datamappning är ett viktigt konstruktionssteg i datamigrering, dataintegration och datatransformationsprojekt. Den innehåller kartläggning av datafält från ett källformat till ett målformat. Till följd av detta kan företagsanvändare upprätta relationer mellan separata datamodeller från olika källor eller system. Detta påverkar affärsanalys, prognoser och beslutsfattande. Så, data kartläggning är inte bara viktigt för dataintegrationsprocesser men också tillväxten av verksamheten.,
hur är Datamappning viktig för företag?
varje företag behandlar stora mängder data som kommer från otaliga källor. Data kan finnas i olika format och så organisationer tycker att det är oerhört svårt att integrera den i en enhetlig databas för dataanalytiker att samla insikter. Datamappning har en stor roll att spela här. Den stöder företagsanvändare kartlägga data snabbare, som kan integreras för vidare användning.,
datamappning i sin enklaste term är att kartlägga källdatafält till deras relaterade måldatafält. Till exempel, värdet av låt oss säga att ett källdatafält A går in i ett måldatafält X. Datamappningsverktyg tillåter utvecklare att koda dessa konverteringsregler för att uppnå den förväntade målutgången.
program består av underliggande metadata som ger information om de enskilda dataobjekten, attributen, fälten och affärs-eller semantiska reglerna om hur dessa data kvarstår i datalagret. Till exempel Salesforce.,com har ett dataobjekt som kallas konton och dess schema består av fält, attribut, uppräkningar, dataintegritet och beroenderegler med andra dataobjekt. Därför om det finns ett behov av att lägga till eller uppdatera en ny datapost från ett annat program i konton dataobjekt så finns det ett behov av att skapa en datakarta mellan inkommande data i Salesforce.com konton format.,
komplexiteten i datakartan varierar från den typ av hierarkisk datastruktur som källa eller målschema representerar till komplexiteten i konverteringsregler som målprogrammet kräver för framgångsrik dataintegration. Kartläggningen kan också vara mellan flera källor och mål där data från två eller flera källor måste slås samman eller förenas innan resultatet kartläggs till målet.
vilka funktioner är & funktioner i Datamappningsverktyg?,
i den här artikeln kommer jag att presentera Adeptias AI-drivna datamappningsfunktioner som jag tycker är unik på marknaden när det gäller bredden av funktioner som den stöder Out-of-the-box och enkelheten att genomföra kartläggningsreglerna utan att behöva skriva anpassad kod. Den använder maskininlärning för att dra slutsatsen data kartläggning förutsägelser från befintliga bibliotek av testade datakartor, vilket minskar ansträngning och tid för att skapa intelligenta data mappningar., Dess transformativa funktioner som förbättrad styrka, webbläsarbaserad åtkomst, dra och släpp kartläggning, överlägsen inbyggda funktioner, och mer har gjort denna data kartläggning verktyg som front-runner. Du kan begära en demo av Adeptia Connect för att prova dessa steg på vår live mjukvaruplattform
så låt oss först börja med att diskutera den grundläggande funktionsstyrkan som är att den är helt webbläsarbaserad. Allt du behöver är en webbläsare för att åberopa Mapper-gränssnittet och det öppnas på din maskin. Inget behov av att installera en tjock klient på skrivbordet för att komma åt detta gränssnitt., Nu är fördelen för dess webbläsarbaserade åtkomst också att du kan komma åt den från var som helst genom ditt säkra moln eller på premiss Adeptia inloggning. Och om du är en del av en användargrupp med delningsrättigheter med resten av ditt team kan du samarbeta med andra användare för att bidra eller hjälpa till med din datamappningsaktivitet. Hastighet för att skapa datakartor är inte längre begränsad till en enda utvecklare, nu med denna samarbetsplattform ditt team av företagsanvändare och utvecklare kan arbeta tillsammans och skapa datakartor snabbt och påskynda den tid det tar att ombord data i dina applikationer.,
med dess dra och släpp kartläggning Mapper-gränssnittet kan användas av icke-tekniska användare. Klicka och dra ett källfält till ett målfält och kartläggningen är klar. Och om det finns behov av att tillämpa ytterligare regler på kartan, använd sedan de inbyggda funktionerna för att omvandla data enligt dina affärsregler. Inbyggda funktioner inkluderar matematik, sträng, villkorlig, kod omvandlingar och databas eller referens uppslagningar. Användare kan också ringa externa program, databas lagrade procedurer och webbtjänster.,
här är till exempel en video om hur du använder en automatisk kartfunktion när du konverterar källan till ett måldataformat.,högljudda appar, ERP, CRM, CSV, Excel eller annat
relaterad sökning: video Tutorials av vanliga Datamappningsscenarier
med företagets data blir mer varierande och omfattande, behovet av företag att utnyttja data och omvandla den till värdefulla insikter har blivit viktigare än någonsin., Innan man extraherar värde ur sådana olika data måste organisationer förena och omvandla det till ett format som är lämpligt för de operativa och analytiska processerna. Denna relationsbyggande mellan olika datamodeller uppnås genom datamappning, vilket är ett integrerat steg i datahantering.
det finns många ytterligare funktioner som vi vill visa dig i en live demo och även gå igenom ditt användningsfall och bygga ut en karta i en live-session.
