Mapeamento de dados 101

Na era digital, as empresas que desejam ganhar espaço no mercado precisam ter controle de primeira classe sobre seus dados. Integração de dados desempenha um papel importante no roteamento de dados de várias fontes (aplicativos, dispositivos, bancos de dados, etc.) para uma única fonte/plataforma. A chave é coletar dados de fontes distintas e transmiti-los aos usuários finais, impulsionando assim a colaboração dentro da empresa para melhorar a eficiência. Existem muitos tipos de integração, como integração de aplicativos, integração business-to-business (B2B), integração de Internet das Coisas (IoT), integração de intercâmbio eletrônico de dados (EDI) e muito mais. E mapeamento de dados desempenha um papel importante em cada uma dessas formas de integração.

O que é mapeamento de dados?

Definição de Mapeamento de Dados: Dados dois modelos de dados, o processo de estabelecer o relacionamento correspondente entre os elementos de dados é chamado de mapeamento de dados. É o primeiro passo em muitas tarefas de integração de dados, como: migração de dados, limpeza de dados, integração de dados, construção de web semântica, sistemas de informação p2p.

Mapeamento de dados

Por que o mapeamento de dados é a chave para o gerenciamento de dados?

É uma parte importante de muitos gerenciamento de dados processos. Se não forem mapeados corretamente, os dados podem ser corrompidos ao serem movidos para um destino. A qualidade do mapeamento de dados é essencial para fazer o melhor uso dos dados na migração de dados, integração, transformação, e povoando um Armazém de dados.

1. Migração de dados

A migração de dados é a movimentação de dados de um conjunto de dados para outro e usa mapeamento de dados para obter uma transição suave. A migração de dados envolve várias etapas complexas, e criar um mapeamento entre a origem e o destino é uma das mais críticas. O mapeamento impreciso neste estágio pode impactar negativamente a disponibilidade dos dados.

2. Integração de dados

A integração de dados é o processo contínuo de mover dados regularmente de um sistema para outro. As integrações podem ser programadas trimestral ou mensalmente, ou acionadas por eventos. Os dados são armazenados e mantidos na origem e no destino. Assim como a migração de dados, o mapeamento de dados para integração combina campos de origem com campos de destino.

3. Transformação de dados

Os dados são adquiridos em um formato específico e então convertidos em uma estrutura ou formato diferente. Esta etapa é crítica na integração de dados, onde o mapeamento será usado para definir conexões entre conjuntos de dados.

4. Armazém de dados

Se o objetivo é centralizar dados em uma fonte para análise ou outras tarefas, eles geralmente são centralizados em um data warehouse. Os dados vêm do warehouse quando você executa consultas, relatórios ou faz análises. Os dados no warehouse foram migrados, integrados e transformados. O mapeamento de dados garante que, quando os dados entram no warehouse, eles cheguem ao seu destino da maneira pretendida.

Por que o mapeamento de dados é importante?

O mapeamento é o primeiro passo importante para descobrir insights importantes e inteligência de negócios para o mercado-alvo e os clientes de uma organização. Se os dados forem inseridos no sistema de maneiras desconhecidas, o analista de dados não saberá quais fontes de dados são redundantes, o que pode levar a mal-entendidos da análise de dados. O mapeamento de dados permite um processo e análise mais transparentes ao combinar fontes em um conjunto de dados confiável.

Além disso, quando uma organização tem dados comerciais críticos sobre seus clientes, o mapeamento de dados é essencial para determinar sua validade e fornecer documentação sobre como os dados foram obtidos. Esta é uma condição necessária para a regulamentação de dados. Considerando os volumes de dados explosivos de hoje, as regulamentações de privacidade de dados se tornaram mais rigorosas e exigem que as empresas façam um inventário, armazenem e gerenciem todos os dados de forma responsável. O mapeamento vincula logicamente dados aparentemente não relacionados e permite que as empresas apliquem políticas de privacidade e usem os dados corretamente.

Além disso, o mapeamento de dados tem as seguintes vantagens principais:

• Melhores análises podem ajudar a identificar padrões e tendências e obter maior percepção sobre o comportamento do consumidor;
• Acesso mais fácil e rápido aos dados;
• Melhor proteger a privacidade dos dados pessoais;
• Acordos de conformidade de dados mais rigorosos;
• Segurança de dados aprimorada;
• Processos melhorados;

Quais são as etapas do mapeamento de dados?

1. Definir: Defina os dados a serem movidos, incluindo as tabelas, os campos em cada tabela e o formato dos campos após a movimentação. Para integração de dados, a frequência de transmissão de dados também é definida.
2. Mapear os dados: Esta etapa envolve a correspondência dos campos de origem e destino.
3. Transformação: Esta é a codificação da fórmula ou regra de transformação caso algum campo específico precise ser convertido.
4. Teste: Usando o sistema de teste e dados de amostra da fonte, execute a transferência para ver como funciona e ajuste conforme necessário.
5. Implantar: Depois de ter certeza de que a transformação de dados está funcionando conforme o planejado, agende um evento de migração ou integração.
6. Manter e atualizar: Para integração contínua de dados, um mapa de dados é uma entidade viva que precisa ser atualizada e alterada conforme novas fontes de dados são adicionadas, as fontes de dados mudam ou os requisitos de destino mudam.

Quais são as técnicas de mapeamento de dados?

Existem três tipos principais de técnicas de mapeamento de dados:

1. Manual: O mapeamento manual de dados envolve conectar fontes de dados e documentar o processo com código. Os analistas normalmente usam linguagens de codificação como SQL, C++ ou Java para fazer mapeamentos. Os mapeadores de dados também podem utilizar extração, transformação e carregamento (ETL) funções para mover dados entre conjuntos de dados ou podem usar virtualização de dados.
2. Semi-automatizado: O mapeamento de dados semiautomático também é conhecido como mapeamento de esquema. Isso requer que o usuário tenha conhecimento de codificação e mova-se entre processos de mapeamento de dados manuais e automáticos. O mapeamento de dados semiautomático usa uma representação gráfica de links de dados. Isso pode ser desenhar linhas ou usar recursos de arrastar e soltar para criar interfaces visuais por meio de software de mapeamento de dados. O analista de dados então revisa essas conexões e faz ajustes manuais conforme necessário.
3. Automatizado: O mapeamento automatizado de dados requer software especializado para pegar novos dados e combiná-los com sua estrutura ou esquema existente. Essas ferramentas geralmente dependem de aprendizado de máquina para melhorar e monitorar continuamente seus modelos de dados.

Conclusão

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que tenha gostado. Se quiser saber mais sobre mapeamento de dados, gostaríamos de aconselhá-lo a visitar Gudu SQLFlow para maiores informações.

Como um dos melhores ferramentas de linhagem de dados disponível no mercado hoje, o Gudu SQLFlow pode não apenas analisar arquivos de script SQL, obter linhagem de dados, e executar exibição visual, mas também permitir que os usuários forneçam linhagem de dados em formato CSV e executem exibição visual. (Publicado por Ryan em 8 de junho de 2022)