Qu’est-ce que le mappage des données ?

Le mappage des données est déterminant pour mener à bien de nombreux processus liés aux données. Une seule erreur de mappage des données peut avoir des répercussions sur l’ensemble de votre organisation, entraînant une reproduction des erreurs et à terme, une analyse erronée.

Pratiquement toutes les entreprises doivent, à un moment donné, transférer des données d’un système à un autre. Et ces différents systèmes stockent les mêmes données de diverses manières. Ainsi, pour transférer et consolider les données à des fins d’analyse ou pour d’autres tâches, les entreprises doivent disposer d’une carte afin de s’assurer que les données arrivent bien à destination.

Dans le cas de processus tels que l’intégration des données, la migration des données, l’automatisation des entrepôts de données, la synchronisation des données, l’extraction automatique de données ou d’autres projets de gestion des données, la qualité du mappage conditionnera la qualité des données qui seront analysées pour en tirer des informations exploitables.

Comprendre le mappage des données pour les entreprises modernes

Le mappage des données consiste à mettre en correspondance les champs de plusieurs bases de données. C’est la première étape pour faciliter la migration des données, l’intégration des données et d’autres tâches de gestion des données.

Avant que les données ne soient analysées pour en tirer des informations exploitables, elles doivent être homogénéisées pour que les décideurs puissent y accéder. Aujourd’hui, les données proviennent de nombreuses sources, et les mêmes points de données peuvent être définis différemment par chacune de ces sources. Par exemple, le champ « État » dans un système source peut afficher l’Illinois sous la forme « Illinois », alors que le système cible précise « IL ».

Le mappage des données résout les différences entre deux systèmes, ou modèles de données, pour que les données soient exactes et utilisables lorsqu’elles sont transférées de la source à la cible.

Le mappage des données est une fonction répandue depuis un certain temps, mais avec l’augmentation constante des volumes et sources de données, le processus de mappage des données s’est complexifié. Sans outils automatiques, il serait impossible avec de grands ensembles de données.

Le mappage des données est primordial pour la gestion des données.

Il constitue un élément essentiel de nombreux processus de gestion des données. Sans un mappage correct, les données peuvent être corrompues lors du transfert vers leur destination. La qualité du mappage des données est cruciale pour tirer le maximum de vos données lors des migrations, intégrations et transformations de données, ainsi que pendant l’alimentation d’un entrepôt de données.

La migration des données

La migration des données consiste à transférer ponctuellement les données d’un système à un autre. En général, ces données ne changent pas avec le temps. Après la migration, la cible devient la nouvelle source des données migrées et la source d’origine est supprimée. Le mappage des données facilite le processus de migration en mappant les champs sources vers les champs cibles.

L’intégration des données

L’intégration des données est un processus continu de transfert régulier de données d’un système à un autre. L’intégration peut être planifiée, de façon trimestrielle ou mensuelle par exemple, ou déclenchée par un évènement. Les données sont stockées et conservées dans la source comme dans la cible. Tout comme la migration des données, les cartes de données pour les intégrations mettent en correspondance les champs sources et les champs cibles.

La transformation des données

La transformation des données consiste à convertir les données d’un format source dans un format cible. Cela peut inclure un nettoyage des données par une modification des types de données, une suppression des données invalides ou des doublons, une agrégation des données, un enrichissement des données ou d’autres transformations. Par exemple, « Illinois » peut être transformé en « IL » pour correspondre au format cible. Ces formules de transformation font partie de la carte des données. Quand les données sont transférées, la carte des données utilise les formules de transformation pour obtenir des données dans le format qui convient à l’analyse.

L’entreposage des données

Si l’objectif est de rassembler des données dans une seule source en vue d’une analyse ou d’autres tâches, celles-ci sont généralement rassemblées dans un entrepôt de données. Lorsque vous effectuez une requête, un rapport ou une analyse, les données proviennent de l’entrepôt. Les données de l’entrepôt ont déjà migré. Elles ont déjà été intégrées et transformées. Le mappage des données garantit qu’au moment où elles entrent dans l’entrepôt, les données arrivent à destination telles qu’elles le devraient.

Quelles sont les étapes du mappage de données ?

• Étape 1 : Définition — Définissez les données à transférer, y compris les tableaux, les champs de chaque tableau et le format du champ après son transfert. Pour les intégrations de données, on définit également la fréquence des transferts de données.

• Étape 2 : Mappez les données — Mettez en correspondance les champs sources et les champs cibles.

• Étape 3 : Transformation — Si un champ nécessite une transformation, la formule ou règle de transformation est codée.  

• Étape 4 : Test — Utilisez un système d’essai et échantillonnez les données à partir de la source, exécutez le transfert pour voir comment cela se passe et faites des ajustements au besoin.

• Étape 5 : Déploiement — Une fois que vous avez confirmé que la transformation des données se déroule comme prévu, planifiez une migration ou un évènement de mise en service d’intégration.

• Étape 6 : Entretien et mise à jour — Dans le cas d’une intégration continue des données, la carte des données est comme une entité vivante qui a besoin de mises à jour et modifications au fur et à mesure que de nouvelles sources de données sont ajoutées ou modifiées, ou que les exigences du système cible changent.

Dans quelle mesure l’outil de mappage adéquat peut faciliter

Des outils sophistiqués de mappage et transformation des données basés dans le cloud peuvent aider les entreprises à optimiser leurs données sans augmenter leur budget. Cet exemple de mappage de données montre des champs de données mappés à partir d’une source vers une cible.

Autrefois, les organisations documentaient leurs mappages de données sur papier, ce qui à l’époque suffisait. Mais le paysage s’est nettement complexifié. Les systèmes papier ne peuvent plus suivre le rythme des changements constants ni l’augmentation des données et des mappages. Ils manquent de transparence et ne permettent pas suivre les inévitables changements de modèles de données. Le mappage manuel implique également de transformer le code manuellement, une activité chronophage et source d’erreurs.

Transparence pour les analystes et les architectes

Compte tenu de l’importance de la qualité des données, les analystes et architectes de données ont besoin de visualiser précisément et en temps réel les données dans la source comme dans la cible. Les outils de mappage des données offrent un aperçu unique des structures de données qui sont mappées afin que les analystes et les architectes puissent tous voir le contenu, le flux et les transformations des données.

Optimisation de formats complexes

Avec toutes ces données affluant de diverses sources, la compatibilité des données peut devenir un problème. De bons outils de mappage des données facilitent le processus de transformation en offrant des outils intégrés qui garantissent une transformation précise de formats complexes, pour un gain de temps et une réduction des erreurs humaines éventuelles.

Moins de problèmes pour changer de modèles de données

Le mappage des données n’est pas un effort ponctuel. Les modifications des normes de données, des obligations de déclaration et des systèmes impliquent une maintenance constante des cartes. Avec un outil de mappage des données basé dans le Cloud, les parties intéressées ne courent plus le risque de perdre les changements documentés. De bons outils de mappage des données permettent aux utilisateurs de suivre les effets des changements pendant la mise à jour des cartes. Les outils de mappage des données permettent également aux utilisateurs de réutiliser les cartes pour ne pas avoir à recommencer à zéro à chaque fois.

Que demander d’un outil de mappage des données ?

Les outils logiciels de mappage des données basés dans le Cloud sont rapides, flexibles et évolutifs. Ils sont conçus pour répondre aux besoins de mappage exigeants sans pour autant augmenter votre budget. Si les fonctionnalités d’un outil de mappage des données dépendent des besoins de l’organisation, il existe toutefois des incontournables.

Prise en charge de nombreux formats

La plupart des outils prennent notamment en charge les types basiques de fichiers tels qu’Excel, les fichiers texte délimités, le XML, le JSON, l’EBCDIC. Cherchez un outil qui gère les formats courants dans votre environnement, tels que le serveur SQL, Sybase, Oracle, DB2 ou d’autres formats. Un bon outil de mappage prendra également en charge les logiciels d’entreprise tels que SAP, SAS, Marketo, Microsoft CRM ou SugarCRM, ou encore des données de services Cloud tels que Salesforce ou Database.com.

Intuitif et automatique

Un outil intuitif basé dans le Cloud est conçu pour automatiser des tâches répétitives afin d’économiser du temps, d’éviter la monotonie et le risque d’erreur humaine. Cherchez un outil qui propose une fonctionnalité de glisser-déposer qui permet aux utilisateurs de mettre rapidement des champs en correspondance et d’appliquer la transformation intégrée, pour ne pas avoir à coder.

Flux de travail et planification

Pour en terminer avec les capacités d’automatisation, cherchez un outil qui puisse générer un flux de travail de mappage complet, qui soit capable de planifier des tâches de mappage déclenchées par le calendrier ou un événement.

Le mappage des données d’entreprise pour une meilleure gestion des données

Le mappage des données est un élément essentiel pour garantir l’exactitude des données lors de leur transfert d’une source à une cible. Un bon mappage des données garantit la bonne qualité des données dans l’entrepôt de données.

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