Hãy cùng Digalyst tìm hiểu sâu hơn về Data Mapping qua bài viết dưới đây nhé!
Data Mapping là gì?
Data Mapping là quá trình kết hợp các nguồn từ nhiều tập hợp những dữ liệu thành một lược đồ hoặc cơ sở dữ liệu tập trung. Việc lập bản đồ dữ liệu là bắt buộc để có thể di chuyển dữ liệu, nhập và xử lý dữ liệu cũng như quản lý dữ liệu. Cuối cùng, mục tiêu của Data Mapping là đồng nhất nhiều bộ dữ liệu để có thể thành một bộ duy nhất.
Data Mapping có nghĩa là các tập hợp các dữ liệu khác nhau, với nhiều cách khác nhau để xác định được các điểm giống nhau, và kết hợp dữ liệu sao cho nó chính xác và có thể sử dụng được ở điểm đến cuối cùng.
Có thể nói Data Mapping là một hoạt động cần thiết đối với các doanh nghiệp. Tuy nhiên, khi số lượng dữ liệu và mức độ phức tạp của các hệ thống sử dụng dữ liệu ngày càng tăng, quá trình lập bản đồ dữ liệu trở nên phức tạp hơn và đòi hỏi các công cụ tự động và mạnh mẽ.
Tại sao Data Mapping là một việc cần thiết?
Data Mapping là điều vô cùng cần thiết đối với bất kỳ công ty nào xử lý dữ liệu. Nó chủ yếu được sử dụng để tích hợp dữ liệu, xây dựng kho dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu hoặc di chuyển dữ liệu từ nơi này sang nơi khác.
Data Mapping chính là chìa khóa để quản lý dữ liệu tốt. Dữ liệu chưa được lập hoặc việc lập bản đồ không tốt sẽ gây ra sự cố khi dữ liệu đi đến các điểm cuối khác nhau trong một tổ chức. Data Mapping là bước đầu tiên để khai thác tối đa dữ liệu của bạn khi dữ liệu đạt được tích hợp, chuyển đổi và khi dữ liệu được lưu trữ để sử dụng trong tương lai.
Các bước Data Mapping.
Bước 1: Xác định – Xác định dữ liệu sẽ được di chuyển. Đối với tích hợp dữ liệu, tần suất truyền dữ liệu cũng được xác định.
Bước 2: Lập bản đồ các nguồn dữ liệu sao cho khớp với các trường đích.
Bước 3: Chuyển đổi – Nếu một nguồn được yêu cầu chuyển đổi, công thức hoặc quy tắc chuyển đổi sẽ được mã hóa.
Bước 4: Kiểm tra – Sử dụng hệ thống kiểm tra và dữ liệu mẫu từ nguồn, chạy quá trình và chuyển giao để xem nó hoạt động như thế nào. Từ đó thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết.
Bước 5: Triển khai – Sau khi xác định rằng quá trình chuyển đổi dữ liệu đang hoạt động theo kế hoạch, hãy lên lịch cho sự kiện tiếp theo của quá trình di chuyển hoặc tích hợp.
Bước 6: Duy trì và cập nhật – Để tích hợp dữ liệu liên tục, Data Mappinglà một việc sẽ yêu cầu cập nhật và thay đổi khi nguồn dữ liệu mới được thêm vào, khi nguồn dữ liệu đã thay đổi hoặc khi các yêu cầu tại điểm đến thay đổi.
Việc lựa chọn công cụ Data Mapping phù hợp có ích thế nào?
Các công cụ chuyển đổi tiên tiến có thể giúp các doanh nghiệp khai thác nhiều hơn từ dữ liệu của họ mà không phải kéo dài ngân sách. Ví dụ về Data Mapping này cho thấy các trường dữ liệu được lập bản đồ từ nguồn đến đích.
Trong quá khứ, các tổ chức hay các doanh nghiệp ghi lại dữ liệu ở trên giấy, điều này có thể coi là chính xác vào thời điểm đó. Nhưng thời đại đã thay đổi và đã trở nên phức tạp hơn nhiều. Với nhiều dữ liệu hơn, nhiều dữ liệu hơn và thay đổi liên tục, các hệ thống dựa trên giấy không thể theo kịp tốc độ. Điều đó thiếu minh bạch và không thể theo dõi những thay đổi không thể tránh khỏi trong các mô hình dữ liệu. Lập bản đồ bằng tay cũng có nghĩa là mã hóa các phép biến đổi bằng tay, việc này tốn thời gian và đầy lỗi.
Tính minh bạch cho các nhà phân tích.
Vì chất lượng của dữ liệu là vô cùng quan trọng nên các nhà phân tích dữ liệu cần có cái nhìn chính xác nhất về thời gian thực, dữ liệu tại nguồn và đích đến của nó. Các công cụ sẽ cung cấp một cái nhìn chung về cấu trúc dữ liệu đang được lập bản đồ để các nhà phân tích có thể nhìn thấy nội dung và các chuyển đổi dữ liệu.
Tối ưu hóa các định dạng phức tạp.
Với quá nhiều luồng dữ liệu từ các nguồn khác nhau, khả năng tương thích dữ liệu trở thành một vấn đề gây khó khăn. Các công cụ tốt có thể giúp hợp lý hóa quá trình chuyển đổi bằng cách cung cấp các công cụ tích hợp để đảm bảo chuyển đổi chính xác các định dạng phức tạp, giúp tiết kiệm thời gian và giảm khả năng xảy ra lỗi của con người.
Ít khó khăn hơn so với việc thay đổi mô hình dữ liệu.
Việc lập bản đồ dữ liệu không phải là việc một sớm một chiều. Những thay đổi về tiêu chuẩn dữ liệu, yêu cầu báo cáo và hệ thống có nghĩa là bản đồ cần được bảo trì. Các công cụ lập bản đồ dữ liệu tốt cho phép người dùng theo dõi các thay đổi khi bản đồ được cập nhật. Các công cụ lập bản đồ dữ liệu cũng cho phép người dùng sử dụng lại bản đồ, vì vậy bạn không phải bắt đầu lại từ đầu mỗi lần thực hiện.
Lập bản đồ dữ liệu doanh nghiệp để quản lý dữ liệu tốt hơn.
Data Mapping là một phần thiết yếu để đảm bảo rằng trong quá trình di chuyển dữ liệu từ nguồn đến đích, có độ chính xác của dữ liệu được duy trì. Thực hiện Data Mapping tốt có thể đảm bảo chất lượng dữ liệu tốt hơn trong kho dữ liệu.
Các kỹ thuật Data Mapping.
Trong Data Mapping có 3 kỹ thuật chính được sử dụng nhiều nhất chính là:
1. Manual Data Mapping.
Manual Data Mapping theo cách thủ công và theo yêu cầu của những người lập trình và người lập bản đồ dữ liệu chuyên nghiệp. Các chuyên gia công nghệ sẽ viết mã và lập sơ đồ cho các nguồn dữ liệu của bạn.
Mặc dù quá trình thực hiện có thể sẽ khó khăn nhưng bạn hoàn toàn có thể nhận sự trợ giúp từ các chuyên gia. Và điều đó cho phép bạn hoàn toàn kiểm soát và tùy chỉnh sơ đồ dữ liệu của mình.
2. Semi-automated Data Mapping.
Semi-automated Data Mapping yêu cầu một số kiến thức về mã hóa nhất định. Và có nghĩa là khi đội nhóm của bạn sẽ kết hợp cả kiểu lập sơ đồ thủ công và lập sơ đồ tự động.
Các phần mềm sẽ lập ra sơ đồ dữ liệu tạo ra một sự kết nối giữa các nguồn dữ liệu. Sau đó một chuyên gia công nghệ thông tin (IT) sẽ xem xét các kết nối đó và thực hiện các điều chỉnh thủ công khi cần thiết.
3. Automated Data Mapping.
Automated Data Mapping có nghĩa là bạn sẽ có một số công cụ xử lý tất cả các khía cạnh cho quá trình Data Mapping. Tất cả những gì bạn cần làm chỉ là mua và học cách để sử dụng nó.
Hy vọng qua bài viết trên Digalyst có thể cung cấp thêm cho bạn những kiến thức hữu ích mà bạn đang tìm kiếm! Tham gia cộng đồng Data Analysis cho sinh viên trên Facebook tại đây!
