Mapeo de datos 101

En la era digital, las empresas que quieran afianzarse en el mercado deben tener un control de primer nivel sobre sus datos. Integración de datos Desempeña un papel importante en el enrutamiento de datos desde múltiples fuentes (aplicaciones, dispositivos, bases de datos, etc.) a una única fuente/plataforma. La clave reside en recopilar datos de distintas fuentes y transmitirlos a los usuarios finales, impulsando así la colaboración dentro de la empresa para mejorar la eficiencia. Existen muchos tipos de integración, como la integración de aplicaciones, la integración entre empresas (B2B), la integración del Internet de las Cosas (IoT), la integración del intercambio electrónico de datos (EDI), entre otras. mapeo de datos juega un papel importante en cada una de estas formas de integración.

¿Qué es el mapeo de datos?

Definición de mapeo de datosDados dos modelos de datos, el proceso de establecer la relación correspondiente entre los elementos de datos se denomina mapeo de datos. Es el primer paso en muchas tareas de integración de datos, como la migración, la limpieza e integración de datos, la construcción de webs semánticas y los sistemas de información P2P.

Mapeo de datos

¿Por qué el mapeo de datos es la clave para la gestión de datos?

Es una parte importante de muchos gestión de datos Procesos. Si no se asignan correctamente, los datos pueden corromperse al transferirse a un destino. La calidad del mapeo de datos es clave para optimizar su uso en la migración e integración de datos. transformación, y poblar un almacén de datos.

1. Migración de datos

La migración de datos consiste en mover datos de un conjunto a otro y utiliza el mapeo de datos para lograr una transición fluida. La migración de datos implica varios pasos complejos, y la creación de un mapeo entre el origen y el destino es uno de los más críticos. Un mapeo impreciso en esta etapa puede afectar negativamente la disponibilidad de los datos.

2. Integración de datos

La integración de datos es el proceso continuo de transferir datos regularmente de un sistema a otro. Las integraciones pueden programarse trimestral o mensualmente, o activarse por eventos. Los datos se almacenan y mantienen tanto en el origen como en el destino. Al igual que la migración de datos, el mapeo de datos para la integración vincula los campos de origen con los de destino.

3. Transformación de datos

Los datos se adquieren en un formato específico y luego se convierten a una estructura o formato diferente. Este paso es crucial en la integración de datos, donde se utilizará el mapeo para definir conexiones entre conjuntos de datos.

4. Almacén de datos

Si el objetivo es centralizar los datos en una sola fuente para su análisis u otras tareas, generalmente se centralizan en un almacén de datos. Los datos provienen del almacén al ejecutar consultas, informes o análisis. Los datos del almacén se han migrado, integrado y transformado. El mapeo de datos garantiza que, cuando los datos entran en el almacén, lleguen a su destino según lo previsto.

¿Por qué es importante el mapeo de datos?

El mapeo es el primer paso importante para descubrir información clave e inteligencia de negocios para el mercado objetivo y los clientes de una organización. Si los datos se ingresan al sistema de forma desconocida, analista de datos No se sabrá qué fuentes de datos son redundantes, lo que puede generar malentendidos en el análisis de datos. El mapeo de datos permite un proceso y un análisis más transparentes al combinar fuentes en un conjunto de datos confiable.

Además, cuando una organización posee datos comerciales críticos sobre sus clientes, el mapeo de datos es esencial para determinar su validez y documentar cómo se obtuvieron. Esto es indispensable para la regulación de datos. Dado el creciente volumen de datos actual, las regulaciones de privacidad de datos se han vuelto más estrictas y exigen a las empresas que inventaríen, almacenen y gestionen todos los datos de forma responsable. El mapeo vincula lógicamente datos aparentemente inconexos y permite a las empresas aplicar políticas de privacidad y utilizar los datos correctamente.

Además de esto, el mapeo de datos tiene las siguientes ventajas clave:

• Un mejor análisis puede ayudar a identificar patrones y tendencias y obtener una mayor comprensión del comportamiento del consumidor;
• Acceso más fácil y rápido a los datos;
• Proteger mejor la privacidad de los datos personales;
• Acuerdos de cumplimiento de datos más estrictos;
• Seguridad de datos mejorada;
• Procesos mejorados;

¿Cuáles son los pasos del mapeo de datos?

1. DefinirDefina los datos que se transferirán, incluyendo las tablas, los campos de cada tabla y el formato de los campos después de la transferencia. Para la integración de datos, también se define la frecuencia de transmisión.
2. Mapear los datos:Este paso implica hacer coincidir los campos de origen y destino.
3. Transformación:Esta es la codificación de la fórmula o regla de transformación si es necesario convertir algún campo en particular.
4. Prueba: Utilizando el sistema de prueba y los datos de muestra de la fuente, ejecute la transferencia para ver cómo funciona y ajustarla según sea necesario.
5. Desplegar: Una vez que esté seguro de que la transformación de datos está funcionando según lo planeado, programe un evento de puesta en marcha de la migración o integración.
6. Mantener y actualizar: Para la integración continua de datos, un mapa de datos es una entidad viva que necesita actualizarse y cambiarse a medida que se agregan nuevas fuentes de datos, las fuentes de datos cambian o los requisitos de destino cambian.

¿Cuáles son las técnicas de mapeo de datos?

Hay tres tipos principales de técnicas de mapeo de datos:

1. ManualEl mapeo manual de datos implica conectar fuentes de datos y documentar el proceso con código. Los analistas suelen usar lenguajes de programación como SQL, C++ o Java para realizar mapeos. Los mapeadores de datos también pueden utilizar funciones de extracción, transformación y carga.ETL) funciones para mover datos entre conjuntos de datos o pueden utilizar virtualización de datos.
2. SemiautomáticoEl mapeo de datos semiautomático también se conoce como mapeo de esquemas. Requiere que el usuario tenga conocimientos de programación y que pueda alternar entre procesos de mapeo de datos manuales y automáticos. El mapeo de datos semiautomático utiliza una representación gráfica de los enlaces de datos. Esto puede realizarse dibujando líneas o usando funciones de arrastrar y soltar para crear interfaces visuales mediante software de mapeo de datos. El analista de datos revisa estas conexiones y realiza los ajustes manuales necesarios.
3. AutomatizadoEl mapeo automatizado de datos requiere software especializado para tomar nuevos datos y adaptarlos a su estructura o esquema existente. Estas herramientas suelen basarse en el aprendizaje automático para mejorar y supervisar continuamente sus modelos de datos.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo y esperamos que lo haya disfrutado. Si desea obtener más información sobre el mapeo de datos, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu Para más información.

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