Heutzutage arbeiten die meisten Unternehmen mit Daten. Tatsächlich sammelt ein durchschnittliches Unternehmen Daten aus 25 eindeutigen Quellen und verfügt über 16 eindeutige Technologieanwendungen, in denen Kundendaten gespeichert sind. Aber bei so vielen Datenquellen – und der Komplexität und dem Volumen der Daten selbst – ist es für verschiedene Systeme schwierig, die Daten konsistent zu lesen und zu interpretieren.
Und all diese Daten sind nutzlos (vielleicht sogar schädlich), wenn sie von schlechter Qualität oder gar nicht erst zugänglich sind.
Qualitativ hochwertige Daten sind wichtig, weil sie Unternehmen helfen:
- Bessere Entscheidungen zu treffen
- Verbraucherverhalten zu verstehen
- Probleme zu lösen
- Prozesse und Abläufe zu verbessern
- Die Unternehmensleistung zu verstehen
Leider ist eine schlechte Datenqualität ein häufiges Problem, welches Unternehmen jedes Jahr durchschnittlich 12,9 Millionen US-Dollar kostet. Wie können Sie also heterogene Datenmengen in qualitativ hochwertige Erkenntnisse verwandeln? Hier kommt die Datenzuordnung ins Spiel.
Nachfolgend beleuchten wir, was Datenzuordnung ist, warum Datenzuordnung wichtig ist und wie Sie Datenzuordnungstools für die Erstellung funktionaler Diagramme verwenden können.
Was ist Data Mapping?
Data Mapping ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenverwaltung. Mithilfe von Data Mapping Tools können Sie die Datenqualität und den Nutzen zu verbessern. Sie gleichen Datensätze aus verschiedenen Systemen genau ab und stellen sicher, dass sie einheitlich und homogenisiert sind, was wiederum den Zugriff und die Analyse erleichtert.
Ein Beispiel für eine Datenzuordnung ist ein Quellsystem, das Abkürzungen in einem Feld für den Standort eines US-Bundesstaates zulässt, während das Zielsystem verlangt, dass die Namen der Bundesstaaten ausgeschrieben werden. Eine Datenzuordnung verbindet die gebräuchlichen Staatskürzel mit dem entsprechenden Staatsnamen im Zielsystem (CA, Calif. zu Kalifornien, CO, Colo. zu Colorado, AZ, Ariz. zu Arizona und so weiter).
Warum ist Data Mapping wichtig?
Bei der Verwaltung großer Datenmengen aus vielen verschiedenen Quellen ist Zuordnung wichtig, da sie Einblicke in die Verbindungen und Relationen zwischen verschiedenen Datenquellen bietet. Dies erleichtert die Standardisierung und Konsolidierung der Daten in einer zentralen Informationsquelle.
Durch die Standardisierung und Konsolidierung der Daten wird die Datenanalyse einfacher und genauer. Das Risiko potenzieller Fehler, Wiederholungen und durch unsachgemäße Datenzuordnung beschädigter Daten wird verringert. Eine korrekte Data Map ist auch für allgemeine Datenverwaltungsaufgaben wie die Folgenden wichtig:
- Datenmigration: Dies ist der Prozess des Verschiebens von Daten von einer Quelle zu einem neuen Ziel. Die Daten sind im Allgemeinen statisch und ändern sich nicht. Die Quellfelder werden den Zielfeldern zugeordnet. Die Werte und Informationen in den Zielfeldern werden zur neuen Informationsquelle für die Daten und die ursprüngliche Datenquelle wird stillgelegt.
- Datenintegration: Hierbei werden Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen, eindeutigen Ansicht kombiniert. Die Daten werden regelmäßig nach einem festen Zeitplan oder durch ein ausgelöstes Ereignis von einem System in ein anderes verschoben. Die Daten werden von den Quellfeldern auf die Zielfelder abgebildet, aber die Daten werden an beiden Orten gespeichert und gepflegt.
- Datentransformation: Dieser Prozess konvertiert Quelldaten von einem Format in ein anderes Format im Ziel. Dazu gehört das Festlegen von Datenkategorien und die Definition von Standards für die Benennung der Datenfelder, eine Art Styleguide.
- Datenlagerung: Nachdem die Daten migriert, integriert und transformiert wurden, können sie in einem Data Warehouse – einer zentralen Quelle für den Zugriff auf die Daten und deren Analyse – gespeichert werden.
Was sind die ersten Schritte beim Data Mapping?
Wenn Ihnen die Datenzuordnung wie eine gewaltige Aufgabe erscheint, können Sie anhand der folgenden Schritte einen leichten Einstieg in den Prozess finden. Die Implementierung von einem guten Mapping Tool zu einem frühen Zeitpunkt im Lebenszyklus der Daten spart Ihnen viel Zeit und gewährleistet, dass Ihre Daten stabil und zuverlässig sind.
- Definieren Sie die Daten, die Sie verschieben möchten: Dazu gehört das Definieren der Tabellen, der Felder und des Formats der Daten, die verschoben werden sollen. Bestimmen Sie, welches Format die Tabellen und Felder im Zielsystem haben werden. Wenn Sie Datenintegrationen durchführen, müssen Sie auch festlegen, wie oft die Daten zugeordnet werden müssen.
- Ordnen Sie die Daten zu: Ordnen Sie die Tabellen und Felder in den Quelldaten den Tabellen und Feldern im Zielsystem zu.
- Bestimmen Sie, ob Transformationen erforderlich sind: Definieren Sie die Transformationsformel oder -regel, die bei der Datentransformation verwendet werden soll.
- Testen Sie den Zuordnungsprozess: Führen Sie einige Tests durch, um sicherzustellen, dass Ihre Zuordnung wie erwartet funktioniert. Testen Sie zunächst eine kleine Datenstichprobe. Dies gibt Ihnen eine bessere Vorstellung davon, wie gut Ihr Zuordnungsprozess funktioniert. Nehmen Sie Anpassungen vor, wenn Probleme auftreten, und testen Sie bei Bedarf erneut.
- Stellen Sie Ihr Zuordnungssystem bereit: Wenn Sie mit der Funktionsweise des Zuordnungsprozesses in Ihren Tests zufrieden und sicher sind, dass alles ordnungsgemäß funktioniert, ist es an der Zeit, Ihr Data Mapping System bereitzustellen.
- Wartung und Aktualisierung: Sie müssen Ihren Zuordnungsprozess pflegen und aktualisieren, wenn sich Datenquellen ändern und neue Datenquellen hinzugefügt werden.
