Data mapping er en avgjørende design trinn i data migrering, data integration og data transformasjoner prosjekter. Det omfatter kartlegging av datafelter fra kilden format til et mål-format. Som en konsekvens av at bedrifter kan etablere relasjoner mellom separate data modeller fra ulike kilder og systemer. Dette gjør en innvirkning på forretnings-analyse, prognoser og virksomhet beslutningsprosesser. Så, data mapping er ikke bare viktig for data integrasjon prosesser, men også veksten av virksomheten.,
Hvordan er Data Mapping Viktig for Virksomheten?
Alle selskap som handler med enorme mengder data som kommer fra et utall kilder. Data kan ligge i ulike formater, og så organisasjoner finner det uhyre vanskelig å integrere det i en felles database for data analytikere å få innsikt. Data mapping har en stor rolle å spille her. Den støtter business-brukere kart data raskere, noe som kan være integrert for videre bruk.,
Data kartlegging i sin enkleste sikt er å kartlegge kilde datafeltene til deres relaterte mål datafelt. For eksempel verdien av la oss si en kilde datafelt En går inn i et mål-data-feltet X. Data Mapping verktøy som tillater utviklere å kode disse konvertering regler for å oppnå de forventede mål utgang.
Programmer består av underliggende metadata som gir informasjon om de enkelte data objekter, egenskaper, felt-og forretnings -, eller semantiske regler om hvordan denne informasjonen er faste i sitt dataregister. For eksempel Salesforce.,com har et data objekt kalt Kontoer og dens skjema består av felt, attributter, kodelister, data integritet og avhengighet regler med andre data objekter. Derfor, hvis det er behov for å legge til eller oppdatere en ny data fra et annet program i regnskapene objekt så er det et behov for å opprette en datatilordning mellom innkommende data i Salesforce.com -Kontoer-format.,
kompleksiteten av data kart varierer fra type hierarkisk datastruktur som kilde eller mål-skjema representerer til kompleksiteten av konvertering regler som mål programmet krever for vellykket data integration. Også kartlegging kan være mellom flere kilder og mål hvor data fra to eller flere kilder trenger å være slått sammen eller sluttet før kartlegging føre til målet.
Hva Er Mulighetene & Funksjoner av Data Mapping Verktøy?,
I denne artikkelen, jeg kommer til å presentere Adeptia er AI-drevet data kartlegging evner som jeg tror er unikt i markedet i form av bredde av funksjoner den støtter out-of-the-box og enkel å implementere kartlegging regler uten å måtte skrive egendefinert kode. Den bruker maskinen læring for inferring data mapping spådommer fra eksisterende bibliotek-testet av data kart, redusere innsats og tid å lage intelligente data avbildninger., Sin transformative funksjoner som forbedret styrke, nettleser-basert access, dra-og-slipp-kartlegging, rom superior med innebygde funksjoner, og flere har gjort dette data mapping tool som front-runner. Du kan be om en demo av Adeptia Koble til for å prøve disse trinnene på vår live-programvare-plattformen
Så la oss først begynne med å drøfte grunnleggende funksjonen styrke som er at det er helt nettleser-basert. Alt du trenger er en nettleser til å påberope seg synfarer-grensesnittet, og det åpner opp på din maskin. Du trenger ikke å installere en tykk klient på skrivebordet for å få tilgang til dette grensesnittet., Nå til fordel for sin nettleser-basert tilgang er også at du kan få tilgang til den fra hvor som helst via sikker cloud eller on-premise Adeptia logg inn. Og hvis du er en del av en brukergruppe med deling av rettigheter med resten av teamet, kan du samarbeide med andre brukere for å bidra eller hjelpe til i din data mapping aktivitet. Hastighet for å lage data kart er ikke lenger begrenset til en enkelt utbygger, nå med på dette collaborative plattform ditt team av profesjonelle brukere og utviklere kan arbeide sammen og lage data kart raskt og øke hastigheten på tiden det tar å innebygd data i programmene dine.,
Med sine dra-og-slipp-kartlegging synfarer grensesnitt kan brukes av ikke-tekniske brukere. Klikk og dra en kilde feltet på en target field baseballbane og kartlegging er gjort. Og hvis det er behov for å anvende andre regler på kartet og deretter bruke den innebygde funksjoner for å transformere data som per din bedrift regler. Innebygde funksjoner inkluderer matte, string, betinget, kode konverteringer og database eller referanse-oppslag. Brukere kan også ringe eksterne programmer, database, lagrede prosedyrer og web-tjenester.,
For eksempel, her er en video om hvordan du bruker en auto-kartet funksjon i konvertering av kilden til en mål-data format.,høyt Apps -, ERP -, CRM -, CSV, Excel eller andre
Relaterte Søk: Video Tutorials av Felles Data Mapping Scenarier
Med enterprise data blir mer og mer varierte og omfangsrike, behovet for å utnytte business data og gjøre det om til verdifull innsikt har blitt mer viktig enn noen gang., Før utpakking av verdi ut av så ulike data, organisasjoner som trenger å forene og forvandle det til et format som egner seg for de operasjonelle og analytiske prosesser. Dette relasjonsbygging mellom ulike data modeller er oppnådd gjennom data mapping, som er en integrert trinn av data management.
Det er mange ekstra funksjoner som vi ønsker å vise deg i en live demo og også hjelpe deg gjennom din bruk undervannshuset og bygge ut et kart i en live-session.
