Technologie, dzięki którym mapowanie danych przestało być wyzwaniem

Dane rządzą światem biznesu.

Niestety współczesne organizacje muszą radzić sobie z dużymi zestawami danych z różnych źródeł o różnych formatach, językach i schematach.

Aby zapewnić bezproblemową migrację danych ze źródeł do miejsc docelowych, firmy wdrożyły mapowanie danych.

Co to jest mapowanie danych?

Mapowanie danych to proces łączenia i integrowania różnych zestawów danych. Ten proces pomaga ustalić relacje między różnymi modelami danych, które pochodzą z różnych źródeł. Mapowanie danych zapewnia również, że dane w polu źródłowym są zgodne z danymi w polu docelowym.

Mapowanie danych pomaga ujednolicić i uporządkować dane w sposób zrozumiały dla decydentów. Proces ten umożliwia również firmom wyciąganie wniosków na temat relacji między oddzielnymi zestawami danych, co dodatkowo pomaga firmom przewidywać działania i wyniki. Mapowanie danych minimalizuje również błędy i nadmiarowość, zapewniając dokładniejsze wglądy i analizy.

W wielu środowiskach biznesowych korzystanie z ręcznego mapowania danych jest wyzwaniem, ponieważ organizacje te mają do czynienia z dużymi plikami danych z wieloma polami, które wymagają złożonych przekształceń. Na szczęście dzięki technologiom mapowania danych mapowanie tak dużych zbiorów danych stało się prostsze.

Ale zanim przyjrzymy się przykładom niektórych z tych technologii, przyjrzyjmy się niektórym typowym technikom mapowania danych.

Techniki mapowania danych

Techniki mapowania danych są podzielone na trzy:

• Ręczne mapowanie danych — tutaj programiści firmy ręcznie kodują połączenia danych ze źródła do miejsca docelowego za pomocą języków programowania. Chociaż ręczne mapowanie danych jest elastyczne, ponieważ można je dostosować do potrzeb organizacji, jest również czasochłonne, zależne od kodu i wymaga dużej ilości zasobów.
• Mapowanie półautomatyczne lub schematyczne — ta technika mapowania wykorzystuje oprogramowanie do mapowania danych z pewną interwencją człowieka. Ta metoda zapewnia równowagę skuteczności i elastyczności w porównaniu z ręczną techniką mapowania. Niestety nadal wymaga od programistów wiedzy o kodowaniu. Wymaga również dużych zasobów, a programiści muszą nawigować między procesami zautomatyzowanymi i ręcznymi.
• Zautomatyzowane mapowanie — Zautomatyzowane mapowanie danych jest całkowicie zależne od zautomatyzowanych narzędzi. Ta metoda jest łatwa w użyciu, ponieważ nie wymaga znajomości kodowania. Jest również elastyczny i ma niską barierę wejścia. Jedyną wadą tej techniki mapowania jest to, że oprogramowanie może być drogie, a szkolenie może być specyficzne dla oprogramowania.

Wybór odpowiedniego narzędzia do mapowania danych dla Twojej organizacji

Oprogramowanie do automatycznego mapowania danych odwzorowuje dane w ciągu kilku sekund bez konieczności interwencji człowieka. Oszczędza to zasoby i czas Twojej organizacji.

Oprogramowanie do mapowania danych może działać lokalnie, jeśli narzędzie jest hostowane na serwerze firmy. Może również działać w chmurze, jeśli korzysta z opartej na chmurze platformy integracji danych lub oprogramowania typu open source, często zalecanej dla małych firm z małymi ilościami danych.

Oto cechy, na które należy zwrócić uwagę przy pozyskiwaniu automatycznego narzędzia do mapowania danych dla Twojej firmy.

• Kompleksowa obsługa systemów, w których oprogramowanie do mapowania danych powinno obsługiwać więcej niż podstawowe formaty plików Excel, XML, JSON.
• Powinien mieć możliwości wizualizacji danych, które ułatwiają interpretację danych
• Łatwy w użyciu zautomatyzowany interfejs bez kodu z funkcjami przeciągania i upuszczania
• Możliwość automatyzacji i planowania modelowania danych oraz mapowania procesów i zadań
• Konfigurowalne oprogramowanie, które można dostosować do potrzeb mapowania danych konkretnej organizacji
• Możliwość generowania natychmiastowych podglądów danych i raportów w czasie rzeczywistym, które również są aktualne

Technologie, które zrewolucjonizowały proces mapowania danych

Każda organizacja korzysta z rzetelnej analizy danych zapewnianej przez zautomatyzowane narzędzia do mapowania danych. Jeśli Twoja firma nie korzysta jeszcze z oprogramowania do mapowania danych, nadszedł czas, aby go pozyskać.

Oto lista jednych z najlepszych narzędzi do mapowania danych na rynku.

1. Bardzo dużo

To oparte na subskrypcji narzędzie do mapowania danych oferuje 7-dniowy bezpłatny okres próbny. Działa w chmurze i umożliwia integrację danych z różnymi źródłami, takimi jak SQL, NoSQL i przechowywanie w chmurze. Możesz integrować dane z ponad 100 źródeł, a oprogramowanie można dostosować do potrzeb Twojej organizacji.

Oprócz integracji danych, XPlenty planuje również, konserwuje, monitoruje i zabezpiecza dane.

2. ArcESB

To oparte na chmurze oprogramowanie można łatwo zintegrować z aplikacjami i systemami Twojej firmy. Przyjazny dla użytkownika i intuicyjny interfejs oferuje wskazówki dotyczące korzystania z oprogramowania.

ArcESB oferuje również architekturę gotową do pracy w przedsiębiorstwie ze zautomatyzowanymi łącznikami do CRM, marketingu, hurtowni danych i analiz.

3. Adeptia

Adeptia to popularne oprogramowanie do mapowania danych ze względu na jego przystępność cenową i elastyczność. Posiada zarówno portal internetowy, jak i samoobsługowy, dzięki czemu może być używany zarówno przez partnerów, jak i klientów.

Adeptia posiada również wszechstronne i wszechstronne możliwości mapowania danych. Jego platforma integracyjna B2B może integrować dane klientów i partnerów z innymi aplikacjami. Jest również łatwy w użyciu i konfiguracji.

4. Wyrocznia

Oracle oferuje możliwości integracji danych w chmurze. Wykorzystuje zarządzanie API i uczenie maszynowe, aby uzyskać wartość z Twoich danych.

To oprogramowanie jest szczególnie odpowiednie do masowych manipulacji i integracji danych. Oferuje podejście projektowe oparte na wydajności, a integrator danych zapewnia nieprzerwany dostęp do danych z różnych systemów.

5. Alooma

Alooma oferuje zarówno usługi w chmurze, jak i SaaS.

To oprogramowanie ma przyjazny dla użytkownika interfejs i obsługuje dane Snowflake, Amazon Redshift, Periscope i Google BigQuery. Oferuje również wgląd w czasie rzeczywistym, a także co tydzień aktualizuje zasoby danych.

6. Altowań

Altova to graficzne narzędzie do mapowania danych, które integruje się z dowolnym typem danych. Posiada obszerną bibliotekę funkcji przetwarzania i konwersji danych. Możesz także wykonać mapowanie danych w tym oprogramowaniu w formacie arkusza kalkulacyjnego.

Altova umożliwia również użytkownikom importowanie istniejącego kodu transformacji danych.

7. Deweloper podmiotu

Entity Developer to wielofunkcyjny projektant ORM dla Entity Framework, EF Core, NHibernate i LINQ to SQL, który bezproblemowo integruje się z programem Visual Studio.

Za pomocą tego narzędzia użytkownicy mogą projektować i edytować modele jednostek od podstaw lub wykonywać inżynierię wsteczną z istniejących baz danych. Zgrabny GUI pozwala na pracę w trybie wizualnym, bez ręcznego kodowania.

Podsumowując, najlepszym sposobem na określenie najbardziej odpowiedniego oprogramowania do mapowania danych dla Twojej firmy jest przeprowadzenie pewnych badań. Niektóre programy oferują bezpłatne wersje próbne, które mogą pomóc w przetestowaniu ich funkcjonalności. Możesz także przeczytać recenzje od prawdziwych klientów, aby określić, czy oprogramowanie odpowiada potrzebom mapowania Twojej organizacji.

Masz jakieś przemyślenia na ten temat? Daj nam znać poniżej w komentarzach lub przenieś dyskusję na naszego Twittera lub Facebooka.

Rekomendacje redaktorów:

• Zarządzanie danymi w dobie mediów społecznościowych
• Ten prosty link pokazuje, ile danych gromadzisz na Dysku Google i Zdjęciach
• 5 sposobów na zabezpieczenie danych i sesji zdalnego pulpitu (RDP) Twojej firmy
• Obciążenia związane z analizą Big Data: wyzwania i rozwiązania