Veri haritalamada veri, teknolojide referans veya çalışma için toplanan bilgi ve verilerden oluşur. Veri analizi size faydalı içgörüler sağlayabilir. Hemen hemen her şirket, faaliyetlerini genişletmek için veriye dayalı içgörülerden yararlanır. Ancak, her Veri Analizinin güvenilir bulgular üretmesi için verilerin doğru şekilde taşındığını ve eşlendiğini doğrulamak çok önemlidir. Veri Haritalamanın önemli olduğu yer burasıdır.
Veri Eşlemenin Tanımı
Veri eşleme, birçok veri kümesindeki alanları bir tasarıma veya merkezi veri tabanına entegre etme sürecidir. Bu, verileri aktarmak, tüketmek, işlemek ve yönetmek için gereklidir. Nihai amacı, birçok veri setini benzersiz bir veri setinde birleştirmektir.
Karşılaştırılabilir noktaları tanımlamanın farklı yollarına sahip çeşitli veri setleri, verileri nihai hedefte doğru ve kullanılabilir hale getirecek şekilde birleştirilebilir, bu da veri eşleme olarak bilinir.
Veri yönetiminde, popüler bir ticari işlem tekniği veri eşlemedir. Ancak, veri miktarı ve bu verileri kullanan sistemlerin çeşitliliği arttıkça, bu süreç daha karmaşık hale geldi ve otomatik ve güçlü teknolojilerin kullanılmasını gerektirdi.
Bu fikirden potansiyel olarak faydalanabilecek birkaç veri tabanına bakacağız. Veritabanlarını belirli bir kayda entegre ettiğinizde, her biri hakkında bilgi almak için bir veritabanı sunucusunu sorgulayabilirsiniz. Bu, kuruluşlar için faydalıdır çünkü onlara veri varlıklarının tam bir resmini verir.
Bağlanması gereken alanları açıklayan ve birbirine bağlayan bir alan haritasının oluşturulması genellikle veritabanlarını bağlarken gereklidir. Her bir girişteki bilgilerin nasıl işleneceğini, ne tür olduğunu veya mükerrerlik veya başka sorunlar ortaya çıkarsa ne yapılması gerektiğini açıklar.
Veri eşleme avantajları
Coop Alleanza 3.0, 2,7 milyon üyesi ve İtalya genelinde 430 lokasyonuyla Avrupa’nın en büyük tüketici kooperatifidir. Beş küçük İtalyan kooperatifinin birleşmesiyle oluşan firma, GDPR uyum yükümlülüklerini (Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler) tehlikeye atmadan müşterilerinin 360 derecelik bir görünümünü sağlamak için müşteri, ürün ve satış verilerini birleştirmeye çalıştı.
Kurum, Informatica MDM kullanımı sayesinde çok sayıda dahili ve harici sistemdeki müşteri verilerini keşfedip yönetebilmiş, Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgileri (PII) koruyarak güvenli bir şekilde kullanmış ve müşteri deneyimini uyarlamak için daha az riske maruz kalmıştır.
Veri yönetimi için veri haritalama şarttır
Veri haritalama için çeşitli uygulamalar vardır ve temelde yatan bir nihai hedefi yoktur. Daha ziyade, veri ile ilgili çeşitli görevleri yerine getirmenin ilk aşamasıdır:
Bilgi depolama
Veri ambarı, verileri araştırma veya diğer amaçlar için tek bir yerde birleştirmek için kullanılır. Bir sorgu, rapor çalıştırdığınızda veya bir analiz yaptığınızda veriler depodan gelir. Veriler depoya taşınmış, entegre edilmiş ve dönüştürülmüştür. Veriler depoya girdiğinde, amaçlanan hedefe ulaşmasını garanti eder.
Verilerin taşınması
Veri taşıma, verilerin bir yerden başka bir yere tek seferlik taşınması işlemidir. Bu genellikle zaman içinde sabit kalan verilerdir. Hedef, aktarımdan sonra veri geçişinin geçerli kaynağı haline gelir ve önceki kaynak hizmet dışı bırakılır. Veri eşleme, kaynak verileri hedef alanlarla eşleyerek geçiş sürecini mümkün kılar.
Veri entegrasyonu
Veri entegrasyonu, verilerin bir yerden başka bir yere düzenli olarak aktarılması sürecidir. Entegrasyon, periyodik veya aylık gibi düzenli olarak yapılabilir veya belirli bir olayla tetiklenebilir. Hem kaynak hem de hedef verileri depolar ve saklar. Veri taşıma, kaynak alanları hedef alanlara bağlama gibi entegrasyonlar içindir.
Veri dönüşümü
Veri dönüşümü, bilgiyi bir yerden başka bir yere dönüştürme işlemidir. Bu, veri türlerini değiştirmeyi, boş değerleri veya yinelemeleri ortadan kaldırmayı, verileri toplamayı, verileri zenginleştirmeyi veya başka dönüşümler yapmayı içerebilir. Hedef formatla eşleştirmek için “Illinois”, “IL “ye dönüştürülebilir. Veri haritası bu dönüşüm formüllerini içerir. Veriler gönderildikçe, veri haritası bunları veri analizi için uygun formata dönüştürmek üzere dönüştürme algoritmaları kullanır.
Verileri nasıl haritalandırıyorsunuz?
- Tablolar, her tablonun içindeki alanlar ve taşındıktan sonra alanın biçimi dahil olmak üzere aktarılacak verileri tanımlayın. Müşteri veri entegrasyonu için veri iletiminin düzenliliği de belirtilmiştir.
- Kaynak ve hedef alanlarını karşılaştırın.
- Bir alan dönüştürme gerektiriyorsa dönüştürme tekniği veya kuralı kodlanır.
- Nasıl çalıştığını gözlemlemek ve gerekli revizyonları yapmak için kaynaktan bir veri örneği kullanarak aktarımı bir test sisteminde çalıştırın.
- Veri dönüşümü beklendiği gibi gerçekleştiğinde bir geçiş veya entegrasyon etkinliği düzenleyin.
- Veri haritası, yeni veri kaynakları dahil edildiğinde, veri kaynakları geliştiğinde veya varış noktalarındaki talepler değiştiğinde yükseltme ve ayarlamalar gerektirecek canlı bir nesnedir.
Sonuç
Veri haritalamada veri, teknolojide referans veya çalışma için toplanan bilgi ve verilerden oluşur. Veri haritalama, verilerin bir yerden başka bir yere gerçek zamanlı, verimli ve uygun maliyetli bir şekilde taşınmasını sağlar. Ayrıca, Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgilerin (PII) korunmasına yardımcı olurken, güvenli bir şekilde ve daha az riske maruz kalarak kullanılmasını sağlar.
QuestionPro’da her türden araştırmacıya yalnızca anket yazılımımız gibi veri toplama araçları değil, aynı zamanda her türden uzun vadeli araştırma için içgörü havuzları da sunuyoruz.
Demo yapmak veya daha fazla bilgi edinmek isterseniz, sizi bu harika ürün hakkında daha fazla bilgi edinmek için Insight Hub’ı ziyaret etmeye davet ediyoruz.
