数据映射是数据过程的重要组成部分。数据映射中的一个错误可能导致组织出现波纹，通过重复错误和不准确的分析使其崩溃。因此，如果您未能理解数据映射的重要性或数据映射的实施方式，则您将业务成功的机会降至最低。
在本文中，您将了解什么是数据映射以及如何完成数据映射。
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数据映射说明
数据映射涉及将数据字段从一个数据库匹配到另一个数据库的过程。它是ETL过程的重要组成部分，有助于数据迁移、数据集成和其他重要的数据管理任务。
业务数据在同质化后进行分析，以便决策者能够正确访问和使用。目前，数据来自许多源，每个源都可以以多种方式定义类似的数据点。
借助 ETL 数据映射工具，您可以弥合两个系统或数据模型之间的差异，使数据能够以准确、准确的方式从源中移动。
尽管数据映射工具对于业务非常有用，但随着数据量和源的增加，数据映射过程变得非常复杂。因此，需要访问自动化的 ETL 数据映射工具，以便对大型数据集可行。
数据映射简化数据管理
数据管理最重要的部分是数据映射。如果数据映射不正确，则在到达目标时可能会损坏数据。确保数据映射的质量可帮助组织在数据迁移、转换、集成等方面接收大部分数据。
数据迁移
数据迁移涉及在系统之间作为一次性事件移动数据的过程。在迁移过程之后，目标是迁移数据的新源，因此，该源将被清除。数据映射工具可用于通过将源数据字段映射到目标字段来执行迁移过程。
数据集成
数据集成涉及跨业务生态系统集成各种类型的应用程序的过程。它可以计划，也可以由事件触发。与数据迁移类似，用于集成的数据映射还必须匹配源和目标等字段。
数据转换
数据转换涉及将数据从源格式转换为目标格式的过程
数据仓库
如果目标是将所有数据传输到一个称为仓库的源中，以便进一步实现。当用户运行查询或分析时，将从仓库提取数据。仓库中存在的数据已经过迁移、集成和转换。数据映射工具允许组织确保当数据进入仓库时，它按预期方式到达目的地。
数据映射步骤
可以使用一组步骤执行数据映射，例如：
第 1 步：此处定义必须移动的数据。对于数据集成，在此步骤中，还定义了数据传输频率。
第 2 步：接下来，映射数据，并将源数据字段与目标数据字段匹配。
第 3 步：数据映射后，转换完成。
第 4 步：在此步骤中，测试系统用于从源中采样数据，运行传输以查看其工作原理，并根据需要进行调整。
第 5 步：数据转换后，甚至计划迁移或集成。
步骤 6：在最后一步中，维护是首要任务。当追加新数据源或源更改或目标要求更改时，数据映射将更新。
为未来设定路径
数据映射使组织能够轻松、精确地分析大数据流。它可帮助公司保持数据质量，并使用实时数据做出更好、更准确的业务决策。它简化了数据转换过程，节省了时间并减少了人为错误的可能性。简而言之，数据映射不仅提高了数据质量，还增强了决策能力。