Mappage de données

Qu’est-ce que le mappage de données ?

Le mappage des données est le processus consistant à faire correspondre les champs ou éléments de données d’une base de données ou source d’information à des champs similaires dans une source ou un système de destination. Cela fournit un ensemble d’instructions qui aident à standardiser les données, et c’est donc une étape essentielle pour garantir la qualité des données, suivre les processus de gouvernance des données et rendre les données utilisables lorsqu’elles sont partagées entre les différentes bases de données et outils utilisés au sein d’une infrastructure technologique.

Par exemple, votre norme d’entreprise pour les États américains peut être de les désigner par leur abréviation à deux lettres (par exemple, TX pour le Texas). Dans ce cas, le mappage des données identifie et lie le champ « état » dans une source de données que vous connectez, et le transforme au format approprié.

Pourquoi le mappage des données est-il important ?

Le mappage des données offre une vue visuelle de la manière dont les données circulent dans une organisation. C’est une étape fondamentale d’une bonne gestion des données et permet aux organisations de :

• Assurer que les informations sont cohérentes et suivent les normes de gouvernance des données de l’entreprise
• Prévenir les erreurs et duplications qui affectent la qualité en fusionnant les enregistrements liés (comme les enregistrements du même client détenus sur différents systèmes). Le processus peut signaler les problèmes potentiels (comme les données manquantes) avant qu’ils ne deviennent un problème
• Faciliter l’intégration des données entre différents systèmes
• Faciliter le partage des données de manière fluide en interne et en externe

Le mappage des données est central à ces processus clés :

• Migration de données : déplacer des données d’un système à un autre de manière permanente, en une seule fois
• Intégration de données : intégrer deux systèmes pour que les données circulent entre eux de manière continue
• Transformation de données : modifier les données lorsqu’elles entrent dans un système, en appliquant des règles pour assurer la cohérence ou ajouter de la valeur
• Entrepôt de données : centraliser les données dans un entrepôt de données unique, assurant leur cohérence et précision
• Intelligence d’affaires : analyser les données pour des rapports, découvrir des insights et mieux comprendre les performances de l’entreprise
• Portail de données : partager les données en interne et en externe via un portail de données centralisé qui fournit des données cohérentes, intégrées et fiables

 Quel est le processus de mappage des données?

Le mappage des données peut être réalisé de trois manières :

Mappage manuel des données

Nécessite que chaque connexion de données soit créée individuellement par un professionnel des données écrivant un code spécifique pour mapper les bases de données et les champs. Bien que cela offre une approche personnalisée, cela prend beaucoup de temps et nécessite des compétences spécifiques pour écrire et maintenir le code.

Mappage semi-manuel des données

Utilise des outils graphiques permettant aux professionnels des données de créer des cartes de schéma en reliant manuellement les champs via une interface visuelle. Cela génère ensuite un script de sortie utilisé pour le codage. Bien que cela offre de la flexibilité, cela nécessite encore des connaissances en codage et un temps considérable.

Mappage automatisé des données

la plupart des outils modernes de mappage des données permettent désormais l’automatisation complète du processus, sans nécessiter de codage. Cela réduit la barrière à l’entrée pour les utilisateurs, ce qui signifie qu’ils n’ont pas besoin de compétences en programmation. Le mappage automatisé des données peut être rapidement mis à l’échelle, avec des mises à jour régulières pour capturer les changements. L’inconvénient est que les entreprises doivent payer pour les outils et la formation.

 Quels sont les avantages et les défis du mappage des données?

Les avantages du mappage des données

• Confiance : Les employés ont confiance que les données sont correctes et fiables, et sont donc plus susceptibles de les utiliser dans leur travail.
• Réduction des silos : Il rassemble les données de différents départements et les standardise, supprimant les silos et les barrières au partage.
• Sécurité et conformité GDPR : Il fournit un enregistrement complet de la manière dont les données sont mappées à travers l’organisation, y compris leurs utilisations. Cela aide à la sécurité et à démontrer la conformité réglementaire.
• Rapports plus rapides et plus complets : Les données sont disponibles pour l’analyse beaucoup plus rapidement, avec un accès beaucoup plus complet pour fournir une plus grande profondeur.

Les défis du mappage des données

• Complexité des cartes : Surtout si des méthodes manuelles sont utilisées pour modéliser des structures de données extrêmement complexes.
• Volume de données : Peut augmenter le risque d’erreur humaine entraînant des problèmes de qualité des données.
• Nature évolutive des cartes de données : Elles doivent être régulièrement mises à jour et vérifiées.
• Couverture de tous les principaux formats de données : Pour fournir une solution complète.

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