Qué es el mapeo de datos y por qué es importante para los proyectos de migración de datos

El mapeo de datos es un paso esencial para descubrir ideas clave a partir de los datos. Ayuda a establecer relaciones entre diferentes entidades de datos mientras reduce la redundancia de datos para un análisis de datos más confiable.

El mapeo de datos también es un paso importante al comienzo de varios proyectos de movimiento y transformación de datos. En esta guía, descubre los diferentes tipos de mapeo de datos, cómo funciona y algunas de las mejores herramientas de mapeo de datos en el mercado.

¿Qué es el mapeo de datos?

El mapeo de datos es el proceso de conectar o vincular campos de una fuente con otra fuente en el campo de datos. El objetivo detrás del mapeo de datos es minimizar los errores en los datos, hacer que los datos sean más accesibles y simplificar la gestión de datos.

Además, el mapeo de datos permite fusionar datos de diversas fuentes en una sola, que podría ser un repositorio central. Las razones más comunes para el mapeo de datos incluyen la migración de datos, el intercambio electrónico de datos, la transformación de datos y la integración de datos.

Para comprender mejor la necesidad de mapeo de datos, imagina tener la información de un cliente en múltiples bases de datos. Para evitar que las plataformas de software cuenten al mismo cliente varias veces, se utiliza el mapeo de datos para trazar todas las entradas de ese cliente y evitar la duplicación de datos y maximizar la eficiencia y la eficacia de los datos. En la práctica, el mapeo de datos suele ser mucho más complejo, requiriendo software sofisticado para completar el proceso de mapeo.

Tipos de técnicas de mapeo de datos

Mapeo manual

La complejidad y amplitud de los datos comerciales modernos hacen que sea difícil realizar el mapeo de datos manual, ya que la codificación manual lleva mucho tiempo, requiere muchos recursos y es propensa a errores. Sin embargo, el mapeo de datos manual ofrece la ventaja de mapas completamente personalizados que se adhieren a las necesidades exactas de la organización.

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Mapeo automatizado

El mapeo de datos automatizado es una estrategia que requiere menos conocimientos técnicos, ofrece flexibilidad de implementación y requiere menos tiempo que el mapeo de datos manual. Sin embargo, requiere que los usuarios tengan herramientas de mapeo de datos, que a veces vienen con un costo elevado.

Si tu presupuesto lo permite, un proceso de mapeo de datos completamente automatizado puede valer la pena, ya que se encarga de todo el proceso de mapeo de datos sin necesidad de codificación.

Mapeo semi-automatizado

En el mapeo de datos semi-automatizado, las organizaciones se benefician de un equilibrio entre flexibilidad y eficacia. Algunas partes del proceso de mapeo de datos están automatizados, mientras que otras se codifican manualmente. Es común que el mapeo de datos semi-automatizado utilice representaciones visuales o gráficas de datos.

A pesar de sus muchos beneficios, es importante tener en cuenta que el mapeo de datos semi-automatizado requiere conocimientos de codificación y habilidades técnicas para navegar entre el mapeo de datos automatizado y manual.

Pasos en el proceso de mapeo de datos

Identificar datos para transferir, migrar y transformar

El primer paso en la mayoría de los procesos de mapeo de datos es determinar qué datos deben transferirse a una nueva ubicación. Este es un paso simple pero vital en el proceso, ya que ayuda a definir qué tablas y campos deben moverse y qué formato deben seguir los datos después de la transferencia. La frecuencia de transferencia de datos y la técnica utilizada para el mapeo también se pueden definir en este paso.

Mapear los datos

El mapeo de datos implica establecer el flujo de datos, mapear datos desde la fuente al destino y mantener registros del proceso. Para frecuencias o volúmenes de datos más altos, un enfoque automatizado o semi-automatizado es más eficiente que el mapeo de datos manual.

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Transformar los datos

En este paso, se puede cambiar el formato de los datos para que se ajuste a los estándares y limitaciones de formato del destino. Transformar los datos en este punto facilita su almacenamiento y uso efectivo.

Probar e implementar

Una vez que los datos se transforman, deben someterse a validación y pruebas mediante métodos manuales, automatizados o semi-automatizados. Con volúmenes de datos más grandes, la mayoría de las organizaciones prefieren seguir procedimientos de pruebas automatizados y/o utilizar herramientas de prueba automatizadas.

Después de completar las pruebas, los datos se pueden implementar en su aplicación. Por ejemplo, esto podría implicar mover los datos a una base de datos para inteligencia empresarial o análisis.

Mantener los mapas de datos con el tiempo

Los mapas de datos requerirán un mantenimiento periódico y actualizaciones para adaptarse a las necesidades cambiantes del negocio. A medida que los conjuntos de datos y las aplicaciones y sistemas fuente relacionados cambian con el tiempo, estos cambios deben ser anotados e incorporados al mapa de datos.

Herramientas y plantillas de mapeo de datos

Las herramientas avanzadas y las plantillas de mapeo de datos pueden ayudar a las empresas a aprovechar al máximo sus datos sin asignar muchos recursos. El mapeo de datos en papel aún existe; sin embargo, con la enorme cantidad de datos y la frecuencia creciente de cambios en los datos en la mayoría de las empresas, la mayoría de las personas dependen de herramientas de mapeo de datos para completar el proceso.

El software de mapeo de datos ofrece una mayor transparencia, eficiencia y confiabilidad que los métodos basados en papel o manuales. También permite a las empresas trabajar con datos en tiempo real mientras evalúan el flujo de datos, el contenido y los objetivos de transformación de datos.

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Otra ventaja clave de utilizar herramientas y plantillas de mapeo de datos es que te permiten optimizar todo tipo de datos, incluso en formatos más complejos. Las herramientas avanzadas de mapeo de datos pueden ayudar a agilizar el mapeo de datos al tiempo que minimizan los errores humanos, ahorran tiempo y maximizan la precisión de los datos.

¿Por qué es importante el mapeo de datos en proyectos de migración de datos?

El proceso de mover datos de un sistema a otro se conoce como migración de datos. El mapeo de datos respalda la migración al mapear las tablas y campos de origen de datos dentro de las tablas y campos de destino.

La migración de datos es uno de los casos de uso más comunes para el mapeo de datos y, en la mayoría de los casos, es el primer paso de la migración de datos. Como el mapeo de datos une la brecha entre los campos de origen y destino, ayuda a preparar los datos para el proceso de migración y minimiza el riesgo de inexactitudes en los datos.

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