El mapeo de datos es fundamental para el éxito de muchos procesos de datos. Un lapsus durante el mapeo de los datos puede tener un efecto dominó en su organización y conllevar la repetición de errores y, en última instancia, análisis inexactos.

Prácticamente todas las empresas deben trasladar datos entre sistemas en algún momento. Y distintos sistemas almacenan datos parecidos de forma diferente. Así que para mover y consolidar los datos para su análisis u otras tareas es necesario disponer de una hoja de ruta que garantice el traslado de los datos a su destino con precisión.

Para procesos como la integración de datos, la migración, la automatización de almacenes de datos, la sincronización, la extracción de datos automatizada u otros proyectos de gestión de datos, la calidad del mapeo de datos determinará la calidad de los datos que serán analizados para obtener información.

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Comprender el mapeo de datos para la empresa moderna

El mapeo de datos es el proceso por el que se establecen correspondencias entre campos de una base de datos a otra. Es el primer paso para facilitar la migración, integración y otras tareas de gestión de datos.

Antes de que los datos puedan ser analizados para obtener información comercial de utilidad, , deben homogeneizarse para que resulten accesibles a aquellos que tomen decisiones Ahora los datos llegan de muchas fuentes distintas y cada una puede definir puntos de datos semejantes de distinta forma. Por ejemplo, el campo Estado de un sistema fuente puede indicar Illinois como «Illinois», pero el destino puede que lo almacene con la sigla «IL».

El mapeo de datos salva la distancia entre dos sistemas, o modelos de datos, de modo que, cuando los datos se trasladen desde una fuente, lleguen veraces y útiles a su destino.

El mapeo de datos lleva tiempo siendo una función comercial habitual, pero con el aumento de las cifras y fuentes de datos, el proceso de mapeo se ha vuelto más complejo y necesita herramientas automatizadas para poder manejar conjuntos de datos voluminosos.

El mapeo de datos resulta esencial para una buena gestión de datos.

Supone una parte fundamental de muchos procesos de gestión de datos. Si no se mapean correctamente, los datos pueden dañarse durante su traslado a destino. La calidad del mapeo es crucial para sacar el máximo partido a sus datos en migraciones, integraciones, transformaciones y en el momento de poblar un almacén de datos.

Migración de datos

La migración de datos es el proceso por el que se trasladan datos de un sistema a otro como un hecho puntual. En líneas generales, se trata de datos que no cambian con el tiempo. Tras una migración, el destino es la nueva fuente de datos migrados, y la fuente original se descarta. El mapeo de datos sustenta el proceso de migración al establecer correspondencias entre los campos fuente y los campos destino.

Integración de datos

La integración de datos es un proceso continuo por el que se trasladan datos periódicamente de un sistema a otro. La integración se puede programar, cada trimestre o cada mes, por ejemplo, o generarse después de alguna acción. Los datos se almacenan y mantienen tanto en la fuente como en el destino. Al igual que en la migración, los mapas de datos para integraciones trazan correspondencias entre los campos fuente y destino.

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Transformación de datos

La transformación de datos es el proceso de conversión de datos de un formato fuente a un formato destino. Puede englobar limpiar los datos cambiando las tipologías, borrar los datos nulos o duplicados, agregar datos, enriquecerlos u otras transformaciones. Por ejemplo, «Illinois» puede transformarse a «IL» para que coincida con el formato de destino. Estas fórmulas de transformación forman parte del mapa de datos. Cuando se mueven datos, el mapa utiliza las fórmulas de transformación para adaptarlos al formato correcto para su análisis.

Almacenamiento de datos

Si el objetivo es agrupar datos en una única fuente para el análisis u otras tareas, se suelen reunir en un almacén de datos. Al ejecutar una consulta, un informe o realizar un análisis, los datos llegan del almacén. Los datos que contiene el almacén ya han sido migrados, integrados y transformados. El mapeo de datos asegura que, tras ser incorporados los datos al almacén, lleguen a su destino en el formato previsto.

¿Qué fases contempla el mapeo de datos?

 

  • Fase 1: Definición: se definen los datos que serán trasladados, incluidas las tablas, los campos dentro de cada tabla y el formato del campo una vez trasladado. Para las integraciones de datos, también se define la frecuencia de transferencia.
  • Fase 2: Mapeo de datos: se emparejan los campos fuente y destino.
  • Fase 3: Transformación: si hay un campo que necesite una transformación, se programa la fórmula o norma de transformación correspondiente.  
  • Fase 4: Pruebas: con un sistema de pruebas y unos datos de muestra de la fuente, realice la transferencia para ver cómo funciona y aplique las modificaciones necesarias.
  • Fase 5: Despliegue: una vez comprobado que la transformación de datos funciona como estaba previsto, programe una acción de arranque de migración o integración.
  • Fase 6: Mantenimiento y actualización: en caso de integración continua, el mapa de datos es una entidad viva que necesitará actualizaciones y cambios cuando se le añadan nuevas fuentes, se modifiquen las fuentes o cuando cambien los requisitos de destino.

Las ventajas de una buena herramienta de mapeo de datos

mapeo de datos

Las herramientas avanzadas de mapeo y transformación de datos desde el cloud pueden ayudar a las empresas a sacar mayor provecho de sus datos sin que sus presupuestos se resientan. Este ejemplo de mapeo muestra cómo se vinculan los campos de datos desde la fuente al destino.

Anteriormente, las organizaciones documentaban sus mapeos en papel, cosa que en aquel entonces era suficiente. Sin embargo, el entorno se ha vuelto mucho más complejo. Con más datos, más mapeos y cambios constantes, los sistemas en papel no dan abasto. Les falta transparencia y no están al corriente de los cambios inevitables que experimentan los modelos de datos. Mapear manualmente también significa programar transformaciones manualmente, un proceso laborioso y propenso a errores.

Transparencia para analistas y arquitectos

Dada la importancia de calidad de datos, los analistas y arquitectos de datos requieren una visión precisa y en tiempo real de los datos en origen y en destino. Las herramientas de mapeo de datos ofrecen una visión compartida de las estructuras de datos que están siendo objeto de mapeo para que tanto analistas como arquitectos puedan visualizar el contenido, flujo y transformaciones de los datos.

Optimización de formatos complejos

Con el flujo constante de datos de distintas fuentes, la compatibilidad puede llegar a ser un problema. Las buenas herramientas de mapeo racionalizan el proceso de transformación  al incluir herramientas integradas que garantizan la transformación exacta de formatos complejos, una forma de ahorrar tiempo y de reducir la posibilidad del error humano.

Menos dificultades en el cambio de modelos de datos

Los mapas de datos no son flor de un día. Si se producen cambios en las normas de datos, los requisitos de notificación o los sistemas , los mapas necesitarán un mantenimiento. Con ayuda de una herramienta de mapeo de datos basada en cloud, los que trabajen con los datos dejarán de correr el riesgo de perder la documentación de los cambios. Una herramienta adecuada de mapeo de datos permite a los usuarios hacer un seguimiento de la afectación de los cambios cuando se actualizan los mapas. Estas herramientas permiten también reutilizar mapas para no tener que empezar desde cero en cada ocasión.

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Qué debe buscarse en una herramienta de mapeo de datos

Las herramientas de software cloud de mapeo de datos son rápidas, flexibles y escalables, y están creadas para dar respuesta a exigentes necesidades de mapeo sin perjudicar el presupuesto. Si bien las prestaciones y funcionalidades de una herramienta de mapeo de datos dependen de las necesidades de cada organización, existen varias funciones obligatorias que nos interesan.

Amplia compatibilidad de formatos

La mayoría de herramientas son compatibles con los tipos de archivo básicos, como Excel, archivos de texto delimitados, XML, JSON, EBCDIC, etc. Conviene buscar herramientas capaces de manejar formatos comunes en su entorno, como SQL Server, Sybase, Oracle, DB2 u otros formatos. Una buena herramienta de mapeo también podrá manejar software de empresa, como SAP, SAS, Marketo, Microsoft CRM, o SugarCRM, o datos de servicios cloud, como Salesforce o Database.com.

Intuitiva y automatizada

Una herramienta intuitiva en cloud está pensada para automatizar tareas repetitivas con el fin de ahorrarse tiempo, el hastío y el riesgo de error humano. Priorice la funcionalidad de arrastrar y soltar, que permite emparejar rápidamente los campos y aplicar transformaciones integradas sin necesidad de programar.

Flujo de trabajo y programación

Para completar las capacidades de automatización, busque una herramienta capaz de crear un flujo de trabajo de mapeo completo y programar tareas de mapeo activadas por calendario o por algún evento.

Mapeo de datos de empresa para una mejor gestión de datos

El mapeo es una parte esencial para asegurar que en el traslado de los datos de un origen a un destino se conserve siempre su precisión. Un buen mapeo garantiza una buena calidad de datos en el almacén.

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