데이터 매핑 101

디지털 시대에 시장에서 입지를 굳건히 하고 싶은 기업은 자사 데이터에 대한 최고 수준의 통제력을 갖춰야 합니다. 데이터 통합 여러 소스(애플리케이션, 장치, 데이터베이스 등)에서 단일 소스/플랫폼으로 데이터를 라우팅하는 데 중요한 역할을 합니다. 핵심은 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 최종 사용자에게 전송하여 기업 내에서 협업을 추진하여 효율성을 개선하는 것입니다. 애플리케이션 통합, B2B(기업 대 기업) 통합, 사물 인터넷(IoT) 통합, EDI(전자 데이터 교환) 통합 등 다양한 유형의 통합이 있습니다. 그리고 데이터 매핑 이러한 각각의 통합 형태에서 중요한 역할을 합니다.

데이터 매핑이란 무엇인가요?

데이터 매핑의 정의: 두 개의 데이터 모델이 주어졌을 때, 데이터 요소 간의 해당 관계를 설정하는 프로세스를 데이터 매핑이라고 합니다. 이는 데이터 마이그레이션, 데이터 정리, 데이터 통합, 의미 웹 구축, p2p 정보 시스템 등 많은 데이터 통합 작업의 첫 번째 단계입니다.

데이터 매핑

데이터 매핑이 데이터 관리의 핵심인 이유는 무엇입니까?

그것은 많은 것의 중요한 부분입니다 데이터 관리 프로세스. 올바르게 매핑되지 않으면 데이터가 목적지로 이동될 때 손상될 수 있습니다. 데이터 매핑의 품질은 데이터 마이그레이션, 통합에서 데이터를 최대한 활용하는 데 중요합니다. 변환, 그리고 채우기 데이터웨어하우스.

1. 데이터 마이그레이션

데이터 마이그레이션은 한 데이터세트에서 다른 데이터세트로 데이터를 이동하는 것으로, 데이터 매핑을 사용하여 원활한 전환을 달성합니다. 데이터 마이그레이션에는 여러 가지 복잡한 단계가 포함되며, 소스와 대상 간의 매핑을 만드는 것이 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 이 단계에서 부정확한 매핑은 데이터 가용성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

2. 데이터 통합

데이터 통합은 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 정기적으로 이동하는 지속적인 프로세스입니다. 통합은 분기별 또는 월별로 예약하거나 이벤트에 의해 트리거될 수 있습니다. 데이터는 소스와 대상 모두에 저장되고 유지 관리됩니다. 데이터 마이그레이션과 마찬가지로 통합을 위한 데이터 매핑은 소스 필드와 대상 필드를 일치시킵니다.

3. 데이터 변환

데이터는 특정 형식으로 수집된 다음 다른 구조나 형식으로 변환됩니다. 이 단계는 데이터 통합에서 매우 중요한데, 여기서 매핑은 데이터 세트 간의 연결을 정의하는 데 사용됩니다.

4. 데이터웨어하우스

분석이나 다른 작업을 위해 데이터를 하나의 소스로 중앙 집중화하는 것이 목표라면, 일반적으로 데이터 웨어하우스에 중앙 집중화합니다. 쿼리, 보고서를 실행하거나 분석을 할 때 데이터가 웨어하우스에서 나옵니다. 웨어하우스의 데이터는 마이그레이션, 통합 및 변환되었습니다. 데이터 매핑은 데이터가 웨어하우스에 들어올 때 의도한 대로 목적지에 도착하도록 보장합니다.

데이터 매핑이 중요한 이유는 무엇입니까?

매핑은 조직의 타겟 마켓과 고객을 위한 핵심 통찰력과 비즈니스 인텔리전스를 발견하는 데 있어 첫 번째 중요한 단계입니다. 데이터가 알려지지 않은 방식으로 시스템에 입력되면 데이터 분석가 어떤 데이터 소스가 중복되는지 알 수 없으므로 데이터 분석에 대한 오해로 이어질 수 있습니다. 데이터 매핑은 소스를 신뢰할 수 있는 데이터 세트로 결합하여 보다 투명한 프로세스와 분석을 가능하게 합니다.

이에 더하여 조직이 고객에 대한 중요한 비즈니스 데이터를 보유하고 있는 경우, 데이터 매핑은 유효성을 확인하고 데이터를 얻은 방법에 대한 문서를 제공하는 데 필수적입니다. 이는 데이터 규제에 필요한 조건입니다. 오늘날 폭발적으로 증가하는 데이터 볼륨을 감안할 때, 데이터 개인 정보 보호 규정은 더욱 엄격해졌으며, 기업은 모든 데이터를 책임감 있게 인벤토리하고 저장하고 관리해야 합니다. 매핑은 겉보기에 관련 없는 데이터를 논리적으로 연결하고, 기업이 개인 정보 보호 정책을 시행하고 데이터를 올바르게 사용할 수 있도록 합니다.

이 외에도 데이터 매핑에는 다음과 같은 주요 이점이 있습니다.

• 더 나은 분석은 패턴과 추세를 파악하고 소비자 행동에 대한 더 큰 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 더 쉽고 빠른 데이터 접근
• 개인정보의 프라이버시를 더욱 잘 보호합니다.
• 더욱 엄격한 데이터 준수 계약
• 향상된 데이터 보안
• 개선된 프로세스

데이터 매핑의 단계는 무엇인가요?

1. 정의하다: 이동할 데이터, 테이블, 각 테이블의 필드, 이동 후 필드 형식을 정의합니다. 데이터 통합을 위해 데이터 전송 빈도도 정의합니다.
2. 데이터 매핑: 이 단계에서는 소스 필드와 대상 필드를 일치시키는 작업이 포함됩니다.
3. 변환: 이는 특정 필드를 변환해야 하는 경우 변환 공식이나 규칙의 인코딩입니다.
4. 시험: 테스트 시스템과 소스의 샘플 데이터를 사용하여 전송을 실행하여 어떻게 작동하는지 확인하고 필요에 따라 조정합니다.
5. 배포: 데이터 변환이 계획대로 진행되는지 확인한 후 마이그레이션 또는 통합 라이브 이벤트 일정을 예약하세요.
6. 유지 관리 및 업데이트: 지속적인 데이터 통합을 위해 데이터 맵은 새로운 데이터 소스가 추가되거나, 데이터 소스가 변경되거나, 대상 요구 사항이 변경될 때마다 업데이트되고 변경되어야 하는 살아있는 개체입니다.

데이터 매핑 기술은 무엇인가요?

데이터 매핑 기술에는 세 가지 주요 유형이 있습니다.

1. 수동: 수동 데이터 매핑에는 데이터 소스를 연결하고 코드를 사용하여 프로세스를 문서화하는 것이 포함됩니다. 분석가는 일반적으로 SQL, C++ 또는 Java와 같은 코딩 언어를 사용하여 매핑을 만듭니다. 데이터 매퍼는 또한 추출, 변환 및 로드(전자상거래) 데이터를 데이터 세트 간에 이동하는 기능을 사용하거나 데이터 가상화를 사용할 수 있습니다.
2. 반자동: 반자동 데이터 매핑은 스키마 매핑이라고도 합니다. 이를 위해서는 사용자가 코딩 지식을 갖추고 수동 및 자동 데이터 매핑 프로세스 사이를 이동해야 합니다. 반자동 데이터 매핑은 데이터 링크의 그래픽 표현을 사용합니다. 이는 선을 그리거나 드래그 앤 드롭 기능을 사용하여 데이터 매핑 소프트웨어를 통해 시각적 인터페이스를 만드는 것입니다. 그런 다음 데이터 분석가는 이러한 연결을 검토하고 필요에 따라 수동으로 조정합니다.
3. 자동화됨: 자동화된 데이터 매핑에는 새로운 데이터를 가져와 기존 구조나 스키마와 일치시키는 특수 소프트웨어가 필요합니다. 이러한 도구는 종종 기계 학습에 의존하여 데이터 모델을 지속적으로 개선하고 모니터링합니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 재미있게 읽으셨기를 바랍니다. 데이터 매핑에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면, 다음 사이트를 방문해 보시기 바랍니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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