¿Qué es el mapeo de datos?

El mapeo de datos proporciona la información necesaria para preparar bases de datos para la fusión. Cuando las empresas comprenden las estructuras de datos y las relaciones, pueden identificar y abordar cualquier inconsistencia o problema que pueda dificultar el proceso de integración de datos.

El mapeo de datos proporciona una comprensión clara de las relaciones entre los campos en los sistemas fuente y destino, permitiendo una migración de datos fluida. Al definir cómo deben mapearse los datos, las organizaciones pueden garantizar que los datos están transfieran con precisión y sin errores.

El mapeo de datos guía la aplicación de fórmulas de transformación durante el proceso de integración de datos. Cuando son definen las transformaciones deseadas, las organizaciones pueden asegurarse de que los datos están en el formato correcto y cumplan con los requisitos del sistema objetivo.

El mapeo de datos ayuda a estandarizar datos de fuentes diversas, asegurando que elementos de datos similares son representados de forma consistente entre sistemas. Esto es esencial para el análisis y la elaboración de informes de datos, ya que los datos inconsistentes pueden conducir a resultados inexactos.

El mapeo de datos están esencial para definir el camino de integración e identificar los campos específicos que deben mapearse entre los sistemas fuente y destino. Esta información se están utilizada para Crea los mapeos y transformaciones necesarios que aseguren que los datos se están integrados con éxito.

El mapeo de datos desempeña un papel crucial para asegurar que los datos entrantes están dirigidos a su destino previsto dentro del almacén de datos. Al definir las relaciones entre los campos fuente y destino, las organizaciones pueden asegurarse de que los datos están cargados en las tablas y dimensiones correctas.

Un mapa de datos es un componente crítico de una gestión eficaz de datos, ya que proporciona una representación visual del movimiento y la transformación de datos.

Sirve como un plan para entender cómo fluyen los datos dentro de una organización, desde sus fuentes hasta sus destinos.

Esta clara delimitación de las relaciones y transformaciones de datos puede ayudar a las empresas a mejorar la calidad, la consistencia y el cumplimiento de los datos a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos.

Las empresas utilizan el mapeo de datos para garantizar que los datos están precisos, útiles y completos para la analítica empresarial e inteligencia empresarial.

El mapeo de datos también permite a las organizaciones Lograr un alto nivel de gobernanza de datos, asegurando que los datos están procesados de manera eficiente, precisa y en cumplimiento con las leyes y normativas aplicables.

El mapeo efectivo de datos aborda varias cuestiones clave en las siguientes áreas:

• Identificación de datos: ¿Qué campos o elementos de datos específicos son procesados?
• Clasificación de datos: ¿Cómo se están categorizados o clasificados los datos según su sensibilidad o propósito?
• Formato de datos: ¿Cuál es la estructura o formato de los datos (por ejemplo, CSV, JSON, XML)?
• Flujo de datos: ¿De dónde están procedentes los datos y hacia dónde están enviados?
• Transformación de datos: ¿Qué transformaciones o modificaciones son necesarias para asegurar que los datos están en el formato correcto y cumplan con requisitos específicos?
• Gobernanza de Datos: ¿Qué protocolos y salvaguardas son existen para evitar discrepancias o errores en los datos?
• Cumplimiento legal: ¿Cuál es la base legal para el procesamiento de los datos y cómo se alinea con la normativa aplicable?

Como comentamos anteriormente, las tres técnicas de mapeo de datos más comunes incluyen el mapeo manual, semi-automatizado y automatizado. 

Sin embargo, las empresas pueden beneficiarse de técnicas de mapeo de datos más avanzadas, incluyendo:

• Mapeo asistido por IA: Utilizar aprendizaje automático para automatizar y mejorar el proceso de mapeo.
• Mapeo dinámico: Adaptarse a cambios en las estructuras de datos (esquemas).
• Detección de deriva de esquema: Identificar y abordar inconsistencias entre esquemas.
• Mapeo directo de datos: Un método sencillo en el que cada campo en la fuente corresponde directamente a un campo en el objetivo.
• Mapeo de datos transformacional: Modificar datos antes de que se transfieran, como cálculos o concatenaciones.
• Mapeo complejo de datos: Gestionando múltiples transformaciones y fuentes, a menudo para consolidar datos de distintos sistemas.
• Mapeo de datos de esquema: Mapeando esquemas de bases de datos para integración o migración.
• Mapeo semántico de datos: Mapear datos según su significado y contexto, no solo su estructura.

El mapeo de datos implica especificar cómo deben transformarse y moverse los datos de un sistema a otro. Dentro del proceso ETL (Extract, Transform, Load), se definen las relaciones entre los campos en los datos fuente y los datos objetivo. El mapeo de datos ocurre después de la extracción y antes de la transformación de datos. El objetivo principal están garantizar que los datos están transfieran y transformen con precisión, cumpliendo con los requisitos específicos del sistema objetivo.

Son diversas herramientas disponibles para el mapeo de datos, cada una con sus propias fortalezas y debilidades. La mejor herramienta de mapeo de datos para tus necesidades depende de la complejidad de las tareas de mapeo, la pila tecnológica existente de tu organización y las limitaciones presupuestarias. 

Algunos tipos comunes de herramientas de mapeo de datos incluyen:

• Plataformas de integración de datos: Estas plataformas completas suelen incluir funciones de mapeo de datos como parte de sus capacidades más amplias.
• Herramientas ETL (Extracción, Transformación, Carga): Las herramientas ETL son diseñadas para la integración de datos y a menudo incluyen funcionalidades integradas de mapeo de datos.
• Lenguajes de programación: Los lenguajes de programación te permiten adaptar el proceso de mapeo a tus necesidades y requisitos específicos.
• Herramientas de código abierto: Son varias opciones de código abierto disponibles para el mapeo de datos.

Un modelo de datos es un plano conceptual que define la estructura y las relaciones de los datos dentro de una organización. Describe cómo deben organizarse los datos y fluir a través de los sistemas. 

Los profesionales de datos y los actores empresariales colaboran para diseñar modelos de datos que se ajusten a las necesidades de la organización. 

Una vez establecido el modelo de datos están, comienza el mapeo de datos, completando el marco con datos específicos.