关于数据映射你应该知道的一切——完整指南
已发表: 2023-01-17贵公司使用其数据做出决策的能力是其成功不可或缺的一部分。 但是您是否清楚地了解您的公司拥有哪些数据、这些数据来自何处以及如何使用这些数据？
数据映射是团队控制数据并在数据跨系统移动时保持其质量的第一步。 挑战在于，数据映射可能会变得技术化，并且让团队感到不知所措，这会阻止他们映射数据，从而导致严重的数据质量问题、糟糕的业务决策以及潜在的数据安全问题。
为了帮助您自信地映射您的公司数据，让我们探索什么是数据映射、数据映射如何帮助您的组织，以及有效映射您的数据的明确步骤。
什么是数据映射？
数据映射将数据字段从一个源（A 点）连接并跟踪到另一个源（B 点）——无论语言有何差异——允许您跨系统跟踪数据的变化。 这也减少了出错的可能性，标准化了您的数据，并使其更易于理解。
让我们深入到地图类比中。 在最简单的形式中，数据映射标识：
- 数据源——包括数据的来源和存储数据的应用程序。将这些想象成传统地图上的湖泊，您所有的“道路”都将从这些源头开始。 您的网站、服务器和应用程序（如 CRM）都算作数据源。
- 数据目标——任何使用您数据的应用程序。这些类似于地图上的建筑物和地址。 道路将从您的数据源通向数据目标，或从一个数据目标通向下一个数据目标。
- 数据转换——这些将您的数据标准化，以便它可以在您的系统中使用。将数据转换想象成在通往数据目标的途中停下来。 在每一站，数据可能需要“转换”以进入数据目标，尤其是当数据目标使用来自多个来源的数据时。 数据转换可以包括标准化客户生日格式或匿名敏感信息等内容。
我们知道这个概念可能很难掌握，所以让我们看一个数据映射示例来提供帮助。
数据映射示例
想想您存储的所有客户数据。 您收集诸如客户姓名、地址、忠诚会员状态、社交媒体句柄和近期购买等详细信息，以及许多其他信息。
您的 CRM 可能是您大部分客户数据的存放地，因此您的 CRM 是一个数据源。 但是您可以将数据存储在其他几个地方，例如用于跟踪库存水平的库存数据库。
假设您要向客户发送电子邮件，通知他们畅销商品几乎缺货，他们需要迅速采取行动。
数据映射将可视化如何将来自 CRM 和库存数据库的数据输入电子邮件营销工具以填充关键信息。 通过在此流中映射数据，您可能会意识到您需要合并来自多个地方的客户数据，然后才能供您的电子邮件营销工具使用。 或者，您可能会发现严重的脱节正在损害您的电子邮件营销自动化。
数据管理从数据映射开始
尽管新手可能会觉得数据映射不知所措，但它是一个关键过程，将作为您所有数据管理需求的基础。 特别是，数据映射是满足这些常见数据管理需求的第一步：
数据整合
数据集成涉及组合来自多个来源的数据以获得所有数据的统一视图。 数据集成采用所有数据集，以统一的方式格式化信息，并删除重复的详细信息或配置文件。
数据迁移
数据迁移涉及将一个或多个数据集从一个位置或格式完整地转移到另一个位置或格式。 一种常见的数据迁移类型是公司将其数据从本地数据中心迁移到 AWS 等云平台。 我们在这篇文章中进一步解释了如何进行数据迁移。
数据转换
数据转换——正如我们上面所讨论的——采用现有格式的数据并将其更改为匹配新格式，以便它可以被您的其他系统和数据目标使用。 这首先需要团队进行数据画像，然后根据数据目标需求对数据进行标准化和清洗。
数据映射如何帮助您的组织？
数据映射的好处在您第一次映射数据后就最为明显。 数据映射将提高您的数据质量并帮助您做出更好的业务决策。 它还具有以下优点：
识别和降低风险
数据映射可帮助您了解敏感数据的存储位置以及系统如何使用这些数据，从而提高数据安全性。 了解敏感数据的位置后，您可以实施安全协议和访问限制，以确保只有经过批准的人员或系统才能找到和使用这些数据。
优化复杂数据
数据在您的各种业务系统中以不同的方式存储和使用。 数据映射是了解您的数据如何使用并找到优化其收集、存储或使用的方法的唯一方法。
数据驱动的决策
映射数据让您更有信心，您正在使用所有正确的数据来为您的业务决策提供信息。 数据地图可帮助您确定您的分析工具中是否缺少关键数据源，或者过程中是否存在会危及数据质量的断开连接。 当您可以确认您的分析工具正在接收可信数据时，您的团队就可以根据该数据做出更明智的选择。
改善内部运作
通过准确查看贵公司存储和使用数据的所有方式，您可以识别冗余并找到简化运营的方法。 数据地图可以使整个组织的利益相关者保持一致，并全面了解如何优化数据管理。
如何有效地进行数据映射：数据映射过程
现在您已经充分了解数据映射如何帮助您的组织，是时候解释如何开始映射您的数据了。 您可能希望使用工具来提供帮助，我们将在下一节中解释这样做的好处。 但该过程（有时称为数据映射模板）将涉及以下步骤：
识别所有数据字段
您组织的数据源是什么，您在其中存储了哪些数据？ 创建 CRM 和其他数据源中每个数据字段的详细列表，包括字段的格式。
让您的利益相关者跨组织确定您的数据源，以确保您已捕获所有内容。
映射数据
一旦您确定了您的数据字段，您就可以开始绘制该数据在您的组织中的使用和移动方式。 可视化数据如何从您的数据源流向数据目标，或跨数据目标流动。 请注意您的业务工具如何使用来自多个来源的数据，因为这将有助于下一步。
转换数据
如前所述，您的数据可能以不同格式存储在您的系统中，因此需要先对其进行转换，然后才能供您的业务工具使用。 在您的数据映射中，确定在每个可能的步骤发生的数据转换。 此列表将帮助您查看是否需要更多或不同的转换，或者您是否可以优化数据收集以减少数据转换。
测试
从您的主数据集的一个子集开始，看看您是否在地图中犯了任何错误，以及是否无意中损害了下游依赖项。 测试您的逻辑将帮助您保持数据质量并确保一切仍按预期工作。 一旦您确信地图已完成，请将其用作您的数据映射模板。
更新/维护
数据映射是一个连续的旅程。 您的团队将引入新的数据源、集成或迁移数据，并采用使用您的数据提供分析的新工具。 定期重新访问您的数据地图，尤其是在您实施了新的业务工具时。
如果部门正在考虑减少 IT 支出，请使用您的数据图来了解哪些系统对您的成功最为关键。
哪种数据映射方法最适合您？
现在是重大决定：您希望如何映射您的数据？ 根据您的开发人员技能、预算和耐心，您可以采用几种不同的方法：
自动化
自动数据映射涉及依赖机器学习来处理数据、匹配数据并可视化转换的特定工具或软件。 考虑到这些解决方案是为直观而构建的，自动数据映射可以为您的团队节省数百小时和无法估量的压力。 但是，您需要投入预算来使用这样的工具。
半自动化
半自动数据映射过程将依赖于技术和人工工作的结合，使其成为大多数公司的理想选择。 您的团队成员将使用一种工具来映射您的数据源和目标，然后您的团队将手动审查该映射并在需要时进行更改。 这将需要一些编码技能，并且比自动化解决方案花费更多时间，但如果您刚刚开始数据映射之旅，这是最明智的选择。
手动的
如果您无法使用工具来支持自动或半自动数据映射，那么您将需要具有数据映射知识的开发人员。 考虑到团队使用的许多不同的数据解决方案和工具，手动数据映射需要花费大量时间并且可能会留下相当大的错误空间。
也就是说，手动数据映射使您的团队可以完全控制流程，并允许您完全根据您的需要自定义数据映射。
充分利用客户数据
您使用和信任客户数据的能力对于以有意义的方式吸引客户和推动销售至关重要。
数据映射是了解您如何收集、存储和使用客户数据的第一步，但这个过程可能很棘手。 我们建议您采用一种工具来简化数据映射的重要部分，并进行定期维护以使您的地图保持最新。
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