데이터 매핑에 대해 알아야 할 모든 것—완벽한 안내서

귀사의 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리는 능력은 성공에 필수적입니다. 하지만 귀사가 가지고 있는 데이터, 데이터의 출처 및 사용 방법에 대해 명확하게 이해하고 있습니까?

데이터 매핑은 팀이 데이터를 제어하고 시스템 간에 이동할 때 품질을 유지하기 위한 첫 번째 단계입니다. 문제는 데이터 매핑이 기술적으로 어려워지고 팀이 부담스러워할 수 있으며, 이로 인해 데이터 매핑이 중단되어 심각한 데이터 품질 문제, 부실한 비즈니스 의사 결정 및 잠재적인 데이터 보안 문제가 발생할 수 있다는 것입니다.

자신 있게 회사 데이터를 매핑할 수 있도록 데이터 매핑이 무엇인지, 데이터 매핑이 조직에 어떻게 도움이 되는지, 데이터를 효과적으로 매핑하기 위한 명확한 단계를 살펴보겠습니다.

데이터 매핑이란 무엇입니까?

데이터 매핑은 언어의 차이에 관계없이 하나의 소스(A 지점)에서 다른 소스(B 지점)로 데이터 필드를 연결하고 추적하므로 시스템 전체에서 데이터의 변경 사항을 추적할 수 있습니다. 이것은 또한 오류 가능성을 줄이고 데이터를 표준화하며 이해하기 쉽게 만듭니다.

지도 비유에 기대어 봅시다. 가장 간단한 형태의 데이터 매핑은 다음을 식별합니다.

• 데이터 소스- 데이터의 출처와 데이터를 저장하는 애플리케이션을 포함합니다. 이것을 전통적인 지도의 호수라고 생각하면 모든 "도로"가 이러한 출처에서 시작됩니다. 웹 사이트, 서버 및 CRM과 같은 애플리케이션은 데이터 소스로 간주됩니다.
• 데이터 대상 — 데이터 를 사용하는 모든 애플리케이션.이는 지도의 건물 및 주소와 비슷합니다. 도로는 데이터 소스에서 데이터 대상으로 연결되거나 한 데이터 대상에서 다음 데이터 대상으로 연결됩니다.
• 데이터 변환 - 데이터를 시스템 전체에서 사용할 수 있도록 표준화합니다.데이터 대상으로 가는 도중에 멈추는 것과 같은 데이터 변환을 생각하십시오. 특히 데이터 대상이 여러 소스의 데이터를 사용하는 경우 각 정류장에서 데이터 대상을 입력하기 위해 데이터를 "변환"해야 할 수 있습니다. 데이터 변환에는 고객 생일의 형식을 표준화하거나 민감한 정보를 익명화하는 것과 같은 작업이 포함될 수 있습니다.

개념을 이해하기 어려울 수 있음을 이해하므로 도움이 되는 데이터 매핑 예를 살펴보겠습니다.

데이터 매핑 예

저장하는 모든 고객 데이터에 대해 생각해 보십시오. 다른많은정보 중에서 고객의 이름, 주소, 로열티 회원 상태, 소셜 미디어 핸들, 최근 구매와 같은 세부 정보를 수집합니다 .

CRM은 대부분의 고객 데이터가 저장되어 있는 집이므로 CRM은 데이터소스입니다. 그러나 재고 수준을 추적하기 위해 재고 데이터베이스와 같은 몇 가지 다른 위치에 데이터를 저장할 수 있습니다.

베스트 셀러 상품의 재고가 거의 소진되어 고객이 신속하게 조치를 취해야 한다는 이메일을 고객에게 보내는 경우를 가정해 보겠습니다.

데이터 매핑은 CRM 및 인벤토리 데이터베이스의 데이터가 이메일 마케팅 도구에 입력되어 주요 정보를 채우는 방법을 시각화합니다. 이 흐름에서 데이터를 매핑하면 이메일 마케팅 도구에서 사용하기 전에 여러 위치의 고객 데이터를 결합해야 한다는 것을 깨달을 수 있습니다. 또는 이메일 마케팅 자동화를 해치는 중요한 단절을 발견할 수 있습니다.

데이터 관리는 데이터 매핑에서 시작됩니다.

데이터 매핑이 초보자에게는 부담스럽게 느껴질 수 있지만 모든 데이터 관리 요구 사항의 기반 역할을 하는 중요한 프로세스입니다. 특히 데이터 매핑은 다음과 같은 일반적인 데이터 관리 요구 사항 각각에 대한 첫 번째 단계입니다.

데이터 통합

데이터 통합에는 모든 데이터에 대한 통합 보기를 얻기 위해 여러 소스의 데이터를 결합하는 작업이 포함됩니다. 데이터 통합은 모든 데이터 세트를 가져오고 정보를 균일한 방식으로 형식화하며 중복된 세부 정보 또는 프로필을 제거합니다.

데이터 마이그레이션

데이터 마이그레이션에는 한 위치 또는 형식에서 다른 위치 또는 형식으로 하나 이상의 데이터 세트 전체를 전송하는 작업이 포함됩니다. 데이터 마이그레이션의 일반적인 유형은 회사가 온프레미스 데이터 센터에서 AWS와 같은 클라우드 플랫폼으로 데이터를 이동하는 것입니다. 이 게시물에서 데이터 마이그레이션 을 수행하는 방법에 대해 자세히 설명합니다 .

데이터 변환

위에서 설명한 대로 데이터 변환은 데이터를 기존 형식으로 가져와 다른 시스템 및 데이터 대상에서 사용할 수 있도록 새 형식과 일치하도록 변경합니다. 이를 위해서는 먼저 팀이 데이터 프로파일링 을 거친 다음 데이터 대상 요구 사항에 따라 데이터를 표준화하고 정리해야 합니다.

데이터 매핑이 조직에 어떻게 도움이 됩니까?

데이터 매핑의 이점은 데이터를 처음 매핑한 직후에 가장 분명하게 나타납니다. 데이터 매핑은 데이터 품질을 개선하고 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 또한 다음과 같은 이점도 제공합니다.

위험 식별 및 감소

데이터 매핑은 중요한 데이터가 저장되는 위치와 시스템에서 사용되는 방식을 이해하도록 도와 데이터 보안 을 향상시킵니다. 중요한 데이터의 위치를 ​​파악하면 승인된 사람이나 시스템만 데이터를 찾고 사용할 수 있도록 보안 프로토콜과 액세스 제한을 구현할 수 있습니다.

복잡한 데이터 최적화

데이터는 다양한 비즈니스 시스템에서 다양한 방식으로 저장되고 사용됩니다. 데이터 매핑은 데이터가 어떻게 사용되는지 이해하고 수집, 저장 또는 사용을 최적화하는 방법을 찾는 유일한 방법입니다.

데이터 기반 의사 결정

데이터를 매핑하면 비즈니스 의사 결정에 필요한 모든 올바른 데이터를 사용하고 있다는 확신이 더 커집니다. 데이터 맵을 사용하면 분석 도구에서 주요 데이터 소스가 누락되었는지 또는 데이터 품질을 위협하는 연결 끊김이 있는지 식별할 수 있습니다. 분석 도구에 신뢰할 수 있는 데이터가 제공되고 있음을 확인할 수 있으면 팀에서 해당 데이터를 기반으로 더 현명한 선택을 할 수 있습니다.

내부 운영 개선

회사에서 데이터를 저장하고 사용하는 모든 방식을 정확하게 살펴보면 중복을 식별하고 운영을 간소화하는 방법을 찾을 수 있습니다. 데이터 맵은 조직 전체의 이해 관계자를 정렬하고 데이터 관리를 최적화할 수 있는 방법을 전체적으로 보여줍니다.

효과적인 데이터 매핑 방법: 데이터 매핑 프로세스

데이터 매핑이 조직에 어떻게 도움이 되는지 확실하게 이해했으므로 이제 데이터 매핑을 시작하는 방법을 설명할 차례입니다. 도움이 되는 도구를 사용하고 싶을 수 있으며 다음 섹션에서 그렇게 할 때의 이점에 대해 설명합니다. 그러나 데이터 매핑 템플릿이라고도 하는 프로세스에는 다음 단계가 포함됩니다.

모든 데이터 필드 식별

조직의 데이터 소스는 무엇이며 그 안에 어떤 데이터를 저장합니까? 필드 형식을 포함하여 CRM 및 기타 데이터 소스의 모든 데이터 필드에 대한 세분화된 목록을 만듭니다.

모든 것을 캡처했는지 확인하기 위해 데이터 소스를 식별하기 위해 조직 전체에서 이해 관계자를 조정합니다.

데이터 매핑

데이터 필드를 식별한 후에는 해당 데이터가 조직 전체에서 어떻게 사용되고 이동되는지 매핑을 시작할 수 있습니다. 데이터 소스에서 데이터 대상으로 또는 데이터 대상 간에 데이터가 흐르는 방식을 시각화합니다. 비즈니스 도구에서 여러 소스의 데이터를 어떻게 사용할 수 있는지 확인하면 다음 단계에 도움이 됩니다.

데이터 변환

앞에서 설명한 것처럼 데이터는 시스템 전체에서 다양한 형식으로 저장될 수 있으므로 비즈니스 도구에서 데이터를 사용하려면 먼저 변환해야 합니다. 데이터 맵 내에서 가능한 모든 단계에서 발생하는 데이터 변환을 식별합니다. 이 목록은 더 많거나 다른 변환이 필요한지 또는 데이터 변환을 줄이기 위해 데이터 수집을 최적화할 수 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

테스트

기본 데이터세트의 하위 집합으로 시작하여 맵에 오류가 있는지, 다운스트림 종속성이 실수로 손상되었는지 확인합니다. 논리를 테스트하면 데이터 품질을 유지하고 모든 것이 의도한 대로 작동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 맵이 완성되었다고 확신하면 데이터 매핑 템플릿으로 사용하십시오.

업데이트/유지보수

데이터 매핑은 지속적인 여정입니다. 귀하의 팀은 새로운 데이터 소스를 도입하고, 데이터를 통합 또는 마이그레이션하고, 데이터를 사용하여 분석을 제공하는 새로운 도구를 채택합니다. 특히 새로운 비즈니스 도구를 구현한 경우 데이터 맵을 정기적으로 다시 방문하십시오.

부서에서 IT 비용 절감을 고려하고 있다면 데이터 맵을 사용하여 어떤 시스템이 성공에 가장 중요한지 파악하십시오.

귀하에게 가장 적합한 데이터 매핑 방법은 무엇입니까?

이제 중요한 결정이 내려 집니다. 데이터를어떻게매핑할 것인가? 개발자 기술, 예산 및 인내심에 따라 취할 수 있는 몇 가지 접근 방식이 있습니다.

자동화

자동화된 데이터 매핑에는 기계 학습에 의존하여 데이터를 처리하고 일치시키고 변환을 시각화하는 특정 도구 또는 소프트웨어가 포함됩니다. 자동화된 데이터 매핑은 이러한 솔루션이 직관적으로 구축되었다는 점을 고려할 때 팀에서 수백 시간과 엄청난 스트레스를 절약할 수 있습니다. 그러나 이러한 도구를 사용하려면 예산을 할당해야 합니다.

반자동

반자동 데이터 매핑 프로세스는 기술과 수동 작업의 혼합에 의존하므로 대부분의 회사에서 이상적인 선택입니다. 팀 구성원이 도구를 사용하여 데이터 소스와 대상을 매핑한 다음 팀에서 해당 맵을 수동으로 검토하고 필요한 경우 변경합니다. 이를 위해서는 약간의 코딩 기술이 필요하고 자동화된 솔루션보다 시간이 더 걸리지만 데이터 매핑 여정을 막 시작하는 경우 가장 현명한 선택입니다.

수동

자동 또는 반자동 데이터 매핑을 지원하는 도구를 사용할 수 없는 경우 데이터 매핑에 대한 지식이 있는 개발자가 필요합니다. 수동 데이터 매핑은 상당한 시간이 걸리고 팀에서 사용하는 다양한 데이터 솔루션과 도구를 고려할 때 상당한 오류의 여지가 있을 수 있습니다.

즉, 수동 데이터 매핑을 통해 팀은 프로세스를 완벽하게 제어할 수 있으며 데이터 맵을 필요에 맞게 정확하게 사용자 지정할 수 있습니다.

고객 데이터를 최대한 활용

고객 데이터를 사용하고 신뢰할 수 있는 능력은 고객을 의미 있는 방식으로 참여시키고 판매를 촉진하는 데 필수적입니다.

데이터 매핑은 고객 데이터를 수집, 저장 및 사용하는 방법을 이해하는 첫 번째 단계이지만 프로세스가 까다로울 수 있습니다. 데이터 매핑의 상당 부분을 간소화하고 지도를 최신 상태로 유지하기 위해 정기적인 유지 관리를 수행하는 도구를 채택하는 것이 좋습니다.

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