Data Mapping: визначення, застосування та переваги

Якщо ви займаєтеся обробкою даних або програмуванням, то напевно вже стикалися з терміном Data Mapping. Але що ж це таке? У цій статті ми розберемося у визначенні, що таке маппінг у програмуванні, розглянемо його важливість і застосування, а також розповімо про техніки та інструменти для його проведення та використання для поліпшення різних аспектів програмування.

Що таке Data Mapping?

Data Mapping у програмуванні – це процес зіставлення даних між двома різними системами або джерелами. Він дає змогу визначити, які дані з одного джерела можуть бути використані в іншому, а також як ці дані потрібно подати і перетворити для використання в іншому контексті.

Розглянемо приклад використання цієї техніки в бізнесі.

Припустимо, у нас є компанія, що займається продажем товарів через інтернет-магазин. У цієї компанії є база даних клієнтів і база даних продуктів. Крім того, компанія використовує систему обліку замовлень, яка містить інформацію про замовлення клієнтів.

Щоб спростити й автоматизувати процес обробки замовлень, компанія вирішила провести Data Mapping. За допомогою цієї техніки компанія визначила, які дані з бази даних клієнтів і продуктів можуть бути використані в системі обліку замовлень (наприклад, ім’я, адреса, електронна пошта та телефон). Інформація про продукти, така як назва, опис і ціна, може бути використана для створення списку продуктів у замовленні.

Потім компанія створила матрицю зіставлення даних, у якій було визначено відповідності між полями даних у базах даних клієнтів, продуктів і системі обліку замовлень. Таким чином, компанія змогла автоматизувати процес обробки замовлень, використовуючи дані з різних джерел.

Приклад використання Data Mapping показує, наскільки ця техніка може бути корисною для спрощення процесів у бізнесі та підвищення ефективності використання даних.

У чому користь Data Mapping?

Data Mapping надає низку переваг. По-перше, він дає змогу прискорити процес розробки, оскільки розробникам не доводиться витрачати час на написання коду для зіставлення даних вручну. По-друге, Data Mapping допомагає поліпшити якість даних, оскільки він дає змогу перевірити правильність подання даних у різних контекстах. По-третє, Data Mapping допомагає скоротити витрати на обслуговування системи, оскільки він дає змогу легко виявляти й усувати помилки.

Але, крім цього, проведення Data Mapping:

• спрощує інтеграцію даних: упорядковує дані та виявляє невідповідності між різними системами. Це дає змогу інтегрувати дані різних систем більш ефективно і скоротити витрати на розробку та підтримку;
• покращує аналітику: полегшує аналіз даних, даючи змогу швидко і легко знаходити і вибирати потрібні дані. Це допомагає бізнесу ухвалювати більш точні та обґрунтовані рішення;
• відповідність законодавству: деякі закони і правила вимагають певного рівня точності та захисту даних. Data Mapping дає змогу задовольнити ці вимоги та запобігти порушенням;
• використовує ресурси (час і гроші) найефективніше, шляхом спрощення та автоматизації процесів.

Приклади використання Data Mapping

Data Mapping можна використовувати в різних галузях, включно з фінансами, маркетингом, охороною здоров’я і технологіями. Наприклад, у фінансовій галузі Data Mapping можна використовувати для зіставлення даних із різних бухгалтерських систем, що дає змогу легко виявляти помилки і скорочувати витрати на обслуговування системи. У маркетингу Data Mapping допоможе в зіставленні даних про клієнтів із різних джерел, а це, своєю чергою, поліпшить якість маркетингових кампаній. В охороні здоров’я Data Mapping може використовуватися для зіставлення даних пацієнтів з різних медичних систем.

Приклади використання Data Mapping у програмуванні можуть бути різноманітними залежно від сфери застосування. Нижче наведено деякі з найпоширеніших випадків:

• Інтеграція даних між системами. Коли компанії мають різні системи управління даними, часто виникає необхідність інтеграції цих даних. Data Mapping може використовуватися для створення зв’язків між різними наборами даних, щоб забезпечити узгодженість і точність даних, що використовуються в різних системах.
• Міграція даних. Під час перенесення даних з однієї системи в іншу, цей метод може використовуватися для створення відповідності між полями даних у різних системах. Це дає змогу переконатися в тому, що дані правильно переміщуються і зберігаються в новій системі.
• Оновлення бази даних. Під час оновлення бази даних може використовуватися для зіставлення старих і нових значень даних, причому, без втрати інформації.
• Бізнес-аналіз і звітність. Data Mapping може бути використаний для визначення, які дані потрібні для певних бізнес-аналізів і звітів. Це дає змогу компаніям збирати необхідні дані для ухвалення більш поінформованих рішень.
• Обробка даних. Метод допомагає визначити, як дані мають бути оброблені під час їхнього імпорту в систему. Це може включати в себе перевірку даних на помилки, стандартизацію даних і зіставлення даних з вимогами системи.
• Моделювання даних. Маппинг використовується для створення моделей даних, які допомагають компаніям краще розуміти, як дані пов’язані між собою і як вони можуть бути використані для підтримки бізнес-процесів.
• Обмін даними з партнерами. Коли компанії обмінюються даними з партнерами, метод може використовуватися для створення відповідності між форматами даних, що використовуються в різних системах.

Це лише деякі приклади використання Data Mapping у програмуванні. Однак, це може допомогти в розумінні того, як Data Mapping може бути застосований для розв’язання різних завдань.

Техніки Data Mapping

Існує кілька технік Data Mapping, які можуть бути використані в програмуванні:

• Ручне мапування даних (Manual Data Mapping) – процес, який вимагає професійної допомоги кодувальників і фахівців з маппінгу даних. Цей процес дає змогу повністю контролювати та налаштовувати маппінг даних, але потребує значних витрат часу та ресурсів.
• Напівавтоматичний маппінг даних (Semi-automated Data Mapping) – це техніка, що використовує програмне забезпечення для створення зв’язків між джерелами даних, але потребує додаткової перевірки та ручного втручання спеціалістів у разі потреби.
• Автоматичний маппінг даних (Automated Data Mapping) – ця техніка повністю автоматизує процес маппінгу даних. Інструменти для автоматичного маппінгу даних зазвичай дають змогу виконувати маппінг даних шляхом перетягування і виконують за вас усі необхідні дії.

Инструменты для маппинга данных

Інструменти для маппінгу даних – це те ПЗ, яке допомагає IT-фахівцям та іншим користувачам створювати та налаштовувати maps. Ось кілька з найбільш популярних інструментів, які можуть використовуватися для маппінгу даних:

• Microsoft Excel – популярний офісний пакет, який також надає інструменти для створення карт даних, включно з інструментами для маппінгу даних. В Excel ви можете створювати різні типи карт даних, включно зі схемами баз даних і пов’язаними діаграмами.
• Talend Open Studio – це інструмент з відкритим вихідним кодом, який дає змогу користувачам створювати карти та інтеграційні завдання. Talend Open Studio має набір інструментів для маппінгу даних, включно з перетворенням даних і управлінням джерелами даних.
• IBM InfoSphere DataStage – це комерційний інструмент, який дає змогу користувачам інтегрувати дані з різних джерел. InfoSphere DataStage має набір інструментів для маппінгу даних, включно з інструментами для перетворення даних, управління довідниками та управління метаданими.
• Oracle Data Integrator – допомагає користувачам інтегрувати дані з різних джерел. Oracle Data Integrator має потужні інструменти для маппінгу даних, включно з можливістю перетворення даних і управління джерелами даних.
• FME (Feature Manipulation Engine) – допомагає користувачам створювати maps та інтеграційні завдання. FME має набір інструментів для маппінгу даних, включно з можливістю перетворення даних, управління довідниками та управління метаданими.
• Talend Integration Cloud – це інтегроване хмарне рішення, яке дає змогу користувачам інтегрувати дані з різних джерел. Talend Integration Cloud має потужні інструменти для маппінгу даних, включно з можливістю перетворення даних та управління джерелами даних.
• Google Data Studio – це інструмент для створення звітів і візуалізації даних, який також може використовуватися для маппінгу даних. Google Data Studio дає змогу користувачам створювати графіки, таблиці та карти даних, а також створювати користувацькі звіти.

Інструменти для маппінгу даних допомагають користувачам швидко й ефективно створювати maps та інтегрувати дані з різних джерел.

Хочете стати справжнім професіоналом у програмуванні? Почніть свій шлях з пробного інтерв’ю від Foxminded – лідера в галузі освіти з програмування. Наші досвідчені викладачі проведуть для вас індивідуальне інтерв’ю, аналізуючи ваші знання та навички програмування. Ви дізнаєтеся свої сильні сторони, а також області, в яких є можливість розвитку.

Як провести Data mapping

Ось кілька методик, які допоможуть провести Data Mapping.

1. Визначення цілей і області Data Mapping. Перед початком Data Mapping необхідно визначити цілі та область, які необхідно охопити. Важливо розуміти, які дані необхідно мапувати і для яких цілей. Це допоможе визначити, які інструменти та методики використовувати в процесі.
2. Ідентифікація даних і джерел. Наступний крок – ідентифікація всіх даних і джерел даних, які братимуть участь у Data Mapping. Необхідно визначити, які дані необхідні для маппінгу, які типи даних присутні в кожному джерелі і як вони пов’язані між собою.
3. Визначення методів маппінгу. Після того як дані та джерела ідентифіковано, слід визначити методи маппінгу. Ручний, напівавтоматичний або автоматичний метод може бути використаний залежно від обсягу і типу даних, які необхідно мапувати.
4. Створення маппінгу. На цьому етапі починається безпосередньо процес створення маппінгу. При використанні ручного методу маппінгу, IT-фахівці кодують і map (перетворюють) дані вручну. При використанні напівавтоматичного методу, програма створює зв’язок між джерелами даних, а потім IT-фахівець перевіряє ці зв’язки і за необхідності вносить коригування вручну. Автоматичний метод дає змогу інструменту подбати про всі аспекти процесу маппінгу даних.
5. Тестування та супровід маппінгу. Після створення маппінгу необхідно провести тестування, щоб переконатися, що дані правильно пов’язані між собою і що вони можуть бути використані в інших процесах. Супровід маппінгу також необхідний, щоб переконатися, що маппінг завжди актуальний і що він продовжує відповідати потребам організації.

Важливо зазначити, що проведення Data Mapping може зайняти досить тривалий час, особливо якщо у вас безліч джерел даних. Але процес може бути спрощений, якщо дотримуватися певних методик і використовувати відповідні інструменти.

Підсумок

Отже, ви побачили, що таке Data Mapping у програмуванні, які переваги воно може надати та які техніки можуть бути використані для його реалізації. Крім того, ми розглянули інструменти, які можуть бути використані для маппінгу даних і як, власне, провести Data Mapping.

У результаті, проведення Data Mapping дає змогу суттєво підвищити ефективність роботи з даними та зменшити кількість помилок і проблем, пов’язаних з їхнім використанням, тобто є важливим процесом для бізнесу, що дає змогу покращити якість даних, спростити інтеграцію даних і покращити ефективність використання ресурсів.