What Is Data Mapping?

データマッピングは、データベースを統合するために必要な情報を提供します。企業がデータ構造と関係を理解すると、データ統合プロセスを妨げる可能性のある不整合や問題を特定して対処できます。

データマッピングは、ソースシステムとターゲットシステムのフィールド間の関係を明確に理解するのを助け、シームレスなデータ移行を可能にします。データがどのようにマッピングされるべきかを定義することで、組織はデータが正確にエラーなしで転送されることを確保できます。

データマッピングは、データ統合プロセス中の変換式の適用をガイドします。望ましい変換が定義されると、組織はデータが正しい形式になり、ターゲットシステムの要件を満たすことを確保できます。

データマッピングは、多様なソースからのデータを標準化するのに役立ち、類似のデータ要素がシステム全体で一貫して表現されることを保証します。これはデータ分析と報告にとって不可欠であり、一貫性のないデータは不正確な結果をもたらす可能性があります。

データマッピングは、統合パスを定義し、ソースシステムとターゲットシステム間でマッピングする必要がある特定のフィールドを特定するために不可欠です。この情報は、データが成功裏に統合されることを確保するために必要なマッピングと変換を作成するために使用されます。

データマッピングは、受信データがデータウェアハウス内の意図した宛先に向かうことを保証する上で重要な役割を果たします。ソースフィールドとターゲットフィールド間の関係を定義することで、組織はデータが正しいテーブルと次元にロードされることを確保できます。

データマップは、データ管理を効果的に行うための重要なコンポーネントであり、データの移動と変換の視覚的表現を提供します。

これは、データが組織内でどのように流れるかを理解するための青写真として機能します。ソースから宛先まで。

データの関係と変換を明確に区分することで、企業はデータの質、一貫性、コンプライアンスを改善できることができます。

企業はデータマッピングを使用して、データがビジネス分析およびビジネスインテリジェンスに対して正確で、有用で、完全であることを保証します。

データマッピングは、組織が高いレベルのデータガバナンスを達成し、データが効率的に、正確に、適用される法律および規制に準拠して処理されることを保証します。

効果的なデータマッピングは、以下の分野におけるいくつかの重要な質問に対処します：

• データ識別: 処理されている特定のフィールドまたはデータ要素は何ですか？
• データ分類: データはその感度または目的に基づいてどのように分類されていますか？
• データ形式:データの構造または形式は何ですか（例：CSV、JSON、XML）？
• データフロー:データはどこから発生し、どこへ行くのですか？
• データ変換:データが正しい形式になり、特定の要件を満たすために必要な変換または修正は何ですか？
• データガバナンス: データの不一致やエラーを防ぐためのプロトコルや保護策は何ですか？
• 法的遵守: データを処理する法的根拠は何ですか、そしてそれは関連する規制とどのように一致していますか？

以前に議論したように、最も一般的なデータマッピング技術は手動、半自動、および自動データマッピングの3つです。 

ただし、企業は次のようなより高度なデータマッピング技術から利益を得ることができます：

• AI支援マッピング: 機械学習を使用してマッピングプロセスを自動化および改善します。
• 動的マッピング:データ構造（スキーマ）の変化に適応します。
• スキーマドリフト検出:スキーマ間の不一致を特定し、対処します。
• 直接データマッピング:ソース内の各フィールドがターゲットのフィールドに直接対応する単純な方法です。
• 変換データマッピング: 転送前にデータを修正する、たとえば計算や連結などです。
• 複雑なデータマッピング:複数の変換とソースを扱い、さまざまなシステムからのデータを統合するために使用されます。
• スキーマデータマッピング:統合または移行のためのデータベーススキーマをマッピングします。
• セマンティックデータマッピング: データの意味とコンテキストに基づいてデータをマッピングします。

データマッピングは、データがどのように変換され、1つのシステムから別のシステムに移動されるかを指定することを含みます。ETL（抽出、変換、ロード）プロセス内では、ソースデータとターゲットデータの間のフィールドの関係を定義します。 データマッピングはデータ抽出の後、データ変換の前に行われます。主な目標は、データが正確に転送され、変換され、ターゲットシステムの特定の要件を満たすことを保証することです。

データマッピングにはさまざまなツールがあり、それぞれに強みと弱みがあります。ニーズに最適なデータマッピングツールは、マッピングタスクの複雑さ、組織の既存の技術スタック、および予算制約に依存します。 

一般的なデータマッピングツールには次のようなものがあります：

• データ統合プラットフォーム:これらの包括的なプラットフォームは、通常、より広範な機能の一部としてデータマッピング機能を含んでいます。
• ETL（抽出、変換、ロード）ツール:ETLツールはデータ統合用に設計されており、通常、組み込みのデータマッピング機能を含んでいます。
• プログラミング言語: プログラミング言語を使用すると、特定のニーズや要件に合わせてマッピングプロセスを調整できます。
• オープンソースツール:データマッピングのためのいくつかのオープンソースオプションがあります。

データモデルは、組織内のデータの構造と関係を定義する概念的な青写真です。データがどのように整理され、システム内を流れるべきかを概説します。 

データ専門家とビジネス利害関係者は、組織のニーズに沿ったデータモデルを設計するために協力します。 

データモデルが確立されると、データマッピングが始まり、特定のデータでフレームワークを埋めます。