Technologien, die das Mapping von Daten zu keiner Herausforderung mehr machten

Daten regieren die Geschäftswelt.

Leider müssen moderne Organisationen mit großen Datensätzen aus verschiedenen Quellen mit unterschiedlichen Formaten, Sprachen und Schemas umgehen.

Um sicherzustellen, dass Daten reibungslos von ihren Quellen zu ihren Zielen migriert werden, haben sich Unternehmen für die Datenzuordnung entschieden.

Was ist Datenzuordnung?

Datenmapping ist der Prozess der Verknüpfung und Integration verschiedener Datensätze. Dieser Prozess hilft dabei, Beziehungen zwischen verschiedenen Datenmodellen herzustellen, die aus verschiedenen Quellen stammen. Die Datenzuordnung stellt außerdem sicher, dass die Daten im Quellfeld mit denen im Zielfeld übereinstimmen.

Data Mapping hilft, Daten so zu homogenisieren und zu organisieren, dass Entscheidungsträger sie verstehen. Der Prozess ermöglicht es Unternehmen auch, Rückschlüsse auf die Beziehungen zwischen separaten Datensätzen zu ziehen, was Unternehmen weiter dabei hilft, Maßnahmen und Ergebnisse vorherzusagen. Die Datenzuordnung minimiert auch Fehler und Redundanzen und gewährleistet genauere Einblicke und Analysen.

In vielen Geschäftsumgebungen ist die Verwendung der manuellen Datenzuordnung eine Herausforderung, da diese Organisationen mit großen Datendateien mit vielen Feldern umgehen müssen, die komplexe Transformationen erfordern. Glücklicherweise ist die Kartierung solch großer Datensätze mit Hilfe von Datenzuordnungstechnologien einfacher geworden.

Bevor wir uns jedoch Beispiele für einige dieser Technologien ansehen, wollen wir uns einige der gängigen Datenzuordnungstechniken ansehen.

Datenzuordnungstechniken

Datenmapping-Techniken werden in drei Klassen eingeteilt:

• Manuelle Datenzuordnung – Hier codieren die Entwickler der Firma die Datenverbindungen von ihrer Quelle zu ihrem Ziel mithilfe von Programmiersprachen. Die manuelle Datenzuordnung ist zwar flexibel, da sie an die Anforderungen Ihres Unternehmens angepasst werden kann, sie ist jedoch auch zeitaufwändig, codeabhängig und erfordert viele Ressourcen.
• Halbautomatisches oder Schema-Mapping – Diese Mapping-Technik verwendet Software für die Datenzuordnung mit einigen menschlichen Eingriffen. Diese Methode schafft ein Gleichgewicht zwischen Effektivität und Flexibilität im Vergleich zur manuellen Mapping-Technik. Leider müssen Entwickler immer noch über Programmierkenntnisse verfügen. Es ist auch ressourcenintensiv und Entwickler müssen zwischen automatisierten und manuellen Prozessen navigieren.
• Automatisierte Zuordnung – Die automatisierte Datenzuordnung ist vollständig von automatisierten Tools abhängig. Diese Methode ist einfach anzuwenden, da keine Programmierkenntnisse erforderlich sind. Es ist auch flexibel mit einer niedrigen Eintrittsbarriere. Der einzige Nachteil dieser Abbildungstechnik besteht darin, dass die Software teuer sein kann und die Schulung softwarespezifisch sein kann.

Auswahl des richtigen Datenzuordnungstools für Ihr Unternehmen

Automatisierte Datenzuordnungssoftware ordnet Daten innerhalb von Sekunden zu, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Dies spart Ihrer Organisation Ressourcen und Zeit.

Die Datenzuordnungssoftware kann vor Ort sein, wenn das Tool auf dem Server des Unternehmens gehostet wird. Es kann auch Cloud-basiert sein, wenn es eine Cloud-basierte Datenintegrationsplattform oder Open Source verwendet, was oft für kleine Unternehmen mit kleinen Datenmengen empfohlen wird.

Hier sind Merkmale, auf die Sie bei der Suche nach einem automatisierten Datenzuordnungstool für Ihr Unternehmen achten sollten.

• Umfassende Systemunterstützung, wenn die Datenzuordnungssoftware mehr als die grundlegenden Excel-, XML- und JSON-Dateiformate unterstützen sollte.
• Sollte über Datenvisualisierungsfunktionen verfügen, die die Interpretation von Daten erleichtern
• Einfach zu bedienende, codefreie, automatisierte Benutzeroberfläche mit Drag-and-Drop-Funktionen
• Möglichkeit zur Automatisierung und Planung von Datenmodellierungs- und Mapping-Prozessen und -Jobs
• Anpassbare Software, die sich an die Datenzuordnungsanforderungen einer bestimmten Organisation anpassen lässt
• Möglichkeit, sofortige Datenvorschauen und Echtzeitberichte zu generieren, die ebenfalls auf dem neuesten Stand sind

Technologien, die den Datenzuordnungsprozess revolutioniert haben

Jedes Unternehmen profitiert von zuverlässigen Datenanalysen, die von automatisierten Datenzuordnungstools bereitgestellt werden. Wenn Ihr Unternehmen noch keine Datenzuordnungssoftware verwendet, ist es an der Zeit, sich eine anzuschaffen.

Hier ist eine Liste mit einigen der besten Datenmapping-Tools auf dem Markt.

1. Viel

Dieses abonnementbasierte Datenzuordnungstool bietet eine kostenlose 7-Tage-Testversion. Es ist Cloud-basiert und ermöglicht Ihnen die Integration von Daten mit verschiedenen Quellen wie SQL, NoSQL und Cloud-basiertem Speicher. Sie können Daten aus mehr als 100 Quellen integrieren, und die Software kann an die Anforderungen Ihres Unternehmens angepasst werden.

Neben der Datenintegration plant, verwaltet, überwacht und sichert XPlenty Ihre Daten auch.

2. ArcESB

Diese Cloud-basierte Software lässt sich problemlos in die Anwendungen und Systeme Ihres Unternehmens integrieren. Die benutzerfreundliche und intuitive Benutzeroberfläche bietet Richtlinien zur Verwendung der Software.

ArcESB bietet auch eine unternehmenstaugliche Architektur mit automatisierten Konnektoren für CRM, Marketing, Data Warehouses und Analysen.

3. Adeptia

Adeptia ist aufgrund seiner Erschwinglichkeit und Flexibilität eine beliebte Datenzuordnungssoftware. Es verfügt sowohl über ein webbasiertes als auch über ein Self-Service-Portal, sodass es sowohl von Partnern als auch von Kunden genutzt werden kann.

Adeptia verfügt außerdem über umfassende und vielseitige Datenzuordnungsfunktionen. Seine B2B-Integrationsplattform kann die Daten von Kunden und Partnern mit anderen Anwendungen integrieren. Es ist auch einfach zu bedienen und einzurichten.

4. Orakel

Oracle bietet Cloud-basierte Datenintegrationsfähigkeiten. Es verwendet API-Management und maschinelles Lernen, um Wert aus Ihren Daten zu ziehen.

Diese Software eignet sich besonders für massive Datenmanipulationen und -integrationen. Es bietet einen leistungsbasierten Designansatz und sein Datenintegrator bietet ununterbrochenen Zugriff auf Daten aus verschiedenen Systemen.

5. Alooma

Alooma bietet sowohl Cloud-basierte als auch SaaS-Dienste an.

Diese Software verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche und unterstützt Snowflake-, Amazon Redshift-, Periscope- und Google BigQuery-Daten. Es bietet auch Echtzeit-Einblicke und aktualisiert die Datenressourcen wöchentlich.

6. Altova

Altova ist ein grafisches Datenmapping-Tool, das sich in jeden Datentyp integrieren lässt. Es verfügt über eine umfangreiche Bibliothek mit Datenverarbeitungs- und Konvertierungsfunktionen. Sie können mit dieser Software auch eine Datenzuordnung in einem Tabellenkalkulationsformat durchführen.

Altova ermöglicht es Benutzern auch, bestehenden Datentransformationscode zu importieren.

7. Entitätsentwickler

Entity Developer ist ein ORM-Designer mit mehreren Funktionen für Entity Framework, EF Core, NHibernate und LINQ to SQL, der sich nahtlos in Visual Studio integrieren lässt.

Mit diesem Tool können Benutzer Entitätsmodelle von Grund auf entwerfen und bearbeiten oder Reverse Engineering aus vorhandenen Datenbanken durchführen. Eine übersichtliche GUI ermöglicht das Arbeiten in einem visuellen Modus ohne manuelles Codieren.

Abschließend lässt sich sagen, dass Sie am besten ein wenig recherchieren, um die für Ihr Unternehmen am besten geeignete Datenmapping-Software zu ermitteln. Einige der Software bieten kostenlose Testversionen an, mit denen Sie ihre Funktionalität testen können. Sie können auch Bewertungen von echten Kunden lesen, um festzustellen, ob die Software den Mapping-Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht.

Haben Sie irgendwelche Gedanken dazu? Lassen Sie es uns unten in den Kommentaren wissen oder übertragen Sie die Diskussion auf unseren Twitter oder Facebook.

Empfehlungen der Redaktion:

• Data Governance im Zeitalter von Social Media
• Dieser einfache Link zeigt, wie viele Daten Sie in Google Drive und Fotos horten
• 5 Möglichkeiten, die Remote-Desktop-Daten (RDP) und -Sitzungen Ihres Unternehmens zu sichern
• Big-Data-Analyse-Workloads: Herausforderungen und Lösungen