¿Qué es el mapeo de datos y cómo mapear datos de manera eficiente?

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Automatización de mapeo de datos

Las herramientas de automatización de mapeo de datos son invaluables para las empresas en la era moderna.

Estas herramientas les permiten ahorrar tiempo y dinero al tiempo que mejoran la precisión y la eficiencia del mapeo de datos.

Las siguientes son algunas de las herramientas de automatización de mapeo de datos más famosas.

1. Nanonetas
2. Pentaho
3. Talend
4. informática
5. Altova
6. Salesforce
7. IBM InfoEsfera

La herramienta de automatización ayuda a automatizar el proceso de transformación de datos de un formato a otro. Hace que sea más fácil compartir información entre múltiples sistemas y aplicaciones. Puede utilizar este proceso automatizado en múltiples áreas de negocio. Los ejemplos incluyen informes financieros, gestión de relaciones con clientes (CRM), comercio electrónico y más.

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Nanonets para mapeo de datos

Nanonets es un software de OCR basado en IA con capacidades avanzadas de flujo de trabajo. Es la solución perfecta para las empresas que buscan maximizar el potencial de los datos de los documentos. Ya sea que esté automatizando la entrada de datos de documentos, la verificación de documentos, la gestión de documentos o el almacenamiento de documentos, Nanonets puede manejar cada tarea relacionada con documentos de manera eficiente.

Nanonets se conecta con más de 5000 aplicaciones, lo que facilita el mapeo rápido de datos entre plataformas, la sincronización de datos y la validación de puntos de datos. Nanonets puede mapear datos de cualquier documento (imágenes, PDF, documentos de Word, CSV, Excel) y sincronizarlos con cualquier software de su elección.

¿Por qué Nanoredes? Bueno, aquí hay algunas razones:

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¿Cómo funcionan las herramientas de automatización de mapeo de datos?

Estas herramientas de automatización funcionan mediante el uso de algoritmos y software especializado. Convierten los datos de su formato original a uno diferente (para una mejor comprensión).

Con la automatización del mapeo de datos, las empresas pueden automatizar muchos aspectos de sus procesos. Incluye la transcripción, limpieza, fusión e integración de datos.

Sin embargo, se requiere cierta experiencia técnica para implementar correctamente la automatización.

Las herramientas de mapeo automatizadas brindan funciones útiles como interfaces de arrastrar y soltar, asistentes fáciles de usar y representaciones gráficas de los cambios realizados en diferentes campos o tablas.

Se encuentran disponibles características avanzadas como coincidencias aproximadas, que permiten combinar piezas de información similares de diferentes fuentes o documentos mientras se preserva rápidamente la precisión.

¿Cómo son beneficiosas las herramientas de automatización de mapeo de datos?

La automatización del mapeo de datos brinda a las empresas una excelente manera de optimizar sus procesos. Lo hace mientras produce resultados más precisos en mucho menos tiempo que los métodos manuales.

Seguramente requiere alguna configuración inicial. Sin embargo, esto finalmente dará sus frutos significativamente. Aumenta la eficiencia del proceso, ahorra tiempo y mejora la precisión cuando se trata de grandes volúmenes de conjuntos de datos complejos.

Además, las asignaciones automáticas siempre están actualizadas. Se ajustarán automáticamente cuando se produzcan cambios en el formato de origen o de destino, lo que significa que no tiene que preocuparse por estar desactualizado.

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¿Cuáles son las mejores prácticas para el mapeo de datos?

La mejor práctica para el mapeo de datos es mantener un mapa consistente, preciso y actualizado del flujo de datos a través de los sistemas. Implica comprender y documentar las relaciones entre los diferentes elementos en un flujo de datos. También debe identificar rápida y eficazmente cualquier incoherencia o indiferencia. El objetivo es garantizar que los datos se gestionen correctamente a lo largo de su ciclo de vida, desde la generación hasta el almacenamiento y el análisis.

Planificación del enfoque de mapeo de datos

En primer lugar, las organizaciones deben planificar su enfoque de mapeo de datos con anticipación. Incluye la creación de una hoja de ruta de todos los puntos finales involucrados en el flujo de datos, junto con sus respectivas conexiones y dependencias. Este plan debe documentarse para que todos los involucrados puedan entenderlo. También es importante revisar este plan repetidamente para garantizar la precisión y la integridad. Un mapa del sistema actualizado ayudará a evitar problemas inesperados en el futuro.

Asegurando los Procesos de Calidad

Las organizaciones también deben centrarse en las prácticas de garantía de calidad durante todo el proceso. Implica validar la precisión de los datos en cada paso de su viaje y garantizar que cualquier error se identifique y resuelva rápidamente.

Implementando los Procedimientos Adecuados

Es importante tener una forma adecuada de agregar nueva información al mapa y asegurarse de que se registre y que todos la conozcan. De esta manera, cualquier cambio puede ser rastreado y entendido por todos los usuarios.

Adopción del uso de herramientas de análisis de terceros

Las organizaciones también deben considerar el uso de herramientas de análisis avanzadas para las actividades de mapeo de datos. Estas herramientas pueden automatizar muchas tareas tediosas asociadas con los procesos de mapeo manual. Estos incluyen el seguimiento de diferentes versiones de documentos o la verificación de relaciones complejas entre conjuntos de datos. También pueden descubrir patrones o conocimientos ocultos dentro de grandes conjuntos de datos que no se detectan con los métodos tradicionales.

Automatización del proceso de mapeo de datos

Finalmente, contar con herramientas automatizadas para el mapeo de datos puede reducir el tiempo total invertido y los costos de mantenimiento para proyectos más grandes que requieren actualizaciones frecuentes a lo largo del tiempo.

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¿Cuáles son los diferentes casos de uso del mapeo de datos?

Los siguientes son los principales casos de uso del mapeo de datos de muchos.

Integración de Datos

La integración de datos alinea y combina datos de dos fuentes diferentes en un único formato comprensible. Ayuda a realizar análisis e informes más eficientes. Este proceso implica los siguientes pasos

1. Identificar elementos de datos comunes en múltiples sistemas

2. Eliminar datos duplicados

3. Dar formato a los datos en un formato único

Migración de datos

La migración de datos significa mover datos de un sistema a otro. Este proceso implica identificar y mapear elementos de datos desde el sistema de origen hasta el sistema de destino. Garantiza que todos los datos relevantes se transfieran y se mantenga la integridad de los datos.

Transformación de datos

La transformación de datos significa cambiar el formato o la estructura de los datos para hacerlos más utilizables o compatibles con otros sistemas. Este proceso implica identificar y mapear elementos de datos desde el formato original hasta el formato deseado. Y luego usar ese mapeo para transformar los datos.

También discutiremos las principales técnicas de mapeo de datos.

Mapeo manual de datos

Como su nombre indica, esta técnica requiere trabajo manual. Un profesional de TI realiza todos los procesos de mapeo manualmente.

Asignación de esquemas

La segunda técnica es mitad automatizada y mitad manual. Se utiliza un software de mapeo de datos para establecer la ruta entre los datos de origen y el destino. El profesional de TI luego lo verificará y hará los ajustes necesarios.

Mapeo de datos automatizado

Es una técnica de mapeo de datos totalmente automatizada que utiliza una herramienta de automatización para todo el proceso. Por lo tanto, es la forma más precisa, eficiente y sencilla de mapeo de datos.

Palabras finales

El mapeo de datos es el proceso de crear una hoja de ruta para sus datos. Se hace para que pueda comprender mejor de dónde proviene, cómo fluye a través de sus sistemas y adónde va cuando ya no se necesita.

Esta guía proporciona una descripción general del mapeo de datos, incluidos sus beneficios y los pasos clave para comenzar. Al crear un mapa de datos, puede comprender claramente el panorama de datos de su organización. Luego, puede tomar decisiones más informadas sobre cómo administrar y usar mejor sus datos.

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