titre de la cartographie des données

Focus sur le data mapping : optimiser votre environnement de données

Janina Horn

La cartographie des données permet d'organiser et d'utiliser efficacement les informations - qui sont essentielles à la réussite de l'entreprise.

Le data mapping est une méthode pratique pour comprendre, intégrer et optimiser les sources de données. 

Dans cet article de blog, vous découvrirez comment le mappage des données aide les entreprises à exploiter leurs volumes de données à valeur ajoutée. De l'identification des sources de données pertinentes à la mise en œuvre de solutions pratiques en passant par la définition de règles de cartographie, nous jetons un coup d'œil sur la manière dont le data mapping ouvre la voie à une gestion efficace des données. 

Cartographie des données - Définition

définition de la cartographie des données

Le data mapping est un processus au cours duquel des champs de données provenant de différentes sources de données sont identifiés, reliés et attribués. L'objectif est d'obtenir une vue d'ensemble claire du flux et de la structure des données. 

Le mappage des données permet aux entreprises d'effectuer l'intégration, la migration et l'analyse des données de manière plus efficace. 

Il permet de transformer les données entre différents formats et schémas. La précision des correspondances est essentielle pour garantir la cohérence et la qualité des informations. 

La cartographie des données est un élément clé pour l'optimisation des processus d'entreprise et l'utilisation efficace des ressources de données.

L'importance de la protection des données et de la conformité

La protection des données et la conformité sont essentielles pour le mappage des données, car ce processus implique l'identification, le mappage et l'association de champs de données provenant de différentes sources. La conformité aux lois sur la protection des données, telles que le RGPD, est essentielle pour protéger la vie privée des individus. 

La cartographie des données doit garantir que les entreprises traitent les données personnelles conformément aux principes de minimisation des données et de limitation des finalités.

Les droits des personnes concernées, tels que le droit d'accès et de suppression, doivent être respectés lors de la cartographie des données. Les règles de protection des données exigent également des mesures de sécurité appropriées pour garantir la confidentialité et l'intégrité des données. L'intégration de la protection des données et de la conformité dans le processus de cartographie des données permet de réduire les risques, car les infractions peuvent entraîner des conséquences juridiques et des pénalités financières.

Des normes spécifiques au secteur, comme dans le domaine de la santé (HIPAA) ou de la finance (PCI-DSS), les entreprises doivent également en tenir compte. En tenant compte des directives de protection des données, elles favorisent la qualité et l'intégrité des données. Le mappage des données permet aux entreprises de traiter correctement les données tout en garantissant le respect des normes de conformité.

En résumé : La protection des données et la conformité sont indispensables pour garantir que le mappage des données s'effectue de manière à la fois éthique et légale. L'intégration de ces principes dans le processus contribue à minimiser les risques liés à la protection des données et à la conformité, tout en garantissant la qualité et l'intégrité des données traitées.

Avantages de la cartographie des données

Avantages du data mapping

L'utilisation de la cartographie des données présente les avantages suivants :

  • Amélioration de la qualité et de la cohérence des données
  • Prise de décision plus efficace grâce à une structure de données claire
  • Aide à la mise en conformité avec la législation sur la protection des données
  • Réduction des risques grâce à un traitement des données conforme à la législation
  • Efficacité accrue dans l'analyse et l'utilisation des ressources de données
processus de cartographie des données

Processus de cartographie des données - Déroulement

Le processus de cartographie des données comprend plusieurs étapes visant à identifier, attribuer et relier des champs de données provenant de différentes sources. Voici une description du processus typique :

Définition de l'objectif

  • Définir clairement les raisons pour lesquelles le data mapping est effectué (par exemple, intégration des données, migration, conformité).
  • Définir les sources et les objectifs des données à inclure.

exemple : Une entreprise prévoit d'introduire un système de gestion de la relation client (CRM). Le data mapping doit servir à intégrer les données clients de différents départements dans une base de données centrale.

Identification des sources de données

  • Capture de toutes les sources de données pertinentes, quelle que soit leur origine (bases de données, fichiers, API). Pour plus d'informations sur la manière dont cela fonctionne exactement, consultez notre article sur La manipulation des données.

exemple : Les sources de données peuvent être des bases de données internes, des fichiers Excel contenant des informations sur les ventes et des API externes de plateformes de marketing.

Créer un inventaire des données

  • établir un inventaire complet de tous les champs de données existants dans les sources identifiées

exemple : L'inventaire des données pourrait contenir une liste d'attributs de clients tels que le nom, l'adresse, le comportement d'achat et l'historique des contacts.

Définition des objectifs en matière de données

  • Définir clairement les données nécessaires dans les sources cibles.
  • Déterminer comment les données doivent être transformées ou converties.

exemple : L'objectif pourrait être de créer un profil de données clients unique contenant toutes les informations pertinentes pour des campagnes de marketing personnalisées.

Développer des règles de cartographie

  • Définir des règles pour le mappage des champs de données entre les sources et les cibles.

doivent être.

  • Prise en compte des formats, des types et de la structure des données.
  • Si des incohérences ou des erreurs doivent être corrigées pendant le processus de cartographie, il est judicieux d'utiliser des outils du Nettoyage des données à utiliser.

exemple : Règle - Le nom issu de la base de données des ventes est comparé au nom issu de l'API CRM afin de s'assurer qu'ils sont cohérents.

Réalisation du mapping

  • Affectation effective des champs de données conformément aux règles établies.
  • Utilisation d'outils ou de processus manuels, selon la complexité.

exemple : Attribution effective des informations sur les clients conformément aux règles établies afin de créer une structure de données cohérente.

Validation et assurance qualité

  • Vérification de l'exactitude des affectations de données.
  • S'assurer que les transformations sont conformes aux exigences.

exemple : vérifier que toutes les données clients ont été correctement attribuées et s'assurer que toutes les transformations nécessaires ont été effectuées avec succès

Mise en œuvre

  • Mise en œuvre des règles de cartographie des données dans les systèmes ou processus appropriés.
  • S'assurer que les données circulent conformément aux directives.

exemple : Mise en œuvre des règles de data mapping dans le nouveau système CRM afin de garantir que toutes les données pertinentes circulent de manière appropriée.

Documentation

  • Création d'une documentation complète sur le processus de cartographie des données.
  • Y compris les règles utilisées, les sources, les objectifs et les exigences de transformation.

exemple : Création d'une documentation complète qui consigne les règles utilisées, les sources, les objectifs et les transformations pour les références futures.

Suivi et maintenance

  • Surveiller en permanence les flux et l'intégrité des données.
  • Adaptation des règles de data mapping en cas de modification des sources de données ou des objectifs.

exemple : Surveiller en permanence les flux de données pour s'assurer que le mappage des données reste efficace même en cas de changements futurs dans les sources ou les objectifs.

Ce processus garantit que le mappage des données est effectué de manière systématique afin d'intégrer ou de migrer les données de manière correcte, cohérente et ciblée.

Outils et techniques de cartographie des données

Dans l'application de la cartographie des données, différents outils et techniques jouent un rôle central afin d'organiser efficacement le processus d'identification, d'attribution et de liaison des champs de données. 

Le choix des outils appropriés dépend des exigences spécifiques du projet, y compris la complexité des transformations, le type de sources de données et les ressources disponibles. 

Ce sont les outils et les techniques clés :

  • Outils ETL (Extract, Transform, Load) : Assister à l'extraction, à la transformation et au chargement de données entre différentes sources et destinations.
  • Plateformes d'intégration des données : Fournissent des solutions complètes pour l'intégration de données provenant de différentes sources.
  • Outils de cartographie : Permettent de définir visuellement des associations de données sans connaissances approfondies en programmation.
  • Bases de données et SQL : Permettent la manipulation et l'interrogation directes des données pour le mappage des champs de données.
  • les API (interfaces de programmation d'applications) : Fournissent un accès direct aux sources et aux cibles de données pour l'intégration et le mappage.
  • Langages de script : Permettent la mise en œuvre programmée de la cartographie des données pour des adaptations spécifiques et des transformations complexes.
  • Outils de profilage des données : Aider à l'analyse des sources de données pour identifier les modèles et les problèmes de qualité.
  • Outils de gouvernance des données : Aider à documenter, surveiller et assurer la qualité des données pendant le processus de cartographie.

L'utilisation efficace de ces outils et techniques garantit non seulement le bon déroulement du processus de cartographie des données, mais contribue également à améliorer la qualité des données, l'efficacité de l'intégration et la conformité. Le choix doit se faire en fonction des besoins spécifiques du projet et des ressources de l'entreprise.

boîte verte avec logo confucius

Cas d'utilisation de la cartographie des données

Vous trouverez ci-dessous 4 cas d'utilisation différents qui vous montreront comment utiliser le data mapping dans la pratique.

Use Case 1 - Attribution automatisée des pièces jointes aux e-mails

Konfuzio est une plateforme d'IA pour automatisation intelligente des documents. La plate-forme lit et comprend données non structuréesLa solution de gestion des documents de l'entreprise permet le traitement automatique des documents et accélère les processus dans les infrastructures hybrides multi-cloud. Avec des fonctions pour Code Low- et des flux de travail Pro-Code, Konfuzio propose une IA adaptative pour différents domaines d'application.

Cas d'utilisation

problème :

Une entreprise reçoit chaque jour un grand nombre d'e-mails avec différentes pièces jointes telles que des factures, des commandes et des contrats. L'extraction et le classement manuels de ces informations prennent du temps, sont sources d'erreurs et entravent l'efficacité des processus de travail.

Solution :

Konfuzio's Document AI, en combinaison avec le data mapping, permet la extraction automatique des données pertinentes à partir de pièces jointes à des e-mails. L'identification et l'attribution des champs de données permettent d'extraire les informations avec précision et de les transférer dans les systèmes correspondants.

exemple :

Une entreprise de commerce électronique reçoit chaque jour de nombreuses commandes par e-mail avec les factures et les détails d'expédition en pièce jointe. 

Confuzio reconnaît automatiquement les informations pertinentes, extrait les numéros de commande, les descriptions des articles et les prix et les transfère directement dans le système de gestion des stocks et de comptabilité. 

Cela optimise considérablement le processus de traitement des commandes et minimise les erreurs.

Cas d'utilisation 2 - Intégration des données pour l'optimisation du service client

problème :

Une entreprise a des données clients dans différents départements et systèmes (ventes, marketing, support), ce qui entraîne des profils clients incohérents. Cela nuit à l'efficacité du service client et à la capacité d'offrir des services personnalisés.

Solution :

Le mappage des données permet d'identifier, de classer et de relier les champs de données provenant de différentes sources. Des profils de données clients uniformes sont créés, ce qui permet d'optimiser le service client et de proposer des offres personnalisées.

exemple :

Un client appelle le service d'assistance clientèle. Grâce au data mapping, l'agent d'assistance a immédiatement accès à un profil client unique contenant des informations sur les achats précédents, les tickets d'assistance et les interactions marketing. Cela permet un service client efficace et personnalisé.

Cas d'utilisation 3 - Migration des données pour la consolidation du système

problème :

Une entreprise possède plusieurs systèmes patrimoniaux avec des formats de données différents. Lors de la consolidation dans un système central, des difficultés apparaissent lors de la migration des données en raison de structures de données incohérentes et d'affectations manquantes.

Solution :

Le data mapping permet d'identifier les champs de données dans les systèmes patrimoniaux et de les associer au nouveau système central. Cela facilite une migration des données en douceur et garantit l'intégrité des données.

exemple :

L'entreprise migre d'un ancien système ERP vers un système central moderne. Le data mapping garantit que toutes les informations pertinentes, telles que les données de base des clients et les stocks de produits, sont transférées de manière transparente dans le nouveau système, sans perte de données ni incohérences.

Cas d'utilisation 4 - Conformité de la protection des données grâce à la classification des données

problème :

Une entreprise traite des données à caractère personnel et il est nécessaire de se conformer aux lois sur la protection des données telles que le RGPD. Cependant, il manque une attribution et une documentation claires des données traitées.

Solution :

Le data mapping aide à identifier et à classer les données personnelles et à documenter leur traitement. Cela favorise le respect des règles de protection des données et permet une gestion transparente des données.

exemple :

Un client demande la suppression de ses données personnelles conformément au RGPD. Grâce à la cartographie des données, l'entreprise peut identifier rapidement et précisément l'endroit où les données du client sont stockées et s'assurer qu'elle supprime les données conformément aux exigences légales.

Conclusion - Des solutions pratiques pour une gestion efficace des données et de la conformité

En attribuant et en reliant clairement les champs de données provenant de différentes sources, le mappage des données permet non seulement une intégration et une migration en douceur, mais joue également un rôle crucial dans le respect des règles de protection des données et de la conformité. 

L'utilisation systématique du data mapping permet aux entreprises de comprendre et d'optimiser leur environnement de données et de prendre des décisions commerciales éclairées. De l'identification des sources de données pertinentes à la mise en œuvre de règles de cartographie et à la surveillance continue, le data mapping offre une approche complète de l'excellence pilotée par les données. 

Vous avez des questions sur la cartographie des données optimale pour votre entreprise ? Contactez-nous et découvrez comment Konfuzio peut vous aider à organiser efficacement vos données et à les traiter pour en tirer le meilleur parti.

KF

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