数据映射标题

关注数据映射:优化数据环境

亚尼娜-霍恩

数据映射可以有效地组织和使用信息,这对公司的成功至关重要。

数据映射是一种了解、整合和优化数据源的实用方法。 

在这篇博客文章中,您将了解数据映射如何帮助公司以增值方式利用其数据量。从确定相关数据源到定义映射规则和实施实用解决方案,我们将介绍数据映射如何为高效数据管理铺平道路。 

数据映射 - 定义

数据映射定义

数据映射是对来自不同数据源的数据字段进行识别、链接和分配的过程。其目的是获得数据流和结构的清晰概览。 

数据映射使公司能够更有效地整合、迁移和分析数据。 

它可以实现不同格式和模式之间的数据转换。映射的准确性对于确保信息的一致性和高质量至关重要。 

数据映射是优化业务流程和有效利用数据资源的关键因素。

数据保护与合规的重要性

数据保护和合规性对数据映射至关重要,因为这一过程涉及识别、映射和链接不同来源的数据字段。遵守数据保护法(如 GDPR)对于保护个人隐私至关重要。 

数据映射必须确保公司按照数据最小化和目的限制原则处理个人数据。

在数据映射过程中,必须尊重数据主体的权利,如知情权和删除权。数据保护法规还要求采取适当的安全措施,以确保数据的保密性和完整性。将数据保护和合规性纳入数据映射流程可将风险降至最低,因为违反规定可能导致法律后果和经济处罚。

特定行业标准,如医疗保健行业 (HIPAA)或金融(PCI-DSS),企业也必须考虑到这一点。通过考虑数据保护准则,企业可以提高数据质量和完整性。数据映射使公司能够正确处理数据,同时确保符合合规标准。

总而言之:数据保护和合规性对于确保数据映射的道德性和合法性至关重要。将这些原则纳入流程有助于最大限度地降低数据保护和合规风险,同时确保所处理数据的质量和完整性。

数据映射的优势

数据映射的优势

使用数据映射具有以下优势:

  • 提高数据质量和一致性
  • 清晰的数据结构提高决策效率
  • 支持遵守数据保护法规
  • 通过合法合规的数据处理最大限度降低风险
  • 提高分析和使用数据资源的效率
数据映射过程

数据映射过程--程序

数据映射过程包括几个步骤,旨在识别、映射和链接不同来源的数据字段。以下是典型流程的描述:

目标的定义

  • 明确定义进行数据映射的原因(如数据集成、迁移、合规性)。
  • 确定要纳入哪些数据源和目标。

例如 某公司计划引入客户关系管理系统(CRM)。 数据映射将用于把不同部门的客户数据整合到一个中央数据库中。

确定数据源

  • 捕获所有相关数据源,无论其来源如何(数据库、文件、API)。有关具体工作原理的更多信息,请参阅我们的以下文章 数据整理.

例如 数据源可以是内部数据库、包含销售信息的 Excel 文件以及营销平台的外部 API。

创建数据清单

  • 对已确定来源中的所有现有数据字段进行全面清查。

例如 数据清单可包含客户属性列表,如姓名、地址、购买行为和联系历史。

数据目标的定义

  • 明确定义目标源需要哪些数据。
  • 确定必须如何转换数据。

例如 这样做的目的是建立一个标准化的客户数据档案,其中包含个性化营销活动所需的所有相关信息。

制定绘图规则

  • 定义数据字段在源和目的地之间的映射规则。

要实现。

  • 考虑数据格式、类型和结构。
  • 如果需要在制图过程中纠正差异或错误,最好使用以下工具 数据清理 使用。

例如 规则 - 将销售数据库中的名称与 CRM API 中的名称进行匹配,以确保两者一致。

绘制地图

  • 根据定义的规则实际分配数据字段。
  • 根据复杂程度使用工具或人工流程。

例如 根据定义的规则实际分配客户信息,以创建一致的数据结构。

验证和质量保证

  • 检查数据分配的准确性。
  • 确保转换符合要求。

例如 检查所有客户数据是否已正确分配,并确保所有必要的转换都已成功进行。

实施

  • 在相应的系统或流程中执行数据映射规则。
  • 确保数据流符合规范。

例如 在新的客户关系管理系统中实施数据映射规则,确保所有相关数据都能相应地流动。

文件

  • 创建数据映射过程的综合文档。
  • 包括使用的规则、来源、目标和转换要求。

例如 创建全面的文档,记录所使用的规则、来源、目标和转换,供今后参考。

监测和维护

  • 持续监控数据流和完整性。
  • 在数据源或目标发生变化时调整数据映射规则。

例如 持续监控数据流,确保数据映射在未来来源或目标发生变化时依然有效。

这一流程可确保系统地进行数据映射,以便正确、一致和有针对性地整合或迁移数据。

数据映射的工具和技术

各种工具和技术在数据映射的应用中发挥着核心作用,以便有效地组织数据字段的识别、分配和链接过程。 

选择适当的工具取决于具体的项目要求,包括转换的复杂性、数据源类型和可用资源。 

这些是关键的工具和技术:

  • ETL 工具(提取、转换、加载): 支持在不同来源和目的地之间提取、转换和加载数据。
  • 数据集成平台: 为整合不同来源的数据提供全面的解决方案。
  • 绘图工具: 无需大量编程知识,即可实现数据分配的可视化定义。
  • 数据库和 SQL: 允许直接操作数据和查询映射数据字段。
  • 应用程序接口(API): 提供对数据源和目标的直接访问,以便进行集成和制图。
  • 脚本语言 通过程序控制数据映射的实施,实现特定的调整和复杂的转换。
  • 数据剖析工具: 协助分析数据源,以确定模式和质量问题。
  • 数据治理工具: 在绘图过程中协助记录、监测和确保数据质量。

有效使用这些工具和技术不仅能确保数据映射过程顺利进行,还有助于提高数据质量、集成效率和合规性。应根据项目的具体要求和组织的资源情况进行选择。

印有 konfuzio 徽标的绿色包装盒

数据映射使用案例

下面有 4 个不同的使用案例,向你展示如何在实践中应用数据映射。

用例 1 - 自动分配电子邮件附件

Konfuzio 是一个人工智能平台,用于 智能文件自动化.该平台可读取并理解 非结构化数据新解决方案通过混合多云基础设施实现了文件的自动处理并加快了流程。其功能包括 低代码- Konfuzio 可为各种应用领域提供自适应人工智能。

使用案例

问题

公司每天都会收到大量电子邮件,其中包含发票、订单和合同等各种附件。手动提取这些信息并对其进行分类既耗时又容易出错,还会妨碍高效的工作流程。

解决方案:

Konfuzio 的 文件AI与数据映射相结合,可实现 自动提取相关数据 从电子邮件附件中提取信息。通过识别和分配数据字段,可以精确提取信息并传输到相关系统。

例如

一家电子商务公司每天都会收到大量通过电子邮件发送的订单,其中附有发票和发货详情。 

Konfuzio 可自动识别相关信息,提取订单号、项目描述和价格,并将其直接传输到库存和会计系统。 

这大大优化了订单处理程序,并将错误降至最低。

用例 2 - 优化客户服务的数据整合

问题

公司的客户数据存在于不同的部门和系统中(销售、营销、支持),这导致客户资料不一致。这会影响客户服务的效率和提供个性化服务的能力。

解决方案:

数据映射用于识别、分配和链接不同来源的数据字段。创建统一的客户数据档案,从而优化客户服务,提供个性化服务。

例如

客户致电客户支持中心。通过数据映射,客服人员可以立即访问标准化的客户档案,其中包含以前的购买、支持单和营销互动信息。这样就能提供高效和个性化的客户服务。

用例 3 - 数据迁移促进系统整合

问题

一家公司有多个数据格式不同的遗留系统。在合并到一个中央系统的过程中,由于数据结构不一致和缺失分配,数据迁移出现了困难。

解决方案:

数据映射可以识别遗留系统中的数据字段,并将其分配到新的中央系统中。这有助于数据的顺利迁移,并确保数据的完整性。

例如

该公司正在从旧的企业资源规划系统迁移到现代化的集中式系统。数据映射可确保客户主数据和产品库存等所有相关信息无缝转移到新系统,而不会出现数据丢失或不一致的情况。

用例 4 - 通过数据分类实现数据保护合规性

问题

公司处理个人数据,需要遵守数据保护法,如 GDPR。然而,对所处理的数据缺乏明确的分配和记录。

解决方案:

数据映射有助于对个人数据进行识别和分类,并记录其处理过程。这有助于遵守数据保护法规,实现透明的数据管理。

例如

客户要求按照 GDPR 删除其个人数据。通过数据映射,公司可以快速准确地确定客户数据的存储位置,并确保按照法律要求删除数据。

结论--高效数据管理和合规性的实用解决方案

通过明确分配和链接不同来源的数据字段,数据映射不仅可以实现顺利的集成和迁移,还能在遵守数据保护法规和合规性方面发挥至关重要的作用。 

数据映射的系统化应用使企业能够了解和优化其数据状况,并做出明智的业务决策。从相关数据源的识别到映射规则的实施和持续监控,数据映射为实现数据驱动的卓越性提供了一种全面的方法。 

您对贵公司的最佳数据映射有疑问吗?请与我们联系,了解 Konfuzio 如何帮助您高效组织数据并处理数据,从而获得最大收益。

KF

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