Data Mapping là gì? Các kỹ thuật trong Data Mapping

Data Mapping là gì? Làm thế nào để sử dụng Data mapping đạt hiệu quả cực tốt? Lợi ích khi sử dụng Data Mapping là gì? Hãy cùng theo dõi nội dung bài viết để nắm rõ hơn về Data Mapping này nhé! Bài viết này sẽ giúp bạn hình dung rõ hơn về khái niệm này.

1. Data Mapping là gì?

2. Các bước xây dụng Data Mapping

• Bước 1: Xác định – Xác định dữ liệu sẽ được di chuyển. Đối với tích hợp dữ liệu, tần suất truyền dữ liệu cũng được xác định.
• Bước 2: Lập bản đồ các nguồn dữ liệu sao cho khớp với các trường đích.
• Bước 3: Chuyển đổi – Nếu một nguồn được yêu cầu chuyển đổi, công thức hoặc quy tắc chuyển đổi sẽ được mã hóa.
• Bước 4: Kiểm tra – Sử dụng hệ thống kiểm tra và dữ liệu mẫu từ nguồn, chạy quá trình và chuyển giao để xem nó hoạt động như thế nào. Từ đó thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết.
• Bước 5: Triển khai – Sau khi xác định rằng quá trình chuyển đổi dữ liệu đang hoạt động theo kế hoạch, hãy lên lịch cho sự kiện tiếp theo của quá trình di chuyển hoặc tích hợp.
• Bước 6: Duy trì và cập nhật – Để tích hợp dữ liệu liên tục, Data Mappinglà một việc sẽ yêu cầu cập nhật và thay đổi khi nguồn dữ liệu mới được thêm vào, khi nguồn dữ liệu đã thay đổi hoặc khi các yêu cầu tại điểm đến thay đổi.

3. Các kỹ thuật Data Mapping

Trong data mapping hay lập sơ đồ dữ liệu, có 3 kỹ thuật chính được sử dụng nhiều nhất: lập sơ đồ thủ công, lập sơ đồ bán tự động và lập sơ đồ tự động:

• Lập sơ đồ dữ liệu thủ công – Manual Data Mapping: Lập sơ đồ dữ liệu theo kiểu thủ công yêu cầu những người lập trình và người lập bản đồ dữ liệu chuyên nghiệp. Các chuyên gia công nghệ sẽ viết mã và lập sơ đồ các nguồn dữ liệu của bạn. Mặc dù quá trình thực hiện sẽ khó khăn và bạn cần sự trợ giúp của các chuyên gia, nhưng nó cho phép bạn hoàn toàn kiểm soát và tùy chỉnh sơ đồ dữ liệu của mình.
• Lập sơ đồ dữ liệu bán tự động – Semi-automated Data Mapping: Lập sơ đồ dữ liệu bán tự động (hoặc lập giản đồ) yêu cầu một số kiến ​​thức về mã hóa (coding) nhất định và có nghĩa là khi này đội nhóm của bạn sẽ kết hợp cả kiểu lập sơ đồ thủ công và lập sơ đồ tự động. Các phần mềm lập sơ đồ dữ liệu tạo ra một sự kết nối giữa các nguồn dữ liệu và khi đó một chuyên gia công nghệ thông tin (IT) sẽ xem xét các kết nối đó và thực hiện các điều chỉnh thủ công khi cần thiết.
• Lập sơ đồ dữ liệu tự động – Automated Data Mapping: Lập sơ đồ dữ liệu tự động có nghĩa là bạn sẽ có một công cụ sẽ xử lý tất cả các khía cạnh của quá lập sơ đồ dữ liệu cho bạn. Các kiểu phần mềm này thường cho phép bạn lập sơ đồ theo kiểu kéo và thả drag-and-drop). Tất cả những gì bạn cần chỉ là mua và học cách sử dụng nó. Một số công cụ lập sơ đồ dữ liệu bạn có thể tham khảo như: boomi, Tableau, Power BI (của Microsoft) hay Astera.

4. Tại sao Data Mapping lại hữu ích?

Dưới đây là một số lý do khác tại sao data mapping vừa hữu ích vừa cần thiết:

• Tích hợp, chuyển đổi và di chuyển dữ liệu cũng như tạo kho dữ liệu (data warehouses) một cách dễ dàng.
• Thiết lập mối quan hệ trực tiếp giữa các dữ liệu của bạn trên nhiều nguồn cùng một lúc.
• Đảm bảo dữ liệu của bạn có chất lượng cao và chính xác.
• Xác định các xu hướng theo thời gian thực (real-time) và chia sẻ báo cáo dữ liệu với các thành viên trong nhóm một cách dễ dàng và hiệu quả.
• Đảm bảo bạn đang khai thác tối đa dữ liệu của mình và áp dụng những insight một cách thích hợp.
• Sử dụng phần mềm data mapping để đơn giản hóa (chủ yếu là tự động) quá trình lập sơ đồ dữ liệu mà không cần phải dùng mã (free-code).