Cartographie des données 101

À l’ère du numérique, les entreprises qui souhaitent s’implanter sur le marché doivent avoir un contrôle de premier ordre sur leurs données. Intégration des données L'intégration joue un rôle important dans l'acheminement des données provenant de sources multiples (applications, appareils, bases de données, etc.) vers une source/plateforme unique. L'essentiel est de collecter des données provenant de sources disparates et de les transmettre aux utilisateurs finaux, favorisant ainsi la collaboration au sein de l'entreprise et améliorant ainsi l'efficacité. Il existe de nombreux types d'intégration, tels que l'intégration d'applications, l'intégration interentreprises (B2B), l'intégration de l'Internet des objets (IoT), l'intégration de l'échange de données informatisé (EDI), etc. cartographie des données joue un rôle important dans chacune de ces formes d’intégration.

Qu'est-ce que la cartographie des données ?

Définition du mappage de donnéesÉtant donné deux modèles de données, le processus d'établissement de la relation entre les éléments de données est appelé mappage de données. Il s'agit de la première étape de nombreuses tâches d'intégration de données, telles que la migration, le nettoyage et l'intégration de données, la construction du Web sémantique et les systèmes d'information P2P.

Cartographie des données

Pourquoi la cartographie des données est-elle la clé de la gestion des données ?

C'est une partie importante de nombreux gestion des données Processus. Mal mappées, les données peuvent être corrompues lors de leur transfert. La qualité du mappage des données est essentielle pour optimiser leur utilisation lors de la migration, de l'intégration et de la gestion des données. transformation, et peuplant un entrepôt de données.

1. Migration des données

La migration de données consiste à déplacer des données d'un ensemble de données vers un autre. Le mappage des données permet une transition fluide. La migration implique plusieurs étapes complexes, et la création d'un mappage entre la source et la cible est l'une des plus critiques. Un mappage inexact à ce stade peut avoir un impact négatif sur la disponibilité des données.

2. Intégration des données

L'intégration de données est le processus continu de transfert régulier de données d'un système à un autre. Les intégrations peuvent être planifiées trimestriellement ou mensuellement, ou déclenchées par des événements. Les données sont stockées et conservées à la source et à la destination. Comme la migration de données, le mappage des données pour l'intégration associe les champs source et cible.

3. Transformation des données

Les données sont acquises dans un format spécifique, puis converties dans une structure ou un format différent. Cette étape est essentielle à l'intégration des données, où le mappage permet de définir les connexions entre les ensembles de données.

4. Entrepôt de données

Si l'objectif est de centraliser les données dans une source unique à des fins d'analyse ou autres, elles sont généralement centralisées dans un entrepôt de données. Les données proviennent de l'entrepôt lors de l'exécution de requêtes, de rapports ou d'analyses. Les données de l'entrepôt ont été migrées, intégrées et transformées. Le mappage des données garantit que les données entrant dans l'entrepôt parviennent à destination comme prévu.

Pourquoi la cartographie des données est-elle importante ?

La cartographie est la première étape importante pour découvrir des informations clés et des données d'affaires sur le marché cible et les clients d'une organisation. Si les données sont saisies dans le système de manière inconnue, analyste de données Les utilisateurs ne savent pas quelles sources de données sont redondantes, ce qui peut entraîner une mauvaise compréhension de l'analyse des données. La cartographie des données permet un processus et une analyse plus transparents en combinant les sources dans un ensemble de données fiable.

De plus, lorsqu'une organisation possède des données commerciales critiques sur ses clients, la cartographie des données est essentielle pour en déterminer la validité et documenter la manière dont elles ont été obtenues. Il s'agit d'une condition nécessaire à la réglementation des données. Face à l'explosion actuelle des volumes de données, les réglementations en matière de confidentialité des données sont devenues plus strictes et obligent les entreprises à inventorier, stocker et gérer toutes les données de manière responsable. La cartographie relie logiquement des données apparemment sans rapport et permet aux entreprises d'appliquer leurs politiques de confidentialité et d'utiliser les données correctement.

En plus de cela, la cartographie des données présente les principaux avantages suivants :

• De meilleures analyses peuvent aider à identifier les modèles et les tendances et à mieux comprendre le comportement des consommateurs.
• Accès plus facile et plus rapide aux données；
• Mieux protéger la confidentialité des données personnelles ;
• Accords de conformité des données plus stricts ;
• Amélioration de la sécurité des données ;
• Processus améliorés;

Quelles sont les étapes de la cartographie des données ?

1. DéfinirDéfinissez les données à déplacer, y compris les tables, les champs de chaque table et le format des champs après le déplacement. Pour l'intégration des données, la fréquence de transmission des données est également définie.
2. Cartographier les données:Cette étape consiste à faire correspondre les champs source et cible.
3. Transformation:Il s'agit de l'encodage de la formule ou de la règle de transformation si un champ particulier doit être converti.
4. Test: À l’aide du système de test et des exemples de données de la source, exécutez le transfert pour voir comment il fonctionne et ajustez-le si nécessaire.
5. Déployer: Une fois que vous êtes certain que la transformation des données fonctionne comme prévu, planifiez un événement de mise en service de la migration ou de l'intégration.
6. Maintenir et mettre à jour : Pour l'intégration continue des données, une carte de données est une entité vivante qui doit être mise à jour et modifiée à mesure que de nouvelles sources de données sont ajoutées, que les sources de données changent ou que les exigences de destination changent.

Quelles sont les techniques de cartographie des données ?

Il existe trois principaux types de techniques de mappage de données :

1. ManuelLe mappage manuel de données implique de connecter des sources de données et de documenter le processus avec du code. Les analystes utilisent généralement des langages de programmation tels que SQL, C++ ou Java pour réaliser les mappages. Les mappeurs de données peuvent également utiliser l'extraction, la transformation et le chargement.ETL) permet de déplacer des données entre des ensembles de données ou peut utiliser la virtualisation des données.
2. Semi-automatiséLe mappage de données semi-automatique est également appelé mappage de schémas. Il requiert des connaissances en codage et la capacité à passer d'un processus manuel à un processus automatique. Le mappage de données semi-automatique utilise une représentation graphique des liens de données. Il peut s'agir de lignes tracées ou de fonctions de glisser-déposer pour créer des interfaces visuelles via un logiciel de mappage de données. L'analyste de données examine ensuite ces connexions et effectue les ajustements manuels nécessaires.
3. AutomatiséLa cartographie automatisée des données nécessite un logiciel spécialisé pour traiter les nouvelles données et les associer à votre structure ou schéma existant. Ces outils s'appuient souvent sur l'apprentissage automatique pour améliorer et surveiller en continu vos modèles de données.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article et espérons qu'il vous a plu. Pour en savoir plus sur la cartographie des données, nous vous conseillons de consulter notre site. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.

En tant que l'un des meilleurs outils de lignage de données Disponible sur le marché aujourd'hui, Gudu SQLFlow peut non seulement analyser les fichiers de script SQL, mais aussi obtenir lignée de données, et effectuer un affichage visuel, mais permettent également aux utilisateurs de fournir une lignée de données au format CSV et d'effectuer un affichage visuel. (Publié par Ryan le 8 juin 2022)