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Data Mapping im Fokus: Optimierung Ihrer Datenlandschaft

Janina Horn

Data Mapping ermöglicht eine effektive Organisation und Nutzung von Informationen  – welche für den Unternehmenserfolg entscheidend sind.

Data Mapping ist eine praktische Methode, um Datenquellen zu verstehen, zu integrieren und zu optimieren. 

In diesem Blogartikel erfahren Sie, wie Data Mapping Unternehmen hilft, ihre Datenmengen wertschöpfend zu nutzen. Von der Identifikation relevanter Datenquellen über die Festlegung von Mapping-Regeln bis zur Implementierung praxisorientierter Lösungen – wir werfen einen Blick darauf, wie Data Mapping den Weg für ein effizientes Datenmanagement ebnet. 

Data Mapping – Definition

data mapping definition

Data Mapping ist ein Prozess, bei dem Datenfelder aus unterschiedlichen Datenquellen identifiziert, verknüpft und zugeordnet werden. Ziel ist es, einen klaren Überblick über den Datenfluss und die Struktur zu erhalten. 

Durch Data Mapping können Unternehmen Datenintegration, Migration und Analyse effizienter durchführen. 

Es ermöglicht die Transformation von Daten zwischen verschiedenen Formaten und Schemata. Die Genauigkeit der Zuordnungen ist entscheidend, um konsistente und qualitativ hochwertige Informationen zu gewährleisten. 

Data Mapping ist ein Schlüsselelement für die Optimierung von Geschäftsprozessen und die effektive Nutzung von Datenressourcen.

Die Bedeutung von Datenschutz und Compliance

Datenschutz und Compliance sind entscheidend für Data Mapping, da dieser Prozess die Identifikation, Zuordnung und Verknüpfung von Datenfeldern aus verschiedenen Quellen umfasst. Die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO ist unerlässlich, um die Privatsphäre von Einzelpersonen zu schützen. 

Data Mapping muss sicherstellen, dass Unternehmen persönliche Daten gemäß den Grundsätzen der Datensparsamkeit und Zweckbindung verarbeiten.

Die Rechte der betroffenen Personen, wie das Recht auf Auskunft und Löschung, müssen beim Data Mapping respektiert werden. Datenschutzregelungen erfordern zudem angemessene Sicherheitsmaßnahmen, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu gewährleisten. Die Integration von Datenschutz und Compliance in den Data Mapping-Prozess dient der Risikominimierung, da Verstöße zu rechtlichen Konsequenzen und finanziellen Strafen führen können.

Branchenspezifische Standards, wie im Gesundheitswesen (HIPAA) oder Finanzwesen (PCI-DSS), müssen Unternehmen ebenfalls beachten. Durch die Berücksichtigung von Datenschutzrichtlinien fördern sie die Datenqualität und -integrität. Data Mapping ermöglicht Unternehmen, Daten korrekt zu verarbeiten und gleichzeitig die Einhaltung von Compliance-Standards zu gewährleisten.

Zusammengefasst: Datenschutz und Compliance sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass Data Mapping sowohl ethisch als auch rechtlich korrekt erfolgt. Die Integration dieser Prinzipien in den Prozess trägt dazu bei, Datenschutz- und Compliance-Risiken zu minimieren und gleichzeitig die Qualität und Integrität der verarbeiteten Daten zu gewährleisten.

data mapping benefits

Vorteile von Data Mapping

Durch die Anwendung von Data Mapping ergeben sich folgende Vorteile:

  • Verbesserung der Datenqualität und -konsistenz
  • Effizientere Entscheidungsfindung durch klare Datenstruktur
  • Unterstützung bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen
  • Risikominimierung durch rechtskonforme Datenverarbeitung
  • Erhöhte Effizienz bei der Analyse und Nutzung von Datenressourcen
data mapping process

Data-Mapping-Prozess – Ablauf

Der Data-Mapping-Ablauf umfasst mehrere Schritte, die darauf abzielen, Datenfelder aus verschiedenen Quellen zu identifizieren, zuzuordnen und zu verknüpfen. Hier ist eine Beschreibung des typischen Ablaufs:

Definition des Ziels

  • Klar definieren, warum Data Mapping durchgeführt wird (z.B., Datenintegration, Migration, Compliance).
  • Festlegen, welche Datenquellen und -ziele einbezogen werden sollen.

Beispiel: Ein Unternehmen plant die Einführung eines Customer Relationship Management (CRM)-Systems.  Data Mapping soll dazu dienen, Kundendaten aus verschiedenen Abteilungen in einer zentralen Datenbank zu integrieren.

Identifikation der Datenquellen

  • Erfassen aller relevanten Datenquellen, unabhängig von ihrem Ursprung (Datenbanken, Dateien, APIs). Mehr Informationen dazu, wie dies genau funktioniert, erhalten Sie in unserem Beitrag zu Data Wrangling.

Beispiel: Datenquellen können interne Datenbanken, Excel-Dateien mit Vertriebsinformationen und externe APIs von Marketingplattformen sein.

Dateninventar erstellen

  • Erstellen eines umfassenden Inventars aller vorhandenen Datenfelder in den identifizierten Quellen.

Beispiel: Das Dateninventar könnte eine Liste von Kundenattributen wie Name, Adresse, Einkaufsverhalten und Kontakthistorie enthalten.

Festlegung der Datenziele

  • Klar definieren, welche Daten in den Zielquellen benötigt werden.
  • Bestimmen, wie Daten transformiert oder umgewandelt werden müssen.

Beispiel: Das Ziel könnte sein, ein einheitliches Kundendatenprofil zu erstellen, das alle relevanten Informationen für personalisierte Marketingkampagnen enthält.

Mapping-Regeln entwickeln

  • Festlegen von Regeln, wie Datenfelder zwischen den Quellen und Zielen zugeordnet

werden sollen.

  • Berücksichtigung von Datenformaten, -typen und -struktur.
  • Wenn während des Mapping-Prozesses Unstimmigkeiten oder Fehler behoben werden müssen, bietet es sich an, Tools des Data Cleaning zu verwenden.

Beispiel: Regel – Der Name aus der Vertriebsdatenbank wird mit dem Namen aus der CRM-API abgeglichen, um sicherzustellen, dass sie einheitlich sind.

Durchführung des Mappings

  • Tatsächliche Zuordnung der Datenfelder gemäß den festgelegten Regeln.
  • Verwendung von Tools oder manuellen Prozessen, je nach Komplexität.

Beispiel: Tatsächliche Zuordnung von Kundeninformationen gemäß den festgelegten Regeln, um eine konsistente Datenstruktur zu schaffen.

Validierung und Qualitätssicherung

  • Überprüfung der Genauigkeit der Datenzuordnungen.
  • Sicherstellen, dass die Transformationen den Anforderungen entsprechen.

Beispiel: Überprüfung, ob alle Kundendaten korrekt zugeordnet wurden, und Sicherstellung, dass alle erforderlichen Transformationen erfolgreich durchgeführt wurden.

Implementierung

  • Umsetzung der Data Mapping-Regeln in die entsprechenden Systeme oder Prozesse.
  • Sicherstellen, dass die Daten gemäß den Vorgaben fließen.

Beispiel: Umsetzung der Data Mapping-Regeln in das neue CRM-System, um sicherzustellen, dass alle relevanten Daten entsprechend fließen.

Dokumentation

  • Erstellung einer umfassenden Dokumentation des Data Mapping-Prozesses.
  • Einschließlich der verwendeten Regeln, Quellen, Ziele und Transformationsanforderungen.

Beispiel: Erstellung einer umfassenden Dokumentation, die die verwendeten Regeln, Quellen, Ziele und Transformationen für zukünftige Referenzen festhält.

Monitoring und Wartung

  • Kontinuierliches Überwachen der Datenflüsse und -integrität.
  • Anpassung von Data Mapping-Regeln bei Änderungen in den Datenquellen oder Zielen.

Beispiel: Kontinuierliches Monitoring der Datenflüsse, um sicherzustellen, dass das Data Mapping auch bei zukünftigen Änderungen in den Quellen oder Zielen effektiv bleibt.

Dieser Ablauf stellt sicher, dass Data Mapping systematisch durchgeführt wird, um Daten korrekt, konsistent und zielgerichtet zu integrieren oder zu migrieren.

Werkzeuge und Techniken für Data Mapping

In der Anwendung von Data Mapping spielen verschiedene Werkzeuge und Techniken eine zentrale Rolle, um den Prozess der Identifikation, Zuordnung und Verknüpfung von Datenfeldern effizient zu gestalten. 

Die Auswahl der passenden Instrumente hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab, einschließlich der Komplexität der Transformationen, Art der Datenquellen und verfügbarer Ressourcen. 

Dies sind die Schlüsselwerkzeuge und -techniken:

  • ETL-Tools (Extract, Transform, Load): Unterstützen beim Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten zwischen verschiedenen Quellen und Zielen.
  • Data Integration Plattformen: Bieten umfassende Lösungen für die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.
  • Mapping-Tools: Ermöglichen die visuelle Definition von Datenzuordnungen ohne umfassende Programmierkenntnisse.
  • Datenbanken und SQL: Erlauben direkte Datenmanipulation und -abfrage für das Mapping von Datenfeldern.
  • APIs (Application Programming Interfaces): Bieten einen direkten Zugriff auf Datenquellen und -ziele für die Integration und das Mapping.
  • Skriptsprachen: Ermöglichen die programmgesteuerte Umsetzung von Data Mapping für spezifische Anpassungen und komplexe Transformationen.
  • Data Profiling-Tools: Unterstützen bei der Analyse von Datenquellen zur Identifikation von Mustern und Qualitätsproblemen.
  • Data Governance-Tools: Helfen bei der Dokumentation, Überwachung und Sicherstellung der Datenqualität während des Mapping-Prozesses.

Die effektive Anwendung dieser Werkzeuge und Techniken gewährleistet nicht nur einen reibungslosen Data Mapping-Ablauf, sondern trägt auch zur Verbesserung der Datenqualität, Integrationseffizienz und Compliance bei. Die Auswahl sollte auf den spezifischen Anforderungen des Projekts und den Ressourcen im Unternehmen basieren.

grüner kasten mit konfuzio logo

Data Mapping Use Cases

Im Folgenden finden Sie 4 verschiedene Use Cases, die Ihnen zeigen, wie Sie Data Mapping in der Praxis anwenden können.

Use Case 1 – Automatisierte Zuordnung von E-Mail-Anhängen

Konfuzio ist eine KI-Plattform für intelligente Dokumentenautomatisierung. Die Plattform liest und versteht unstrukturierte Daten, ermöglicht die automatische Verarbeitung von Dokumenten und beschleunigt Prozesse über hybride Multi-Cloud-Infrastrukturen. Mit Funktionen für Low-Code– und Pro-Code-Workflows bietet Konfuzio adaptive KI für verschiedene Anwendungsbereiche.

Use Case

Problem:

Ein Unternehmen erhält täglich eine Vielzahl von E-Mails mit verschiedenen Anhängen wie Rechnungen, Bestellungen und Verträgen. Das manuelle Extrahieren und Zuordnen dieser Informationen ist zeitaufwändig, fehleranfällig und behindert effiziente Arbeitsabläufe.

Lösung:

Konfuzio’s Document AI, in Verbindung mit Data Mapping, ermöglicht die automatische Extraktion von relevanten Daten aus E-Mail-Anhängen. Durch die Identifizierung und Zuordnung der Datenfelder können die Informationen präzise extrahiert und in die entsprechenden Systeme überführt werden.

Beispiel:

Ein E-Commerce-Unternehmen erhält täglich zahlreiche Bestellungen per E-Mail mit angehängten Rechnungen und Versanddetails. 

Konfuzio erkennt automatisch die relevanten Informationen, extrahiert Bestellnummern, Artikelbeschreibungen und Preise und überträgt sie direkt in das Bestands- und Buchhaltungssystem. 

Dies optimiert denerarbeitungsprozess von Bestellungen erheblich und minimiert Fehler.

Use Case 2 – Datenintegration für Kundenserviceoptimierung

Problem:

Ein Unternehmen hat Kundendaten in verschiedenen Abteilungen und Systemen (Vertrieb, Marketing, Support), was zu inkonsistenten Kundenprofilen führt. Dies beeinträchtigt die Effizienz des Kundenservice und die Fähigkeit, personalisierte Dienstleistungen anzubieten.

Lösung:

Durch Data Mapping werden Datenfelder aus verschiedenen Quellen identifiziert, zugeordnet und verknüpft. Einheitliche Kundendatenprofile werden erstellt, wodurch der Kundenservice optimiert und personalisierte Angebote ermöglicht werden.

Beispiel:

Ein Kunde ruft den Kundensupport an. Durch Data Mapping erhält der Support-Mitarbeiter sofort Zugriff auf ein einheitliches Kundenprofil, das Informationen zu vorherigen Einkäufen, Support-Tickets und Marketinginteraktionen enthält. Dies ermöglicht einen effizienten und personalisierten Kundenservice.

Use Case 3 – Datenmigration für Systemkonsolidierung

Problem:

Ein Unternehmen hat mehrere Legacy-Systeme mit unterschiedlichen Datenformaten. Bei der Konsolidierung in ein zentrales System kommt es zu Schwierigkeiten bei der Datenmigration aufgrund inkonsistenter Datenstrukturen und fehlender Zuordnungen.

Lösung:

Data Mapping ermöglicht die Identifikation von Datenfeldern in den Legacy-Systemen und deren Zuordnung zum neuen zentralen System. Dies erleichtert eine reibungslose Datenmigration und gewährleistet die Integrität der Daten.

Beispiel:

Das Unternehmen migriert von einem älteren ERP-System zu einem modernen zentralen System. Data Mapping stellt sicher, dass alle relevanten Informationen, wie Kundenstammdaten und Produktbestände, nahtlos in das neue System übertragen werden, ohne Datenverlust oder Inkonsistenzen.

Use Case 4 – Datenschutz-Compliance durch Datenklassifizierung

Problem:

Ein Unternehmen verarbeitet personenbezogene Daten, und es besteht die Notwendigkeit, Datenschutzgesetze wie die DSGVO einzuhalten. Es fehlt jedoch an einer klaren Zuordnung und Dokumentation der verarbeiteten Daten.

Lösung:

Data Mapping hilft dabei, personenbezogene Daten zu identifizieren, zu klassifizieren und ihre Verarbeitung zu dokumentieren. Dies unterstützt die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und ermöglicht ein transparentes Datenmanagement.

Beispiel:

Ein Kunde beantragt die Löschung seiner personenbezogenen Daten gemäß DSGVO. Durch Data Mapping kann das Unternehmen schnell und präzise identifizieren, wo die Kundendaten gespeichert sind und sicherstellen, dass es die Daten gemäß den gesetzlichen Anforderungen löscht.

Fazit – Praktische Lösungen für effizientes Datenmanagement und Compliance

Durch die klare Zuordnung und Verknüpfung von Datenfeldern aus verschiedenen Quellen ermöglicht Data Mapping nicht nur eine reibungslose Integration und Migration, sondern spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und Compliance. 

Die systematische Anwendung von Data Mapping ermöglicht Unternehmen, ihre Datenlandschaft zu verstehen, zu optimieren und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Von der Identifikation relevanter Datenquellen bis zur Implementierung von Mapping-Regeln und der kontinuierlichen Überwachung bietet Data Mapping einen umfassenden Ansatz für datengesteuerte Exzellenz. 

Sie haben Fragen zum optimalen Data Mapping für Ihr Unternehmen? Melden Sie sich bei uns und entdecken Sie, wie Konfuzio Ihnen dabei helfen kann, Ihre Daten effizient zu organisieren und zu maximalem Nutzen zu verarbeiten.

KF

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