Data Mapping: onmisbaar voor organisaties die grip willen op hun data.
Stel je voor dat je een data analist bent die de efficiëntie van de transportroutes verbeteren door middel van data analyse en mapping. Je verzamelt gegevens uit verschillende bronnen: vrachtwagen, magazijnen, weersomstandigheden en klantgegevens.
Je moet deze data samenvoegen, transformeren en doorsturen naar een data-analyse en/of visualisatietool. Met Data Mapping koppel je verschillende gegevensbronnen naadloos, waardoor er een samenhangend en begrijpelijk geheel ontstaat.
Wat is data mapping?
Data mapping is het proces waarbij een gegevensveld van de ene bron wordt gekoppeld aan een gegevenssveld in een andere bron. Het zorgt ervoor dat complexe datamanagementprocessen – zoals datamigratie, data-integratie en masterdata management – hoogwaardige inzichten opleveren.
Ook kan data mapping gebruikt worden voor business intelligence, door verschillende gegevensbronnen te combineren in eenvoudige modellen, wordt informatie begrijpelijker en bruikbaarder.
Om bedrijfsprocessen te automatiseren, koppel je data van de ene applicatie aan de andere. Data mapping overbrugt de kloof door gegevens van het ene formaat naar het andere te synchroniseren.
Datamapping: de sleutel tot datamanagement
Data mapping is een essentieel onderdeel van veel datamanagementprocessen. Als gegevens niet goed in kaart worden gebracht, kan het beschadigen tijdens verplaatsing. Kwaliteit bij het in kaart brengen van data is essentieel om het maximale uit je data te halen bij datamigraties, integraties, transformaties en het vullen van een datawarehouse.
-
Data migratie
Bij datamigratie worden gegevens eenmalig van het ene systeem naar het andere verplaatst, meestal informatie die relatief stabiel blijft in de loop der tijd, zoals klantgegevens of productcodes. Vervolgens fungeert de nieuwe bestemming als bron van gemigreerde gegevens, nadat de oorspronkelijke bron is verwijderd. Data mapping draagt bij aan dit migratieproces door bronvelden aan bestemmingsvelden toe te kennen.
-
Data integratie
Bij data integratie vindt een voortdurend proces plaats waarbij gegevens regelmatig tussen systemen worden verplaatst, ofwel op geplande momenten zoals driemaandelijks of maandelijks, ofwel getriggerd door specifieke gebeurtenissen. Zowel de bron- als de doelsystemen behouden en onderhouden de gegevens. Zoals bij datamigratie worden bij integraties bronvelden gematcht met bestemmingsvelden.
-
Data transformatie
Datatransformatie is het proces waarbij gegevens worden omgezet van het formaat van de bron naar het formaat van de bestemming. Denk bijvoorbeeld aan het veranderen van datums van het formaat “dd/mm/jjjj” naar “jjjj-mm-dd”.
Dit kan ook het opschonen van gegevens inhouden, zoals het verwijderen van dubbele items of het samenvoegen van gegevensvelden. Een voorbeeld van datatransformatie is het omzetten van telefoonnummer formats om te voldoen aan de indeling van de bestemming, zoals wel of geen +, wel of geen 0 en zo verder. Deze transformaties worden gespecificeerd in de data mapping.
-
Data warehouse
Een datawarehouse is een gecentraliseerde opslagplaats voor gegevens die wordt gebruikt voor analyses. Als het doel is om gegevens samen te brengen in één bron voor analyse of andere taken, dan worden ze meestal samengebracht in een datawarehouse.
Haal de data die je nodig hebt voor je queries, rapporten en analyses rechtstreeks uit het data warehouse, waar de gegevens al zijn gemigreerd, geïntegreerd en getransformeerd. Dankzij data mapping wordt gegarandeerd dat de data nauwkeurig en in het juiste formaat op de beoogde locatie belandt
Ik help je graag met jouw uitdagingen!
Wat houdt jou bezig? Waar loop je tegenaan? Waar wil je naartoe? Ik ben Peter en dit zijn vragen die ik graag met je bespreek in een vrijblijvend persoonlijk gesprek. Plan nu eenvoudig een afspraak met mij in!
Hoe werkt data mapping?
Voor het uitvoeren van data mapping is een gestructureerde aanpak vereist.
1. Identificeer gegevensbronnen
Bepaal zorgvuldig de relevante gegevensbronnen die onderworpen zijn aan het mapping proces, variërend van databases tot externe gegevensbronnen. Definieer de gegevens die moeten worden verplaatst, inclusief de tabellen, de velden binnen elke tabel en het formaat van het veld nadat het is verplaatst. Voor gegevensintegraties wordt ook de frequentie van de gegevensoverdracht gedefinieerd.
2. Kies de juiste tools
Selecteer geschikte data mapping-tools, rekening houdend met de complexiteit en schaal van het project.
3. Creëer mappingregels
Definieer heldere mappingregels die de relaties tussen gegevensbronnen vastleggen. Deze regels helpen bij het begrijpen van de relaties tussen verschillende soorten informatie.
Bij het definiëren van deze regels is het handig om te beschrijven welke gegevenstypen met elkaar overeenkomen, hoe bepaalde termen worden geïnterpreteerd, en welke acties moeten worden ondernomen om ervoor te zorgen dat de gegevens goed samenwerken.
Bijvoorbeeld dat in het ene systeem ‘productcategorie’ wordt genoemd en in het andere systeem ‘producttype’. Je zou een mappingregel maken die zegt dat ‘productcategorie’ in het ene systeem gelijk is aan ‘producttype’ in het andere systeem. Hierdoor zorg je ervoor dat de informatie consistent en begrijpelijk blijft.
Het zorgvuldig vastleggen van deze mappingregels, creëert een betrouwbaar naslagwerk voor toekomstig gebruik. Of het nu gaat om het begrijpen van bestaande gegevenskoppelingen of het opzetten van nieuwe, deze documentatie helpt bij het behouden van consistentie en het voorkomen van verwarring in het datamanagementproces.
4. Transformatie
Na het vaststellen van mappingregels, kan het nodig zijn om de gegevens te veranderen of aan te passen om ze beter te laten passen bij het beoogde doel. Deze aanpassingen worden transformaties genoemd. Een transformatie kan verschillende vormen aannemen, afhankelijk van de specifieke behoeften van het datamanagementproces.
Wanneer we spreken over het coderen van een transformatieformule of -regel, betekent dit dat de specifieke instructies voor hoe de gegevens moeten worden veranderd, worden vastgelegd in een programmeertaal of script. Deze instructies kunnen bijvoorbeeld bepalen hoe datums worden geformatteerd, hoe getallen worden afgerond, of hoe tekst wordt gecategoriseerd.
Een eenvoudig voorbeeld zou kunnen zijn dat je een datumveld hebt waarin de maand als een cijfer is opgenomen (bijvoorbeeld “05” voor mei), maar je wilt dat het in woorden wordt weergegeven (bijvoorbeeld “mei”). De transformatieformule zou dan de instructies bevatten om het cijfer “05” om te zetten naar “mei”.
Door deze regels te coderen, kun je transformaties op een consistente en herhaalbare manier toepassen, wat essentieel is voor een nauwkeurig en betrouwbaar datamanagementproces. Het helpt ook bij het automatiseren van herhaalde taken, waardoor de efficiëntie wordt vergroot en menselijke fouten worden verminderd. Als een veld moet worden getransformeerd, wordt de transformatieformule of -regel gecodeerd.
5. Testen
Na het definiëren van mappingregels en transformaties is het belangrijk om te controleren of het datamanagementproces zoals verwacht functioneert. Deze evaluatie vindt plaats in een gecontroleerde testomgeving.
Als er afwijkingen of problemen worden geconstateerd, pas dan de mappingregels en transformaties aan. Herhaal het testproces totdat de gewenste nauwkeurigheid en consistentie zijn bereikt.
6. Implementeren
Na zorgvuldig testen en het optimaliseren van de gegevenstransformatie, volgt de implementatiefase. Dit is het moment waarop de geplande gegevenstransformaties officieel in gebruik worden genomen, en het datamanagementproces begint te functioneren zoals bedoeld.
7. Onderhouden en bijwerken
Nadat het datamanagementproces is geïmplementeerd, begint de fase van onderhoud en bijwerken. Deze stap is van belangrijk om ervoor te zorgen dat het systeem blijft voldoen aan de voortdurend veranderende eisen van het bedrijf en de technologische omgeving.
Door de datamap actief te onderhouden en bij te werken, blijft het datamanagementproces flexibel, responsief en in lijn met de behoeften van de organisatie. Door dit voortdurende proces van onderhoud en bijwerken blijft het datamanagementproces een waardevol instrument voor effectieve data-integratie binnen de onderneming
Meer weten?
Meer weten of hulp nodig bij het maken van een data mapping? Neem dan contact met ons op via +31(0)33 285 37 21 of info@itoblox.nl.
Ook klaar om je data en systemen aan het werk te zetten? We komen graag met je in contact!
Of je nu de voorkeur hebt voor een online demo of een fysieke afspraak, beiden is mogelijk. Vul het formulier in en we nemen contact met je op om deze te plannen!
Waarom ITOBlox®?
- Geen aanpassingen aan huidige infrastructuur vereist
- Bewezen trackrecord in analyses en (robotic) processautomation
- Je kunt op ons vertrouwen als het gaat om de veiligheid van jouw informatie
