Efficiënt analyseren met Data Mapping – de sleutel tot datamanagement

In de wereld van gegevensbeheer is Data Mapping belangrijk voor organisaties die effectieve analyses en optimalisatie willen.

Stel je voor dat je data analist bent met de taak om de efficiëntie van de transportroutes te verbeteren door middel van data analyse en mapping. Hiervoor verzamel je gegevens uit verschillende bronnen, zoals bijvoorbeeld gegevens van de vrachtwagen, magazijninformatie, weersomstandigheden en klantgegevens.

Voor een analyse van deze gegevens, moet je ze samenvoegen, transformeren en doorsturen naar een data-analyse en/of visualisatietool. Met Data Mapping zorg je ervoor dat verschillende gegevensbronnen naadloos op elkaar aansluiten, waardoor er een samenhangend en begrijpelijk geheel ontstaat.

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, waardoor je gemakkelijker informatie kunt begrijpen en gebruiken.

Om bedrijfsprocessen te automatiseren, moet een organisatie gegevens van de ene applicatie aan een andere koppelen. Data mapping overbrugt de kloof door gegevens van het ene formaat naar het andere te synchroniseren.

Data mapping is een essentieel onderdeel van veel datamanagementprocessen. Als gegevens niet goed in kaart worden gebracht, kunnen ze beschadigd raken als ze naar hun bestemming worden verplaatst. 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

Datamigratie is het proces waarbij gegevens eenmalig van het ene systeem naar het andere worden verplaatst. Over het algemeen zijn dit gegevens die in de loop van de tijd niet veel veranderen, zoals klantinformatie of productcodes. Na de migratie is de bestemming de nieuwe bron van gemigreerde gegevens en wordt de oorspronkelijke bron verwijderd. Data mapping ondersteunt het migratieproces door bronvelden aan bestemmingsvelden toe te wijzen.

  • Data integratie

Data integratie is een continu proces waarbij gegevens regelmatig van het ene systeem naar het andere worden verplaatst. De integratie kan gepland worden, zoals driemaandelijks of maandelijks, of kan getriggerd worden door een gebeurtenis. Gegevens worden opgeslagen en onderhouden bij zowel de bron als de bestemming. Net als bij datamigratie worden voor 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.

Wanneer je een query uitvoert, een rapport maakt of een analyse doet, worden de gegevens uit het data warehouse gehaald. De gegevens zijn al gemigreerd, geïntegreerd en getransformeerd om ze geschikt te maken voor gebruik. Data mapping zorgt ervoor dat de gegevens die het datawarehouse binnenkomen, nauwkeurig en volgens het beoogde formaat arriveren op hun bestemming.

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.

Door deze mappingregels zorgvuldig vast te leggen, creëer je 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”.

Het coderen van deze regels maakt het mogelijk om transformaties op een consistente en herhaalbare manier toe te passen, 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 het zorgvuldig doorlopen van het testproces en het aanpassen van de gegevenstransformatie voor optimale prestaties, komt de fase van implementatie. 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. Dit voortdurende proces van onderhoud en bijwerken garandeert dat het datamanagementproces een waardevol instrument blijft voor effectieve data-integratie binnen de onderneming.

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