Data Mapping Tools – Schneller zu einer verlässlichen Datenbasis

28.10.21

Data Mapping

Neue Quellsysteme, Unternehmenszukäufe, Modernisierung der IT-Infrastruktur – es gibt viele Situationen, in denen Daten migriert werden müssen. Ein kritischer Faktor im Prozess: das Data Mapping. Wir erklären, welche Methoden Unternehmen hierfür nutzen können, wie Sie das passende Data Mapping Tool für Ihre Anforderungen finden und stellen eine Software vor, die Ihre Time-to-Market auf einen Bruchteil der bisherigen Zeit reduziert.

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WAS IST DATA MAPPING?

Der Begriff Mapping meint auf Deutsch so viel wie Kartierung. Beim Data Mapping werden Datenfelder verschiedener Datenbanken miteinander verknüpft, sodass Daten unterschiedlicher Ausgangsformate in einem Zielsystem reibungslos verarbeitet und Redundanzen vermieden werden können. Data Mapping ist ein wichtiger Schritt in der Datenmigration und Datenintegration.

Häufig werden Daten in Quellsystemen in unterschiedlichen Formaten oder nach unterschiedlichen Konventionen gespeichert. Ein Beispiel: In zwei Datenbanken werden Informationen zu Bundesländern von Käufern gespeichert. Eine nutzt Abkürzungen wie NDS für Niedersachsen, eine andere verwendet die ausgeschriebene Version. Für eine fehlerlose Weiterverarbeitung in einem Zielsystem oder eine übergreifende Auswertung, woher Schlüsselkunden stammen, müssen die Daten via Data Mapping Tool konsolidiert werden. In unserem Beispiel würde sichergestellt, dass sowohl NDS als auch Niedersachsen als dasselbe Bundesland erkannt werden.
 

DATA MAPPING GEWINNT IM UNTERNEHMENSALLTAG AN BEDEUTUNG

Die Datenmenge in Unternehmen steigt täglich und der technologische Fortschritt schreitet in rasantem Tempo voran. Daraus ergeben sich Chancen für die Datenauswertung. Immer mehr Entscheidungen werden bereits heute datenbasiert getroffen. Doch diese Entscheidungen sind nur so gut wie das zugrunde liegende Datenmanagement.

Die Herausforderung: Für valide Analysen müssen Daten in der Zusammenschau statt in Abteilungssilos betrachtet werden. Damit Datenbanken bzw. Datensätze am Ende nicht doppelt berücksichtigt werden, erfolgt im Zuge der Datenintegration das Datenmapping. Mit steigender Datenmenge und Zahl von Datenquellen nimmt die Komplexität der Datenmigration allerdings zu.

Data Mapping Tools müssen heute leistungsfähiger sein als früher und weitgehend automatisiert arbeiten, damit sie die Menge der Daten in akzeptabler Zeit bewältigen. Denn die Ansprüche von Entscheidern und Kunden an die Performanz von Anwendungen hat mit dem technologischen Wandel Schritt gehalten. Ist ein neues Feature verfügbar, soll es intern oder für Kunden nicht erst in Wochen, sondern Tagen zur Verfügung stehen. Eine hohe Time-to-Market geht zu Lasten der Wettbewerbsfähigkeit. Bisher sind Data Mapping Tools häufig ein ausbremsender Faktor, wenn Daten für einen Service im Hintergrund zusammengeführt werden.

DREI METHODEN FÜR DATA MAPPING

Je nach Anforderungen kommen in Unternehmen unterschiedliche Data-Mapping-Methoden zum Einsatz. Manche erfordern wenig technisches Know-how, weil das Data Mapping Tool die meiste Arbeit übernimmt, andere brauchen für die Umsetzung erfahrene Entwickler.

Manuelles Data Mapping

Data Mapping können Entwickler vollständig manuell ausführen. Hierzu programmieren sie die Verbindungen zwischen den Feldern einer Datenbank, die konsolidiert werden sollen. Feld für Feld. Meist nutzen sie dafür Extensible Stylesheet Language (XTSL).

Dieser Prozess ist allerdings zeitintensiv und für größere Systeme nicht geeignet. Der Vorteil beim manuellen Ansatz ist jedoch, dass Entwickler beim Vorgehen völlig flexibel sind und auf individuelle Anforderungen einfach eingehen können.

Semi-automatisiertes Datenmapping

Weniger zeitintensiv ist das semi-automatisierte Data Mapping. Einige Anwendungen bieten die Möglichkeit, Verknüpfungen auf einer grafischen Oberfläche einzuzeichnen und sie automatisch in Code (SQL, XSLT Java u.a.) übersetzen zu lassen. Der Code kann anschließend genutzt werden, um die Datenkonsolidierung mithilfe von ETL-Tools vorzunehmen.    

Andere Data Mapping Tools erkennen automatisch ähnliche Strukturen in zu verknüpfenden Datenbanken bzw. Tabellen. Der Entwickler muss die Vorschläge der Software auf Verknüpfung dann nur noch prüfen. Es bleibt allerdings der Aufwand, sämtliche Verknüpfungen durchzugehen.

Automatisiertes Datenmapping

Moderne Data Mapping Tools haben den Anspruch, sich vollständig ohne Entwickler-Know-how bedienen zu lassen. Das Mapping erfolgt ohne manuelle Zuordnungsarbeit, auch bei großen Datenbeständen. Die Transformation und Integration der Daten in ein einheitliches Format läuft ebenfalls automatisiert ab.

Der Anwender muss nur noch minimal Zeit investieren und übernimmt vorwiegend Kontrollaufgaben, um sicherzustellen, dass der Software keine Fehler unterlaufen.

 

DARAN ERKENNEN SIE EIN PROFESSIONELLES DATA MAPPING TOOL

Wenn Sie ein neues Data Mapping Tool einführen möchten, haben Sie die Qual der Wahl: Viele Lösungen werben um Kunden. Welche davon die beste ist? Für den Anwender nicht immer auf den ersten Blick erkennbar. Nehmen Sie sich daher Zeit für die Marktrecherche oder lassen Sie sich von unabhängigen Experten beraten. Einige Anforderungen sollte eine professionelles Data Mapping Tool in jedem Fall erfüllen:

  1. Formatunterstützung: Neben allgemeinen Dateiformaten für strukturierte Daten wie XML, JSON, EDI und Excel sollten die Anwendung auch Formate für semi-strukturierte und unstrukturierte Daten wie PDF oder RTF verarbeiten können.
  2. Usability: Wählen Sie Tools mit grafischer Oberfläche und Drag- & Drop-Funktionalität. Sie beschleunigen die notwendigen manuellen Handgriffe und sorgen für eine bessere Orientierung. Sich für Data Mapping durch den Quellcode zu manövrieren, ist nicht mehr zeitgemäß. 
  3. Konnektivität: Vereinfachen Sie sich die Implementierung, indem Sie eine Software wählen, die bereits im Standard Schnittstellen zu Unternehmenssysteme wie SAP und Salesforce mitbringt bzw. deren Daten direkt verarbeiten kann. Wählen Sie ein Data Mapping Tool Ihres Haupt-Softwarelieferanten für den Bereich Datenmanagement und Datenintegration, wenn dieser eines anbietet. Damit profitieren Sie von einer einfacheren Weiterverwendung der Mappings.
  4. Automatisierung: Prüfen Sie im Vorfeld, wie hoch der Grad der möglichen Automatisierung im Data Mapping Tool ist. Muss jede Verknüpfung manuell getestet werden? Lassen sich ETL-Strecke automatisiert generieren? Moderne Data Mapping Tools sollten auch umfangreiche Datentransformationen innerhalb von wenigen Tagen bewältigen.

SCHNELLER ZUM ERGEBNIS MIT DEM INFOMOTION MAPPING GENERATOR

Unternehmen, die mit Datenintegrationslösungen von Informatica arbeiten, können ihr Data Mapping besonders effizient umsetzen. Denn INFOMOTION bietet mit dem Mapping Generator ein Tool, das die Mapping-Dauer in Informatica radikal verkürzt. Wie? Der INFOMOTION Mapping Generator arbeitet Metadaten-getrieben mit einem Template-Ansatz.

Bei der Implementierung begleiten wir Ihr Unternehmen. Zunächst erarbeiten wir gemeinsam mit Ihnen die relevanten Metadaten. Hierbei berücksichtigen wir auch Ihre individuellen Anforderungen. Anschließend pflegen wir die relevanten Daten wie Entitätsname, Felder, Datentypen, Nullable, Primärschlüssel, fachlicher Schlüssel von Quelle und Ziel in Ihrer Datenbank. Schließlich erstellen wir einen Mapping-Prototypen für eine Entität. Diesen nutzen wir als Template: Alle anderen Entitäten generiert die Data Mapping Software jetzt voll automatisch und in kürzester Zeit. Anschließend erstellt die Anwendung ein Skript für den automatischen Import der konsolidierten Daten ins Zielsystem.

Vorteile:

  • INTEGRIERTE LÖSUNG

Der Mapping Generator ist vollständig in Informatica integriert. Es wird kein 3rd-Party-Tool verwendet. Die Mappings, Sessions und Workflows werden innerhalb von Informatica mit eigenen Mappings generiert. Die erzeugten XML-Dateien lassen sich sofort in Informatica importieren und nutzen.

  • QUALITÄTSSICHERUNG

Es wird ein Mapping-Prototyp entwickelt, der als Template dient, um die restlichen Entitäten automatisch zu generieren. Damit beugen Sie Fehlern vor, die bei manuellem Erzeugen von ETL-Strecken entstehen. Sie müssen nur den Prototypen qualitätssichern und können sich auf die fehlerfreie Duplizierung verlassen. 

  • TIME-TO-MARKET

Durch den generativen Ansatz reduzieren Sie die Time-to-Market um ein Vielfaches. Per Knopfdruck erzeugen Sie Hunderte von Mappings inklusive Sessions und Workflows innerhalb von Stunden statt Wochen und lösen den Engpass Data Mapping auf.

Mapping Designer Data Mapping

 

Weitere Produktinformationen finden Sie in unserem Factsheet "INFOMOTION Mapping Generator".

WOLLEN SIE IHR DATA MAPPING VERBESSERN?

Als unabhängiger Beratungs- und Implementierungspartner für Business Intelligence, Big Data und Digital Solutions sind wir nicht an die Lösungen eines Anbieters gebunden. Wir beraten Sie individuell und empfehlen Ihnen das Vorgehen und die Anwendung, die in Ihrer Situation die besten Ergebnisse erzielen. Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wie Sie Ihr Data Mapping beschleunigen können. Vereinbaren Sie ein unverbindliches Beratungsgespräch - klären Sie Ihre Fragen und loten Sie Optimierungspotenzial aus.

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Weiterführende Informationen

Autor

André Rausch

Lead Consultant

André Rausch hat seit über 15 Jahren seinen Schwerpunkt im Bereich Datenmanagement. Aktuell ist er bei INFOMOTION als Lead Consultant tätig. Er leitet die interne Expertengruppe Datenmanagement mit über 100 Mitgliedern. Des Weiteren führt er interne und externe Schulungen für Informatica-Lösungen durch. Auch entwickelte er bereits drei Produkte: den Informatica Mapping-Generator, den Informatica Health Check und die Custom Data Lineage auf Excel-Basis. Diese sind aktuell bei mehr als zehn INFOMOTION Kunden im Einsatz.

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