Tecnologías que hicieron que el mapeo de datos ya no fuera un desafío

Publicado: 2021-01-13

Los datos gobiernan el mundo de los negocios.

Desafortunadamente, las organizaciones modernas tienen que lidiar con grandes conjuntos de datos de diferentes fuentes con diferentes formatos, idiomas y esquemas.

Para garantizar que los datos migren de sus fuentes a sus destinos sin problemas, las empresas han adoptado el mapeo de datos.

¿Qué es el mapeo de datos?

El mapeo de datos es el proceso de vincular e integrar diferentes conjuntos de datos. Este proceso ayuda a establecer relaciones entre diferentes modelos de datos que provienen de varias fuentes. La asignación de datos también garantiza que los datos del campo de origen coincidan con los del campo de destino.

El mapeo de datos ayuda a homogeneizar y organizar los datos de manera que los que toman las decisiones los entiendan. El proceso también permite a las empresas sacar conclusiones sobre las relaciones entre conjuntos de datos separados, lo que ayuda aún más a las empresas a predecir acciones y resultados. El mapeo de datos también minimiza los errores y las redundancias, lo que garantiza información y análisis más precisos.

En muchos entornos comerciales, el uso del mapeo manual de datos es un desafío, ya que estas organizaciones tienen que lidiar con grandes archivos de datos con muchos campos que requieren transformaciones complejas. Afortunadamente, con la ayuda de las tecnologías de mapeo de datos, mapear conjuntos de datos tan grandes se ha vuelto más simple.

Pero antes de ver ejemplos de algunas de estas tecnologías, revisemos algunas de las técnicas comunes de mapeo de datos.

Técnicas de mapeo de datos

Las técnicas de mapeo de datos se clasifican en tres:

  • Mapeo manual de datos : aquí es donde los desarrolladores de la empresa codifican a mano las conexiones de datos desde su origen hasta su destino utilizando lenguajes de programación. Si bien el mapeo manual de datos es flexible, ya que se puede personalizar según las necesidades de su organización, también requiere mucho tiempo, depende del código y requiere muchos recursos.
  • Mapeo semiautomático o de esquema : esta técnica de mapeo utiliza software para el mapeo de datos con alguna intervención humana. Este método crea un equilibrio de efectividad y flexibilidad en comparación con la técnica de mapeo manual. Desafortunadamente, todavía necesita que los desarrolladores tengan conocimientos de codificación. También requiere muchos recursos y los desarrolladores tienen que navegar entre los procesos automatizados y manuales.
  • Mapeo automatizado: el mapeo de datos automatizado depende completamente de herramientas automatizadas. Este método es fácil de usar ya que no requiere tener conocimientos de codificación. También es flexible con una barrera de entrada baja. El único inconveniente de esta técnica de mapeo es que el software puede ser costoso y la capacitación puede ser específica del software.

Elegir la herramienta de mapeo de datos adecuada para su organización

El software de mapeo de datos automatizado mapea los datos en segundos sin necesidad de intervención humana. Esto ahorra recursos y tiempo a su organización.

El software de mapeo de datos puede estar en las instalaciones si la herramienta está alojada en el servidor de la empresa. También puede estar basado en la nube si usa una plataforma de integración de datos basada en la nube o de código abierto, a menudo recomendado para pequeñas empresas con pequeños volúmenes de datos.

Estas son las características que debe tener en cuenta al buscar una herramienta de mapeo de datos automatizado para su empresa.

  • Los sistemas integrales admiten donde el software de mapeo de datos debe admitir más que los formatos de archivo básicos Excel, XML, JSON.
  • Debe tener capacidades de visualización de datos que faciliten la interpretación de los datos.
  • Interfaz automatizada fácil de usar sin código con funciones de arrastrar y soltar
  • Capacidad para automatizar y programar procesos y trabajos de modelado y mapeo de datos
  • Software personalizable que puede adaptarse a las necesidades de mapeo de datos de una organización específica
  • Capacidad para generar vistas previas de datos instantáneas e informes en tiempo real que también están actualizados

Tecnologías que han revolucionado el proceso de mapeo de datos

Todas las organizaciones se benefician del análisis de datos confiable proporcionado por herramientas de mapeo de datos automatizados. Si su empresa aún no está utilizando un software de mapeo de datos, es hora de que busque uno.

Aquí hay una lista de algunas de las mejores herramientas de mapeo de datos en el mercado.

1. Abundancia

Esta herramienta de mapeo de datos basada en suscripción ofrece una prueba gratuita de 7 días. Está basado en la nube y le permite integrar datos con diferentes fuentes, como SQL, NoSQL y almacenamiento basado en la nube. Puede integrar datos de más de 100 fuentes y el software se puede personalizar según las necesidades de su organización.

Además de la integración de datos, XPlenty también programa, mantiene, supervisa y protege sus datos.

2. ArcESB

Este software basado en la nube se puede integrar fácilmente con las aplicaciones y los sistemas de su empresa. Su interfaz fácil de usar e intuitiva ofrece pautas sobre cómo usar el software.

ArcESB también ofrece una arquitectura lista para la empresa con conectores automatizados para CRM, marketing, almacenes de datos y análisis.

3. Adeptia

Adeptia es un popular software de mapeo de datos debido a su asequibilidad y flexibilidad. Tiene un portal web y de autoservicio que permite que lo utilicen socios y clientes.

Adeptia también tiene capacidades de mapeo de datos completas y versátiles. Su plataforma de integración B2B puede integrar datos de clientes y socios con otras aplicaciones. También es fácil de usar y configurar.

4. oráculo

Oracle ofrece capacidades de integración de datos basadas en la nube. Utiliza la administración de API y el aprendizaje automático para obtener valor de sus datos.

Este software es particularmente adecuado para manipulaciones e integraciones masivas de datos. Ofrece un enfoque de diseño basado en el rendimiento y su integrador de datos proporciona acceso ininterrumpido a los datos de diferentes sistemas.

5. Aloma

Alooma ofrece servicios SaaS y basados ​​en la nube.

Este software tiene una interfaz fácil de usar y admite datos de Snowflake, Amazon Redshift, Periscope y Google BigQuery. También ofrece información en tiempo real al mismo tiempo que actualiza los recursos de datos semanalmente.

6. Altova

Altova es una herramienta gráfica de mapeo de datos que se integra con cualquier tipo de datos. Tiene una amplia biblioteca de procesamiento de datos y funciones de conversión. También puede realizar el mapeo de datos en este software en formato de hoja de cálculo.

Altova también permite a los usuarios importar código de transformación de datos existente.

7. Desarrollador de entidades

Entity Developer es un diseñador de ORM con funciones múltiples para Entity Framework, EF Core, NHibernate y LINQ to SQL, que se integra con Visual Studio a la perfección.

Con esta herramienta, los usuarios pueden diseñar y editar modelos de entidades desde cero o realizar ingeniería inversa a partir de bases de datos existentes. Una GUI ordenada permite trabajar en modo visual, sin codificación manual.

Para terminar, la mejor manera de determinar el software de mapeo de datos más adecuado para su empresa es investigar un poco. Algunos de los programas ofrecen pruebas gratuitas, que pueden ayudarlo a probar su funcionalidad. También puede leer reseñas de clientes reales para determinar si el software se ajusta a las necesidades de creación de mapas de su organización.

¿Tiene alguna idea sobre esto? Háganos saber a continuación en los comentarios o lleve la discusión a nuestro Twitter o Facebook.

Recomendaciones de los editores:

  • Gobierno de datos en la era de las redes sociales
  • Este enlace simple muestra la cantidad de datos que está acumulando en Google Drive y Fotos
  • 5 formas de proteger los datos y las sesiones del escritorio remoto (RDP) de su empresa
  • Cargas de trabajo de análisis de big data: desafíos y soluciones