Vincular dados de uma fonte a outra visualizando correlações entre campos de dados é chamado de mapeamento de dados.
O mapeamento de dados é definido como o processo de vincular dados de uma fonte a outra, desenhando e visualizando correlações entre seus campos de componentes e integrando-os em um esquema ou banco de dados centralizado para conformidade, desde duplicação e análise. Este artigo descreve a definição de mapeamento de dados, seus vários métodos e as ferramentas usadas para isso.
O que é mapeamento de dados?
No contexto da tecnologia, dados são uma coleção de fatos e estatísticas usados para referência ou avaliação. Através da análise de dados, pode-se obter insights significativos. Quase todas as organizações usam insights baseados em dados para expandir seus negócios. Para que todo projeto de análise de dados forneça resultados relevantes, é necessário garantir que os dados tenham sido transferidos e mapeados corretamente. O mapeamento de dados torna-se vital neste ponto.
O mapeamento de dados é o método de vincular uma estrutura de dados por meio de um ponto de origem ao campo de dados de outra origem. Isso diminui a possibilidade de erros, ajuda a padronizar o material e facilita a compreensão dos seus dados, por exemplo, conectando-os com IDs. O mapeamento de dados é um componente crucial de qualquer estratégia de privacidade de dados, pois localizar e categorizar manualmente informações confidenciais e pessoais em massa e compreender como sua organização as utiliza e distribui não é totalmente exato nem exaustivo.
É preciso entender que os métodos convencionais não podem atender às obrigações de conformidade e disponibilidade de dados das regulamentações de privacidade atuais. As empresas exigem um sistema de mapeamento de dados consistente e confiável para auxiliar nas iniciativas de conformidade. As empresas também devem compreender os dados do cliente no contexto dos titulares de dados, conforme definido pelo Regulamento Geral de Proteção de Dados da União Europeia (GDPR) e pela Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA). Além disso, o mapeamento de dados ajuda a utilizar informações multifacetadas adequadamente para fins comerciais.
Imagine que sua empresa está coletando dados de clientes de desktops, dispositivos móveis e servidores. Pode-se usar essas informações por vários motivos, incluindo anúncios patrocinados, marketing por e-mail, alerta push, etc. No entanto, muitos desses sistemas empregam uma linguagem de dados distinta e específica. Isso pode dificultar a utilização completa de qualquer conhecimento adquirido.
No entanto, o mapeamento de dados funciona como um intérprete para preencher a lacuna, permitindo que seus dados sejam transferidos, mesclados ou alterados desde o ponto de origem até o destino sem interrupção. Também é necessário alimentar modelos e aplicativos complexos orientados a dados, como inteligência artificial (IA).
A indústria usa um conjunto de padrões de mapeamento e transformação de dados para permitir esse grau de interoperabilidade. Os padrões X12 são especificações gerais de Intercâmbio Eletrônico de Dados (EDI) destinadas a facilitar a transmissão de dados entre empresas de qualquer setor. O Certified Standards Committee X12 (ASC X12) mantém os padrões, e o American National Standards Institute (ANSI) é credenciado para estabelecer os padrões EDI.
R2RML é um padrão desenvolvido pelo W3C para mapear dados de bancos de dados relacionais. Tecnologias futuras baseadas em linguagens semânticas da Web, como Resource Description Framework (RDF), Web Ontology Language (OWL) e registro de metadados padronizados, automatizarão o processo de mapeamento de dados.
Como funciona o mapeamento de dados?
Se o mapeamento de dados parecer oneroso, você pode gradualmente encontrar seus pés na tarefa seguindo estas etapas. A implementação de uma ferramenta confiável de mapeamento de dados antecipadamente com o ciclo de vida dos dados economizará um tempo significativo e garantirá que o material sob observação seja estável e confiável.
- Localize os dados em questão: Consiste em criar as tabelas, campos e formatos necessários para uma determinada atividade. Determine a estrutura das colunas e campos no sistema de destino. Ao realizar integrações de dados, você também deve definir a frequência do mapeamento de dados.
- Encontre interconexões e correlações: nesta etapa, você mapeia as tabelas e campos dos dados de origem para as tabelas e campos dos dados de destino. Determine se as transformações também são necessárias. Nesse caso, você deve incluir a equação ou algoritmo usado para modificações de dados.
- Avalie o método de mapeamento de dados: teste seu mapeamento para garantir que ele funcione conforme previsto e forme as conexões esperadas. Examine uma pequena amostra de dados para começar. Isso lhe dará uma noção mais clara da eficácia de sua abordagem de mapeamento. Se surgirem dificuldades, faça as modificações apropriadas e teste novamente.
- Implementar mapeamento de dados: é hora de implementar a estrutura de mapeamento de dados se você estiver satisfeito com o mapeamento é realizado em seu teste e está convencido de que tudo está funcionando conforme o esperado. Você pode usar uma ferramenta de mapeamento de dados neste estágio.
- Delinear um plano de manutenção: As organizações devem manter e revisar o procedimento de mapeamento à medida que as fontes de dados evoluem e novas fontes de informações são introduzidas.
Prós e contras do mapeamento de dados
Um mapa de dados é semelhante a um índice porque permite localizar rápida e facilmente onde e como sua organização armazena seus dados. Portanto, se você precisar acessar o material relacionado ao uso do produto, o mapa de dados permite que você identifique imediatamente sua posição/localização para que você possa recuperá-lo e avaliá-lo. Além da análise rápida, o mapeamento de dados oferece várias outras vantagens importantes.
O mapeamento conforme a legislação apropriada específica pode ajudá-lo a manter a conformidade com a lei e os padrões para seus dados. Além disso, aprimora a troca de dados entre as divisões e garante que os usuários possam acessar informações essenciais. Um sistema robusto de mapeamento de dados aprimora o gerenciamento e a proteção de dados. Além disso, fornece dados mais claros e de maior qualidade, facilitando tomadas de decisão mais rápidas e precisas. Pode-se reconhecer e responder rapidamente às novas tendências.
No entanto, é necessário ter em mente alguns desafios potenciais ao mapear dados. A primeira é a imprecisão. Devido à alta probabilidade de erros e decisões mal informadas, todo processo liderado por humanos tem o potencial de se tornar prejudicial. Dados incorretos, repetitivos ou obsoletos têm pouco valor para as várias equipes de sua organização.
Além disso, as equipes internas já estão sobrecarregadas de responsabilidades. Para atingir um alto grau de precisão e certeza, eles precisarão gastar tempo verificando e retrabalhando scripts e esquemas. E o mapeamento de campo inadequado pode resultar em perda severa de dados e retrabalho adicional.
E lembre-se de que raramente é possível “definir e esquecer” ao usar um mapa de dados. Especificações, critérios de relatórios, procedimentos de software e modificações no sistema podem ocorrer a qualquer momento, tornando qualquer mapa de dados anterior inútil. A maioria das empresas utiliza soluções sofisticadas de mapeamento de dados que fornecem soluções alternativas para esses obstáculos.
Objetivos do mapeamento de dados
As organizações geralmente se envolvem no mapeamento de dados para realizar uma ou mais das seguintes atividades:
- Armazenamento: O armazenamento de dados consolida todos os dados em um único repositório para análises, pesquisas e relatórios. O material em um data warehouse terá passado por esses três estágios anteriores.
- Migração: a migração é a movimentação de dados única e única de um sistema existente para uma fonte totalmente nova. O originador é aposentado uma vez realocado.
- Integração: É um processo contínuo de envio de dados entre sistemas, de um para outro; isso é geralmente solicitado por um evento específico ou parte de um cronograma predeterminado.
- Transformação: a transformação de dados refere-se à alteração de informações desorganizadas (ou desorganizadas) de um formato anterior para outro, como transformar dados XML em CSV. Isso inclui reduzir duplicatas, eliminar nulos, refinar os dados e modificar o tipo de dados.
Vários casos de uso usam mapeamento de dados (bem como setores) para simplificar as operações de dados. No setor de saúde, por exemplo, o mapeamento source-to-target facilita a interconectividade para EHR (registros eletrônicos de saúde), tentando combinar os dados de origem e destino.
Métodos de mapeamento de dados
Empresas e departamentos de TI podem usar as seguintes técnicas para mapear dados:
1. O método manual
No mapeamento manual de dados, os desenvolvedores devem codificar manualmente os links entre a fonte de dados e a arquitetura de destino. Normalmente, o código é escrito na linguagem de computador XSLT, que traduz documentos XLM em vários formatos. Eventualmente, à medida que os sistemas de dados se expandem e se tornam mais complexos, os codificadores humanos não conseguem acompanhar a necessidade de mapeamento de dados e as equipes de dados serão forçadas a empregar automação inteligente.
Devido ao excesso de dados atualmente acessíveis, este método é considerado obsoleto e ineficaz nos ambientes comerciais contemporâneos. No entanto, ainda é uma metodologia de mapeamento prática para uma operação única quando o banco de dados é modesto ou não muito complicado.
2. O método semi-automatizado
O mapeamento de dados semiautomatizado requer algum entendimento de codificação e implica que a equipe alternará entre os métodos manuais convencionais e automatizados de mapeamento de informações/dados. O software de mapeamento de dados cria um link entre as fontes de dados e um especialista em TI, ajusta manualmente as conexões conforme necessário. Esse método é benéfico se sua empresa estiver trabalhando com um orçamento limitado. Ao lidar com uma pequena quantidade de dados e buscar realizar diversas migrações, integrações e transformações, também é recomendável empregar esta estratégia.
3. Mapeamento de dados automatizado
Nessa abordagem, como o nome indica, uma ferramenta lida com todos os aspectos do mapeamento de dados como seu representante, sendo extremamente benéfico se sua equipe não tiver um desenvolvedor. Os únicos requisitos para essas ferramentas de arrastar e soltar são sua atenção e, geralmente, uma taxa mínima de assinatura.
Muitos indivíduos que se sentem mais à vontade com a automação e desejam eliminar a chance de erros humanos escolhem o mapeamento de dados automatizado. Todos os procedimentos são realizados por software, eliminando a necessidade de um programador e permite o mapeamento de conjuntos de dados mais extensos. Essa estratégia exige que você investigue a dinâmica estrutural do programa utilizado.
4. O método de mapeamento de esquema
O mapeamento de esquema é uma técnica semiautomática que usa software para vincular esquemas comparáveis com pouco esforço manual. Para criar links, o programa compara as fontes de dados e o esquema de destino. Em seguida, um desenvolvedor examina o projeto/mapa e faz as revisões necessárias. Depois que o mapa de dados é finalizado, o software de mapeamento de esquema cria o código (geralmente em C++, C# ou Java) para adicionar as informações. Além de quem mapeia os dados, também é possível classificar os métodos de mapeamento de dados com base em onde isso acontece.
5. Mapeamento de dados no local
O processamento de dados no local pode parecer mais seguro, mais acessível e sob controle. Mas, a menos que você queira uma acessibilidade incrivelmente rápida aos seus dados internos, o local geralmente é muito complicado e caro a longo prazo. Isso ocorre devido às demandas de aquisição e manutenção de equipamentos, programas e outras infraestruturas. Grandes empresas que precisam de 100% de controle e observabilidade sobre seus dados (por exemplo, um grande banco) podem optar por esse método.
6. Mapeamento de dados na nuvem
As tecnologias de mapeamento de dados baseadas em nuvem atendem aos requisitos das empresas modernas, pois são projetadas para serem rápidas, adaptáveis e escaláveis. Essas soluções podem se adaptar prontamente a formatos em evolução, sem desacelerar nem perder dados, e são geralmente suportadas por instalação e manutenção qualificadas. No entanto, o mapeamento de dados baseado em nuvem pode levar a custos excessivos inesperados se as empresas não forem cuidadosas com seus orçamentos.
7. Mapeamento de dados de código aberto
A relação custo-benefício costuma ser um recurso das soluções de mapeamento de dados de código aberto. Utilizando as bases de código mais recentes, essas tecnologias são confiáveis e eficazes. No entanto, eles ainda precisam de experiência e codificação manual para serem empregados eficientemente. Eles podem ser hospedados no local ou usando armazenamento em nuvem e são semiautomatizados ou automatizados.
As 8 principais ferramentas de mapeamento de dados
O mapeamento de dados é um recurso essencial no atual ambiente de negócios orientado a dados. Aqui estão oito ferramentas que podem simplificar o processo, reduzir seus esforços e introduzir novos recursos quando se trata de mapear dados de várias fontes:
1. Talend Open Studio
O Talend Open Studio (uma ferramenta gratuita de mapeamento de dados) suporta mais de cem conexões para diversas fontes. A integração contínua reduz os custos de implantação e gerenciamento de repositório. Sua GUI ou interface gráfica do usuário permite o mapeamento visual dos dados de origem para os tipos de dados de destino. Com o recurso Master Data Management (MDM) conduzido por GUI do Talend, as organizações podem ter uma visão consistente e unificada de seus ativos de informação.
2. Pentaho
Kettle opera a muito popular ferramenta Extract Transform Load (ETL) Pentaho Data Integration. A arquitetura da plataforma é amigável e muito versátil. Você pode gerenciar com eficiência as conversões de dados e gerar relatórios com relativa simplicidade. A capacidade da ferramenta de aceitar entradas de vários formato, incluindo CSV, Excel, texto, JSON, Hadoop, etc. É um de seus pontos fortes. Pentaho Data Integration permite a ingestão, combinação, mapeamento, limpeza e diversificação de dados de qualquer fonte.
3. InfoSphere
A IBM InfoSphere oferece um amplo conjunto de recursos de mapeamento de dados, abrangendo ETL, dados principais e gerenciamento de qualidade para dados. Além disso, ele emprega integração de ponta a ponta para detectar, limpar e converter todos os dados recebidos antes de iniciar o processo de mapeamento de dados. A IBM InfoSphere pode ser implantado no local ou por meio de um servidor na nuvem. Essa ferramenta permite que especialistas analisem uma abundância de dados complexos e trabalhem em projetos de metadados.
4. AtomSphere
O Boomi AtomSphere é uma plataforma de integração baseada em nuvem multilocatário sob demanda que sincroniza e replica dados entre aplicativos, software como serviço (SaaS) e outros bancos de dados. Ele fornece uma estrutura de integração em nuvem que combina vários aplicativos usando um repositório de aplicativos pré-construídos ou soluções sob medida para necessidades mais específicas. Essa plataforma permite a construção de procedimentos de integração baseados em nuvem, conhecidos como “Atoms”, para mover dados entre aplicativos baseados em nuvem e no local.
5. Software HVR
Este programa pode lidar com enormes volumes de dados e especificações ETL sofisticadas. Destina-se a grandes e médias empresas. Essa solução de integração de dados é carregada com recursos que tornam simples para os administradores gerenciar diversas arquiteturas, interagir com várias fontes de dados e fornecer relatórios estatísticos significativos. HVR é uma tecnologia para mapeamento e duplicação de dados em tempo real em movimento que pode gerenciar grandes volumes de dados. Pode-se usá-lo para operações de mapeamento baseadas em nuvem entre data lakes e bancos de dados.
6. Astera
Astera é um software de análise e gerenciamento de dados corporativos que emprega interfaces visuais para transformar, mapear e avaliar estruturas de dados automaticamente. Os usuários podem desenvolver, depurar e gerenciar tarefas complicadas de integração de dados usando a funcionalidade de arrastar e soltar da ferramenta. Astera se conecta nativamente a vários provedores de banco de dados, principalmente SQL Server, Oracle e DB2.
Existem soluções de limpeza, análise e mapeamento de dados para garantir que o material esteja nos melhores padrões. Além disso, as otimizações integradas do Astera eliminam a duplicação de dados, preenchem dados ausentes e removem dados redundantes. Se seus registros de dados não aderirem aos padrões de dados de alta qualidade, os usuários serão identificados e notificados por e-mail.
7. Clover
O CloverETL é outro mapeamento de dados gratuito baseado em Java, bem como uma solução de integração. Consegue transformar, mapear e manipular dados. Ele permite que os clientes o utilizem como um programa independente, ferramenta de linha de comando, aplicativo de servidor ou aplicativo incorporado. O CloverETL permite que as empresas criem, testem, implantem e automatizem rapidamente o processo de carregamento de dados da origem ao destino. Ele equipa os desenvolvedores com interfaces visuais e de código para mapear e transformar dados.
8. MapForce
Altova MapForce é uma solução que mapeia o conteúdo entre combinações de XML, bancos de dados, planilhas do Excel, JSON (JavaScript Object Notation), EDI, XBRL, arquivos simples e serviço da web. A Plataforma MapForce é simples e fácil de configurar. Além disso, a estrutura é adaptável a várias aplicações e requisitos. Este utilitário suporta a execução automática de mapeamento do MapForce Server. Isso facilita a automação de procedimentos de negócios envolvendo conversões iterativas de dados. O MapForce oferece várias soluções para organizar e visualizar projetos complexos de mapeamento e mapeamento individual também.
Escolhendo a melhor ferramenta de mapeamento de dados
Escolher a ferramenta apropriada para o seu projeto depende de suas especificações precisas. No entanto, o aplicativo de mapeamento de dados deve oferecer pelo menos os seguintes recursos:
- Recursos de mapeamento de dados sem código ou parcialmente automatizados;
- Integração e transformação de dados;
- Integração com suporte a sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) padrão para várias formas de dados organizados e não estruturados.
Existem vários outros recursos disponíveis, no entanto, esses três são vitais. É preciso identificar e avaliar uma ferramenta com todos os três recursos. Utilizar cronograma e agendamento de trabalho específico de evento para sincronizar um fluxo de trabalho completo é um excelente atributo de uma ferramenta de mapeamento de dados. Essa automação reduz o trabalho manual, aumentando a eficiência e economizando tempo.
Conclusão
À medida que as empresas se tornam cada vez mais orientadas por dados, o mapeamento de dados é crucial para a maioria das organizações. Além disso, em campos de IA e programação de computadores, mapas são estruturas de dados que armazenam pares chave-valor usados para executar operações de dados. Usando as ferramentas certas para traçar correlações de forma automática ou semiautomática, você pode aproveitar ao máximo os ativos de informação disponíveis.
