzuordnung

Warum ist Datenmapping der Schlüssel zum Datenmanagement?

Es ist ein wichtiger Teil vieler Datenmanagement Prozesse. Bei fehlerhafter Zuordnung können Daten beim Verschieben beschädigt werden. Die Qualität der Datenzuordnung ist entscheidend für die optimale Nutzung der Daten bei Datenmigration, Integration, Transformationund bevölkern eine Data Warehouse.

1. Datenmigration

Datenmigration ist die Übertragung von Daten von einem Datensatz in einen anderen. Für einen reibungslosen Übergang wird Datenmapping verwendet. Die Datenmigration umfasst mehrere komplexe Schritte, wobei die Erstellung eines Mappings zwischen Quelle und Ziel einer der kritischsten ist. Ungenaues Mapping in dieser Phase kann die Datenverfügbarkeit beeinträchtigen.

2. Datenintegration

Datenintegration ist der fortlaufende Prozess der regelmäßigen Übertragung von Daten von einem System in ein anderes. Integrationen können vierteljährlich oder monatlich geplant oder durch Ereignisse ausgelöst werden. Daten werden sowohl an der Quelle als auch am Ziel gespeichert und verwaltet. Wie bei der Datenmigration gleicht auch das Datenmapping für die Integration Quellfelder mit Zielfeldern ab.

3. Datentransformation

Daten werden in einem bestimmten Format erfasst und anschließend in eine andere Struktur oder ein anderes Format konvertiert. Dieser Schritt ist entscheidend für die Datenintegration, da durch Mapping Verbindungen zwischen Datensätzen definiert werden.

4. Data Warehouse

Wenn Daten für Analysen oder andere Aufgaben zentral in einer Quelle gesammelt werden sollen, erfolgt dies üblicherweise in einem Data Warehouse. Daten werden aus dem Warehouse abgerufen, wenn Sie Abfragen, Berichte oder Analysen ausführen. Die Daten im Warehouse wurden migriert, integriert und transformiert. Durch Datenmapping wird sichergestellt, dass die Daten beim Eintreffen im Warehouse wie vorgesehen an ihrem Ziel ankommen.

Warum ist Datenmapping wichtig?

Mapping ist der erste wichtige Schritt, um wichtige Erkenntnisse und Business Intelligence für den Zielmarkt und die Kunden eines Unternehmens zu gewinnen. Wenn Daten auf unbekannte Weise in das System eingegeben werden, Datenanalyst ist nicht bekannt, welche Datenquellen redundant sind, was zu Missverständnissen bei der Datenanalyse führen kann. Datenmapping ermöglicht einen transparenteren Prozess und eine transparentere Analyse durch die Kombination von Quellen zu einem vertrauenswürdigen Datensatz.

Wenn ein Unternehmen über kritische Geschäftsdaten seiner Kunden verfügt, ist ein Datenmapping unerlässlich, um deren Gültigkeit zu bestätigen und die Herkunft der Daten zu dokumentieren. Dies ist eine notwendige Voraussetzung für die Datenregulierung. Angesichts der explodierenden Datenmengen sind die Datenschutzbestimmungen strenger geworden und erfordern von Unternehmen eine verantwortungsvolle Bestandsaufnahme, Speicherung und Verwaltung aller Daten. Mapping verknüpft scheinbar nicht zusammenhängende Daten logisch und ermöglicht es Unternehmen, Datenschutzrichtlinien durchzusetzen und die Daten korrekt zu nutzen.

Darüber hinaus bietet die Datenzuordnung folgende wesentliche Vorteile:

• Bessere Analysen können dabei helfen, Muster und Trends zu erkennen und bessere Einblicke in das Verbraucherverhalten zu gewinnen.
• Einfacherer und schnellerer Zugriff auf Daten;
• Besserer Schutz der Privatsphäre personenbezogener Daten;
• Strengere Datenschutzvereinbarungen;
• Verbesserte Datensicherheit;
• Verbesserte Prozesse;

Was sind die Schritte der Datenzuordnung?

1. Definieren: Definieren Sie die zu verschiebenden Daten, einschließlich der Tabellen, der Felder in jeder Tabelle und des Formats der Felder nach der Verschiebung. Für die Datenintegration wird auch die Häufigkeit der Datenübertragung definiert.
2. Daten zuordnen: In diesem Schritt werden die Quell- und Zielfelder abgeglichen.
3. Transformation: Dies ist die Kodierung der Transformationsformel oder -regel, wenn ein bestimmtes Feld konvertiert werden muss.
4. Prüfen: Führen Sie die Übertragung mithilfe des Testsystems und der Beispieldaten aus der Quelle aus, um zu sehen, wie sie funktioniert, und nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor.
5. Einsetzen: Wenn Sie sicher sind, dass die Datentransformation wie geplant funktioniert, planen Sie ein Go-Live-Ereignis für die Migration oder Integration.
6. Pflegen und Aktualisieren: Für die kontinuierliche Datenintegration ist eine Datenkarte eine lebendige Einheit, die aktualisiert und geändert werden muss, wenn neue Datenquellen hinzugefügt werden, sich Datenquellen ändern oder sich Zielanforderungen ändern.

Welche Datenzuordnungstechniken gibt es?

Es gibt drei Haupttypen von Datenzuordnungstechniken:

1. Handbuch: Manuelles Datenmapping umfasst das Verbinden von Datenquellen und die Dokumentation des Prozesses mit Code. Analysten verwenden typischerweise Programmiersprachen wie SQL, C++ oder Java, um Mappings durchzuführen. Datenmapper können auch Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL)-Funktionen zum Verschieben von Daten zwischen Datensätzen oder zur Verwendung der Datenvirtualisierung.
2. HalbautomatischHalbautomatisches Datenmapping wird auch als Schemamapping bezeichnet. Dies erfordert Programmierkenntnisse und den Wechsel zwischen manuellen und automatischen Datenmapping-Prozessen. Halbautomatisches Datenmapping verwendet eine grafische Darstellung von Datenverknüpfungen. Dies kann das Zeichnen von Linien oder die Verwendung von Drag-and-Drop-Funktionen zur Erstellung visueller Schnittstellen mithilfe von Datenmapping-Software sein. Der Datenanalyst überprüft dann diese Verbindungen und nimmt bei Bedarf manuelle Anpassungen vor.
3. Automatisiert: Für die automatisierte Datenzuordnung ist spezielle Software erforderlich, um neue Daten zu erfassen und an Ihre bestehende Struktur oder Ihr Schema anzupassen. Diese Tools nutzen häufig maschinelles Lernen, um Ihre Datenmodelle kontinuierlich zu verbessern und zu überwachen.

Abschluss

Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hat Ihnen gefallen. Wenn Sie mehr über Datenmapping erfahren möchten, besuchen Sie bitte Gudu SQLFlow für weitere Informationen.

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