datakortlægning er et afgørende designtrin i projekter til Datamigrering, dataintegration og datatransformation. Det omfatter kortlægning datafelter fra en kilde format til et mål format. Som følge heraf kan forretningsbrugere etablere forhold mellem separate datamodeller fra forskellige kilder eller systemer. Dette har indflydelse på forretningsanalyse, prognoser og forretningsbeslutninger. Så datakortlægning er ikke kun vigtig for dataintegrationsprocesser, men også væksten i forretningen.,
Hvordan er datakortlægning vigtig for erhvervslivet?
hvert firma beskæftiger sig med enorme mængder data, der kommer fra utallige kilder. Dataene kan opholde sig i forskellige formater, og derfor finder organisationer det uhyre vanskeligt at integrere dem i en samlet database for dataanalytikerne at få indsigt. Datakortlægning har en stor rolle at spille her. Det understøtter erhvervsbrugere kortdata hurtigere, som kan integreres til yderligere brug.,
datakortlægning på sin enkleste sigt er at kortlægge kildedatafelter til deres relaterede måldatafelter. For eksempel, værdien af lad os sige, at et kildedatafelt a går ind i et måldatafelt.. Datakortlægningsværktøjer giver udviklere mulighed for at kode disse konverteringsregler for at nå det forventede måludgang.
programmer består af underliggende metadata, der indeholder oplysninger om de enkelte dataobjekter, attributter, felter og forretnings-eller semantiske regler om, hvordan disse data fortsætter i dets datalager. For eksempel Salesforce.,com har et dataobjekt kaldet konti og dets skema består af felter, attributter, optællinger, dataintegritet og afhængighedsregler med andre dataobjekter. Derfor, hvis der er behov for at tilføje eller opdatere en ny datapost fra en anden applikation til Accounts data object, er der behov for at oprette et datakort mellem de indgående data i Salesforce.com konti format.,
kompleksiteten af datakort varierer fra den type hierarkiske datastruktur, som kilde eller målskema repræsenterer til kompleksiteten af konverteringsregler, som målprogrammet kræver for vellykket dataintegration. Kortlægningen kan også være mellem flere kilder og mål, hvor dataene fra to eller flere kilder skal flettes eller sammenføjes, før resultatet kortlægges til målet.
Hvad Er mulighederne & Funktioner af Data, Mapping-Værktøjer?,
i denne artikel vil jeg præsentere Adeptias AI-drevne datakortlægningsfunktioner, som jeg synes er unik på markedet med hensyn til bredden af funktioner, den understøtter out-of-the-bo.og letheden ved at implementere kortlægningsreglerne uden at skulle skrive brugerdefineret kode. Det bruger maskinlæring til at udlede datakortlægningsforudsigelser fra eksisterende bibliotek med testede datakort, hvilket reducerer indsatsen og tiden til at skabe intelligente datakort., Dens transformative funktioner som forbedret styrke, bro .serbaseret adgang, træk og slip kortlægning, overlegne indbyggede funktioner, og mere har gjort denne data mapping værktøj som frontløber. Du kan anmode om en demo af Adeptia oprette Forbindelse til prøve disse trin på vores live-software platform
Så lad os først begynde med at diskutere den grundlæggende funktion, styrke, som er, at det er helt browser-baseret. Alt du behøver er en bro .ser til at påberåbe sig mapper interface, og det åbner op på din maskine. Ingen grund til at installere en tyk klient på skrivebordet for at få adgang til denne grænseflade., Nu er fordelen for sin bro .serbaserede adgang også, at du kan få adgang til den hvor som helst via din sikre sky eller on-premise Adeptia login. Og hvis du er en del af en brugergruppe med delingsrettigheder med resten af dit team, kan du samarbejde med andre brugere om at bidrage eller hjælpe med din datakortlægningsaktivitet. Hastighed for at skabe data maps er ikke længere begrænset til en enkelt udvikler, nu med denne kollaborative platform dit team af business-brugere og udviklere kan arbejde sammen og skabe data, kort, hurtigt og fremskynde den tid, det tager at onboard data i dine applikationer.,
med dens træk og slip-kortlægning kan mapper-grænsefladen bruges af ikke-tekniske brugere. Klik og træk et kildefelt på et målfelt, og din kortlægning er færdig. Og hvis der er behov for at anvende yderligere regler på kortet, skal du bruge de indbyggede funktioner til at omdanne dataene i henhold til dine forretningsregler. Indbyggede funktioner omfatter matematik, streng, betinget, kode konverteringer og database eller reference opslag. Brugere kan også ringe til eksterne programmer, database lagrede procedurer og webebtjenester.,
Her er for eksempel en video om, hvordan man bruger en auto-kortfunktion til at konvertere kilden til et måldataformat.,højt Apps, ERP -, CRM -, CSV -, Excel eller andre
Relaterede Søgning: Video-Tutorials af Fælles Data Kortlægning Scenarier
Med virksomhedens data bliver mere varieret og omfattende, de har brug for erhvervslivet til at udnytte data og omdanne det til en værdifuld indsigt er blevet vigtigere end nogensinde., Før organisationer udtrækker værdi ud af så forskellige data, er organisationer nødt til at forene og omdanne dem til et format, der er egnet til de operationelle og analytiske processer. Denne relationsopbygning mellem forskellige datamodeller opnås gennem datakortlægning, som er et integreret trin i datastyring.
Der er mange ekstra funktioner, som vi gerne vil vise dig i en live demo, og også gå dig gennem dit eksempel og opbygge et kort i en live session.
