Wat is data mapping en hoe data efficiënt in kaart te brengen?

---

Automatisering van gegevensmapping

Automatiseringstools voor het in kaart brengen van gegevens zijn van onschatbare waarde voor bedrijven in het moderne tijdperk.

Met deze tools kunnen ze tijd en geld besparen en tegelijkertijd de nauwkeurigheid en efficiëntie van data mapping verbeteren.

Hieronder volgen enkele van de meest bekende automatiseringstools voor het in kaart brengen van gegevens.

1. Nanonetten
2. pentaho
3. Talend
4. Informatica
5. Altova
6. Salesforce
7. IBM InfoSphere

De automatiseringstool helpt bij het automatiseren van het proces van het transformeren van gegevens van het ene formaat naar het andere. Het maakt het gemakkelijker om informatie over meerdere systemen en applicaties te delen. U kunt dit geautomatiseerde proces in meerdere bedrijfsgebieden gebruiken. Voorbeelden zijn financiële rapportage, Customer Relationship Management (CRM), e-commerce en meer.

---

Nanonetten voor data mapping

Nanonets is op AI gebaseerde OCR-software met geavanceerde workflowmogelijkheden. Het is de perfecte oplossing voor bedrijven die het potentieel van documentgegevens willen maximaliseren. Of het nu gaat om het automatiseren van documentgegevensinvoer, documentverificatie, documentbeheer of documentopslag, Nanonets kan elke documentgerelateerde taak efficiënt aan.

Nanonets maakt verbinding met meer dan 5000 applicaties, waardoor het gemakkelijker wordt om snel gegevens op verschillende platforms in kaart te brengen, gegevens te synchroniseren en gegevenspunten te valideren. Nanonets kunnen gegevens uit elk document (afbeeldingen, PDF's, Word-documenten, CSV, Excel) in kaart brengen en synchroniseren met elke gewenste software.

Waarom Nanonetten? Nou, hier zijn enkele redenen:

Heb je een use-case in gedachten? Neem contact op met ons verkoopteam or start je gratis proefperiode!

---

Hoe werken automatiseringstools voor gegevenstoewijzing?

Deze automatiseringstools werken door algoritmen en gespecialiseerde software te gebruiken. Ze converteren gegevens van het oorspronkelijke formaat naar een ander formaat (voor een beter begrip).

Met automatisering van het in kaart brengen van gegevens kunnen bedrijven veel aspecten van hun processen automatiseren. Het omvat datatranscriptie, opschoning, samenvoeging en integratie.

Er is echter enige technische expertise vereist om de automatisering goed te implementeren.

Geautomatiseerde mappingtools bieden handige functies zoals interfaces voor slepen en neerzetten, gebruiksvriendelijke wizards en grafische weergaven van wijzigingen die in verschillende velden of tabellen zijn aangebracht.

Geavanceerde functies zoals fuzzy matching zijn beschikbaar, waardoor vergelijkbare stukjes informatie uit verschillende bronnen of documenten kunnen worden gecombineerd terwijl de nauwkeurigheid snel behouden blijft.

Hoe zijn automatiseringstools voor gegevenstoewijzing nuttig?

Automatisering van data mapping biedt bedrijven een geweldige manier om hun processen te stroomlijnen. Het doet dit terwijl het in veel minder tijd nauwkeurigere resultaten produceert dan handmatige methoden.

Het vereist zeker wat initiële instellingen. Dit zal zich uiteindelijk echter aanzienlijk terugbetalen. Het verhoogt de efficiëntie van het proces, bespaart tijd en verbetert de nauwkeurigheid bij het omgaan met grote hoeveelheden complexe datasets.

Bovendien zijn geautomatiseerde mappings altijd up-to-date. Ze passen zich automatisch aan wanneer er wijzigingen optreden in het bron- of doelformaat, wat betekent dat u zich geen zorgen hoeft te maken dat ze verouderd zijn.

---

Wat zijn de best practices voor datamapping?

De best practice voor het in kaart brengen van gegevens is het onderhouden van een consistente, nauwkeurige en actuele kaart van de gegevensstroom tussen systemen. Het omvat het begrijpen en documenteren van de relaties tussen verschillende elementen in een gegevensstroom. Het moet ook snel en effectief elke inconsistentie of onverschilligheid identificeren. Het doel is ervoor te zorgen dat gegevens gedurende de hele levenscyclus, van generatie tot opslag tot analyse, correct worden beheerd.

Planning van de data mapping-benadering

Allereerst moeten organisaties hun aanpak voor het in kaart brengen van gegevens van tevoren plannen. Het omvat het maken van een stappenplan van alle eindpunten die betrokken zijn bij de gegevensstroom, samen met hun respectievelijke verbindingen en afhankelijkheden. Dit plan moet worden gedocumenteerd zodat alle betrokkenen het kunnen begrijpen. Het is ook belangrijk om dit plan herhaaldelijk te herzien om nauwkeurigheid en volledigheid te garanderen. Een up-to-date systeemkaart helpt onverwachte problemen in de toekomst te voorkomen.

Zorgdragen voor de kwaliteitsprocessen

Organisaties moeten zich gedurende het hele proces ook richten op kwaliteitsborgingspraktijken. Het omvat het valideren van de gegevensnauwkeurigheid bij elke stap in de reis, terwijl ervoor wordt gezorgd dat eventuele fouten snel worden geïdentificeerd en opgelost.

Implementeren van de geschikte procedures

Het is belangrijk om een ​​goede manier te hebben om nieuwe informatie aan de kaart toe te voegen en ervoor te zorgen dat deze wordt vastgelegd en dat iedereen ervan op de hoogte is. Op deze manier kunnen alle wijzigingen worden gevolgd en begrepen door alle gebruikers.

Het gebruik van analysetools van derden goedkeuren

Organisaties zouden ook moeten overwegen om geavanceerde analysetools te gebruiken voor data mapping-activiteiten. Deze tools kunnen veel vervelende taken automatiseren die verband houden met handmatige mappingprocessen. Deze omvatten het volgen van verschillende versies van documenten of het verifiëren van complexe relaties tussen datasets. Ze kunnen ook verborgen patronen of inzichten ontdekken binnen grote datasets die niet worden opgemerkt tijdens traditionele methoden.

Het automatiseren van het gegevenstoewijzingsproces

Ten slotte kan het hebben van geautomatiseerde tools voor het in kaart brengen van gegevens de totale tijdsbesteding en onderhoudskosten verminderen voor grotere projecten die in de loop van de tijd regelmatig moeten worden bijgewerkt.

---

Wat zijn de verschillende use cases van data mapping?

Hieronder volgen de belangrijkste use-cases van data mapping uit vele.

Gegevens integratie

Gegevensintegratie brengt gegevens uit twee verschillende bronnen op één lijn en combineert ze tot één begrijpelijk formaat. Het helpt voor efficiëntere analyse en rapportage. Dit proces omvat de volgende stappen

1. Identificatie van gemeenschappelijke gegevenselementen in meerdere systemen

2. Dubbele gegevens verwijderen

3. Formatteren van de gegevens in één formaat

Data migratie

Datamigratie is het verplaatsen van gegevens van het ene systeem naar het andere. Dit proces omvat het identificeren en in kaart brengen van gegevenselementen van het bronsysteem naar het doelsysteem. Het zorgt ervoor dat alle relevante gegevens worden overgedragen en dat de gegevensintegriteit behouden blijft.

Datatransformatie

Datatransformatie betekent het wijzigen van het formaat of de structuur van data om het bruikbaarder of compatibeler te maken met andere systemen. Dit proces omvat het identificeren en in kaart brengen van gegevenselementen van het oorspronkelijke formaat naar het gewenste formaat. En vervolgens die mapping gebruiken om de gegevens te transformeren.

We bespreken ook de belangrijkste technieken van data mapping.

Handmatige gegevenstoewijzing

Zoals de naam al doet vermoeden, vereist deze techniek handarbeid. Een IT-professional voert alle mappingprocessen handmatig uit.

Schema in kaart brengen

De tweede techniek is half geautomatiseerd en half handmatig. Er wordt software voor het in kaart brengen van gegevens gebruikt om het pad tussen de brongegevens en het doel vast te stellen. De IT-professional controleert het vervolgens en doet de nodige aanpassingen.

Geautomatiseerde gegevenstoewijzing

Het is een volledig geautomatiseerde techniek voor het in kaart brengen van gegevens die een automatiseringstool gebruikt voor het hele proces. Het is dus de meest nauwkeurige, efficiënte en eenvoudigste manier om gegevens in kaart te brengen.

Laatste woorden

Datamapping is het proces van het maken van een roadmap voor uw data. Het wordt gedaan zodat u beter kunt begrijpen waar het vandaan komt, hoe het door uw systemen stroomt en waar het naartoe gaat als het niet langer nodig is.

Deze gids geeft een overzicht van data mapping, inclusief de voordelen en de belangrijkste stappen om aan de slag te gaan. Door een datamap te maken, krijgt u duidelijk inzicht in het datalandschap van uw organisatie. Dan kunt u beter geïnformeerde beslissingen nemen over het beste beheer en gebruik van uw gegevens.

---

Odataprocessen optimaliseren met Nanonets. Breng naadloos gegevens uit documenten in meer dan 5000 bedrijfssoftware in kaart. Probeer het eens.

---

Lees verder: