從網站、移動設備、客戶、供應商或其他來源收集數據對於在當今競爭激烈的商業環境中生存至關重要。這些數據點對於創建全面而詳細的業務視圖至關重要，其目標是發現隱藏的機會以獲得競爭優勢。
但是，如果您有辦法理解數據，那麼數據才有價值，而從不同的可變來源彙總信息可能會帶來許多挑戰。例如，如果您要從自己的數據中獲得最高的準確性和實用性，那麼在一個系統中顯示為一個字段的內容需要在另一個系統中的另一個字段中正確顯示。
充分的數據映射是潛在破壞性問題的先發制人解決方案。
數據映射定義
數據映射是大型數據遷移和數據集成過程的必要組成部分。它是一種將數據源（系統A）中的字段與數據倉庫或其他存儲庫（系統B）中的目標字段進行匹配的機制。字段可以是名稱、電話號碼、電子郵件、URL、財務金額，也可以是您為查詢和報告目的而創建和捕獲的任何其他輸入。
在組織擁有比以往更多的數據源、類型和格式的時候，將數據映射作為整體數據戰略的一部分來解決問題尤其重要。
數據映射的好處
數據映射本質上是一種在以後出現更大問題之前提前發現和預防問題的方法。例如，兩個關鍵數據源可以提供不同格式的信息。這些格式可能與數據目標的配置方式不兼容，從而增加了數據丟失、重複或不完整的危險。任何這些結果都會在數據分析階段產生負面影響。
但數據映射可中和數據錯誤和不匹配的可能性，有助於數據標準化過程，並使預期的數據目的地更清晰、更易於理解。
通過數據映射過程實現的質量數據可實現有效的數據分析，有效的數據分析使您的企業能夠以當今市場所需的速度和信心做出明智的決策。
數據映射面臨的挑戰
以下是數據映射可能出現的一些主要挑戰：
- 誤差。人類承擔的任何過程都可能變成一種責任，因為錯誤決策的可能性如此之高。不準確、重複或以其他方式丟失的數據對您組織中的各個團隊幾乎沒有用處，因為它可以提供錯誤的見解，使公司更遠離目標，而不是更接近目標。
- 浪費時間。內部團隊已經對他們的板塊負有足夠的責任。使用映射數據來處理它們意味著需要花費時間仔細檢查和重新編寫腳本和模式，以達到高度準確性和確定性。如果字段映射不正確，則可能導致嚴重的數據丟失，甚至更多的返工。
- 變化。你很少能用數據圖來設置，任何時候都可能發生變化 - 標準、報告要求、軟件過程和系統 - 這使得任何先前的數據映射都過時了。
數據映射方法
與數據戰略和運營的其他方面一樣，組織在數據映射方面面臨著一個選擇：手動自己做，或者讓第三方服務為他們做。數據映射工具和流程涵蓋從現場到雲端的各個領域。以下是最常用的數據映射方法：
- 內部部署。現場發生的數據流程可以感覺更安全、可訪問和受控。但是，除非您需要非常快速地訪問自己的數據，否則由於購買和維護硬件、軟件和其他設備、內部數據映射通常過於笨拙且成本過高。
- 開源。另一方面，開源數據映射工具可以非常經濟有效。使用最新的代碼庫，這些工具既可靠又高效，但他們仍然需要一定程度的知識和手工編碼才能有效使用。
- 基於雲。在滿足當今組織的需求方面，基於雲的數據映射工具符合要求，因為它們構建得快速，靈活且可擴展。這些工具可以輕鬆地適應不斷變化的模式，而不會減慢或丟失信息，並且通常通過專家設置和支持進行備份。
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