数据映射是数据处理的重要组成部分。
数据映射中的一个错误可以在组织中引起连锁反应，并由于重复的错误和不准确的分析对组织造成破坏。
因此，如果你不了解数据映射的重要性或实现方式，则是在最大程度地降低业务成功的可能。
本文将介绍什么是数据映射以及如何进行数据映射。
什么是数据映射?
数据映射涉及从一个数据库将数据字段匹配到另一个数据库的过程，是ETL流程的重要组成部分，可促进数据迁移、数据集成和其他重要的数据管理任务。
数据映射在对业务数据进行均质化之后，将对业务数据进行分析以获得商业见解，以供决策者访问并正确使用。如今，数据有许多来源，每个来源都可以上万种方式定义相似的数据点。
借助ETL数据映射工具的支持，你可以弥合两个系统或数据模型之间的差异，从而使数据以精准的方式从源中移出。
尽管数据映射工具对企业非常有用，但随着数据量和数据源数量的增加，数据映射过程变得非常复杂。因此，需要访问一种可用于大型数据集的自动化ETL数据映射工具。
数据映射简化数据管理
数据管理最重要的部分实际是数据映射。如果数据没有正确地映射，可能在到达目标接收端时已被破坏。确保数据映射的质量可以帮助组织在数据迁移、转换、集成等过程中接收到尽可能多的数据。
数据迁移
数据迁移涉及在系统之间一次性移动数据的过程。迁移进程之后，迁移数据的目标位置是新数据源，因此，初始源已被消除。数据映射工具可通过将源数据字段映射到目标字段来执行迁移过程。
数据集成
数据集成涉及在整个业务生态系统中集成各种类型的应用程序的过程。这一进程既可被调度，也可由事件触发。与数据迁移类似，用于集成的数据映射也必须匹配源和目标位置等字段。
数据转换
数据转换涉及将数据从源格式转换为目标格式的过程。公司可以使用数据转换软件来清理数据、消除空值或重复、收集数据、丰富数据或进行其他转换。
数据仓库
将所有数据转移到一个称为“仓库”的数据源的目的是便于进一步使用。当用户进行查询或分析时，可从仓库中获取数据。仓库中的数据已经过了迁移、集成和转换。数据映射工具使组织能够确保一旦数据进入仓库，即可按预期方式到达目标地址。
数据映射步骤
执行数据映射的步骤如下：
- 步骤1：定义必须移动的数据。对于数据集成，此步骤中还定义了数据传输频率。
- 步骤2：进行数据映射，并匹配源数据字段和目标数据字段。
- 步骤3：数据映射后，完成转换。
- 步骤4：使用测试系统从源数据中取样，运行传输以查看其工作方式并根据需要进行调整。
- 步骤5：数据转换之后，计划进行数据迁移或集成。
- 步骤6：最后一步，维护是重中之重。数据映射会在添加新数据源或更改数据源或更改目标需求时进行更新。
设定未来之路
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数据映射使组织能够轻松、准确地分析大量数据。
它可帮助公司保持数据质量，并使用实时数据来制定更好、更准确的业务决策。它简化了数据转换过程，节省了时间并降低了人为错误的可能性。
简而言之，数据映射不仅可以提高数据质量，而且可以增强决策能力。
