{"id":4428,"date":"2022-06-07T22:51:24","date_gmt":"2022-06-08T06:51:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=4428"},"modified":"2022-09-17T14:30:07","modified_gmt":"2022-09-17T22:30:07","slug":"what-is-data-mapping","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/was-ist-datenzuordnung\/","title":{"rendered":"Was ist Datenmapping? | Datenmapping 101"},"content":{"rendered":"

Datenzuordnung 101<\/h2>\n

Im digitalen Zeitalter m\u00fcssen Unternehmen, die auf dem Markt Fu\u00df fassen wollen, \u00fcber eine erstklassige Kontrolle \u00fcber ihre Daten verf\u00fcgen. Datenintegration<\/a><\/strong> spielt eine wichtige Rolle bei der Weiterleitung von Daten aus verschiedenen Quellen (Anwendungen, Ger\u00e4ten, Datenbanken usw.) an eine einzige Quelle\/Plattform. Der Schl\u00fcssel liegt darin, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln und an Endbenutzer zu \u00fcbermitteln, um so die Zusammenarbeit im Unternehmen zu f\u00f6rdern 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<\/strong> spielt bei jeder dieser Integrationsformen eine wichtige Rolle.<\/p>\n

Was ist Datenmapping?<\/h2>\n

Definition der Datenzuordnung<\/strong>: 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.<\/p>\n

\"Datenzuordnung\"

Datenzuordnung<\/p><\/div>\n

Warum ist Datenmapping der Schl\u00fcssel zum Datenmanagement?<\/h2>\n

Es ist ein wichtiger Teil vieler Datenmanagement<\/a><\/strong> Prozesse. Bei fehlerhafter Zuordnung k\u00f6nnen Daten beim Verschieben besch\u00e4digt werden. Die Qualit\u00e4t der Datenzuordnung ist entscheidend f\u00fcr die optimale Nutzung der Daten bei Datenmigration, Integration, Transformation<\/a><\/strong>und bev\u00f6lkern eine Data Warehouse<\/a><\/strong>.<\/p>\n

1. Datenmigration<\/h3>\n

Datenmigration ist die \u00dcbertragung von Daten von einem Datensatz in einen anderen. F\u00fcr einen reibungslosen \u00dcbergang 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 Datenverf\u00fcgbarkeit beeintr\u00e4chtigen.<\/p>\n

2. Datenintegration<\/h3>\n

Datenintegration ist der fortlaufende Prozess der regelm\u00e4\u00dfigen \u00dcbertragung von Daten von einem System in ein anderes. Integrationen k\u00f6nnen viertelj\u00e4hrlich oder monatlich geplant oder durch Ereignisse ausgel\u00f6st werden. Daten werden sowohl an der Quelle als auch am Ziel gespeichert und verwaltet. Wie bei der Datenmigration gleicht auch das Datenmapping f\u00fcr die Integration Quellfelder mit Zielfeldern ab.<\/p>\n

3. Datentransformation<\/h3>\n

Daten werden in einem bestimmten Format erfasst und anschlie\u00dfend in eine andere Struktur oder ein anderes Format konvertiert. Dieser Schritt ist entscheidend f\u00fcr die Datenintegration, da durch Mapping Verbindungen zwischen Datens\u00e4tzen definiert werden.<\/p>\n

4. Data Warehouse<\/h3>\n

Wenn Daten f\u00fcr Analysen oder andere Aufgaben zentral in einer Quelle gesammelt werden sollen, erfolgt dies \u00fcblicherweise in einem Data Warehouse. Daten werden aus dem Warehouse abgerufen, wenn Sie Abfragen, Berichte oder Analysen ausf\u00fchren. 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.<\/p>\n

Warum ist Datenmapping wichtig?<\/h2>\n

Mapping ist der erste wichtige Schritt, um wichtige Erkenntnisse und Business Intelligence f\u00fcr den Zielmarkt und die Kunden eines Unternehmens zu gewinnen. Wenn Daten auf unbekannte Weise in das System eingegeben werden, Datenanalyst<\/a><\/strong> ist nicht bekannt, welche Datenquellen redundant sind, was zu Missverst\u00e4ndnissen bei der Datenanalyse f\u00fchren kann. Datenmapping erm\u00f6glicht einen transparenteren Prozess und eine transparentere Analyse durch die Kombination von Quellen zu einem vertrauensw\u00fcrdigen Datensatz.<\/p>\n

Wenn ein Unternehmen \u00fcber kritische Gesch\u00e4ftsdaten seiner Kunden verf\u00fcgt, ist ein Datenmapping unerl\u00e4sslich, um deren G\u00fcltigkeit zu best\u00e4tigen und die Herkunft der Daten zu dokumentieren. Dies ist eine notwendige Voraussetzung f\u00fcr die Datenregulierung. Angesichts der explodierenden Datenmengen sind die Datenschutzbestimmungen strenger geworden und erfordern von Unternehmen eine verantwortungsvolle Bestandsaufnahme, Speicherung und Verwaltung aller Daten. Mapping verkn\u00fcpft scheinbar nicht zusammenh\u00e4ngende Daten logisch und erm\u00f6glicht es Unternehmen, Datenschutzrichtlinien durchzusetzen und die Daten korrekt zu nutzen.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus bietet die Datenzuordnung folgende wesentliche Vorteile:<\/strong><\/p>\n