データマッピングは、データから重要な洞察を引き出すための重要なステップです。異なるデータエンティティ間の関係性を確立し、データの冗長性を削減することで、より信頼性の高いデータ分析を実現します。
参照:データ移行テストのチェックリスト: 移行前と移行後(TechRepublic Premium)
データマッピングは、様々なデータ移動・変換プロジェクトにおいて重要な初期ステップです。このガイドでは、様々なデータマッピングの種類、その仕組み、そして市場で最も優れたデータマッピングツールについて学びます。
ジャンプ先:
- データ マッピングとは何ですか?
- データマッピング技術の種類
- データマッピングプロセスの手順
- データマッピングツールとテンプレート
- データ移行プロジェクトにとってデータ マッピングが重要なのはなぜですか?
データ マッピングとは何ですか?
データマッピングとは、データフィールド内のあるソースのフィールドを別のソースに接続または照合するプロセスです。データマッピングの目的は、データエラーを最小限に抑え、データへのアクセス性を向上させ、データ管理を簡素化することです。
さらに、データマッピングにより、様々なソースからのデータを1つに統合し、中央リポジトリを構築することが可能になります。データマッピングの最も一般的な用途としては、データ移行、電子データ交換、データ変換、データ統合などが挙げられます。
参照:組織向けのデータ統合戦略を作成する方法(TechRepublic)
データマッピングの必要性をより深く理解するために、顧客情報が複数のデータベースに存在する状況を想像してみてください。ソフトウェアプラットフォームが同じ顧客を複数回カウントするのを防ぐため、データマッピングは、その顧客のすべてのエントリをマッピングすることでデータの重複を回避し、データの効率と有効性を最大限に高めるために使用されます。実際には、データマッピングは通常、はるかに複雑で、マッピングプロセスを完了するには高度なソフトウェアが必要です。
データマッピング技術の種類
マニュアル
現代のビジネスデータは複雑かつ膨大であるため、手作業によるデータマッピングは困難です。手作業によるコーディングは時間がかかり、リソースを大量に消費し、エラーが発生しやすいからです。しかし、手作業によるデータマッピングには、組織のニーズに正確に沿った完全にカスタマイズされたマップを作成できるというメリットがあります。
自動化
自動データマッピングは、手動データマッピングよりも技術的な知識が少なく、導入の柔軟性が高く、時間もかからない戦略です。ただし、ユーザーはデータマッピングツールを使用する必要があり、そのツールは高額になる場合もあります。
予算に余裕があれば、完全に自動化されたデータ マッピング プロセスは、コーディングを必要とせずにデータ マッピング プロセス全体を処理できるため、価値があるかもしれません。
半自動
半自動データマッピングでは、柔軟性と効率性のバランスが取れた組織にとってメリットがあります。データマッピングプロセスの一部は自動化され、残りの部分は手動でコーディングされます。半自動データマッピングでは、データのグラフィック表現や視覚的表現が使用されるのが一般的です。
多くの利点があるにもかかわらず、半自動データ マッピングでは、自動データ マッピングと手動データ マッピングを切り替えるためのコーディング知識と技術スキルが必要であることに注意することが重要です。
データマッピングプロセスの手順
転送、移行、変換の対象となるデータを特定する
ほとんどのデータマッピングプロセスにおける最初のステップは、どのデータを新しい場所へ転送する必要があるかを決定することです。これはシンプルですが、プロセスにおいて非常に重要なステップです。どのテーブルとフィールドを移動する必要があるか、そして移動後にどのようなデータ形式に従う必要があるかを定義するのに役立ちます。データ転送の頻度とマッピングに使用する手法も、このステップで定義できます。
データをマッピングする
データマッピングには、データフローの確立、ソースから宛先へのデータのマッピング、プロセスログの維持が含まれます。データの頻度や量が多い場合は、手動によるデータマッピングよりも、自動化または半自動化されたアプローチの方が効率的です。
データを変換する
このステップでは、データ形式を出力先の標準規格やフォーマット制限に合わせて変更できます。この時点でデータを変換することで、データフィールドを効率的に保存・利用しやすくなります。
テストと展開
データが変換されると、手動、自動、または半自動の方法で検証とテストを行う必要があります。データ量が多い場合、多くの組織では自動テスト手順に従うか、自動テストツールを使用することを好みます。
テストが完了したら、データをアプリケーションにデプロイできます。例えば、ビジネスインテリジェンスや分析のためにデータベースにデータを移動することが考えられます。
長期にわたってデータマップを維持する
データマップは、ビジネスニーズの変化に対応するために定期的なメンテナンスと更新が必要です。データセットや関連アプリ、ソースシステムは時間の経過とともに変化するため、これらの変更を記録し、データマップに組み込む必要があります。
データマッピングツールとテンプレート
高度なデータマッピングツールとテンプレートを活用することで、企業は多くのリソースを割り当てることなく、データを最大限に活用できます。紙ベースのデータマッピングは依然として存在しますが、多くの企業では膨大な量のデータが扱われ、データ変更の頻度も増加しているため、多くの人がデータマッピングツールを利用してプロセスを完了しています。
参照:最高のデータ視覚化ツールとソフトウェア(TechRepublic)
データマッピングソフトウェアは、紙ベースや手作業による方法よりも透明性、効率性、信頼性に優れています。また、企業はデータフロー、コンテンツ、そして変換目標を評価しながら、リアルタイムのデータで作業を進めることができます。
データマッピングツールとテンプレートを使用するもう一つの重要な利点は、複雑な形式であっても、あらゆる種類のデータを最適化できることです。高度なデータマッピングツールは、データマッピングを効率化すると同時に、人的エラーを最小限に抑え、時間を節約し、データの精度を最大限に高めます。
データ移行プロジェクトにとってデータ マッピングが重要なのはなぜですか?
あるシステムから別のシステムへデータを移動するプロセスは、データ移行と呼ばれます。データマッピングは、データソースのテーブルとテーブル内のフィールドを移行先のフィールドとテーブルにマッピングすることで、移行をサポートします。
データ移行は、データマッピングの最も一般的なユースケースの一つであり、多くの場合、データ移行の最初のステップとなります。データマッピングは、ソースフィールドとターゲットフィールド間のギャップを埋めるため、移行プロセスに向けたデータの準備を整え、データの不正確さのリスクを最小限に抑えます。
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