Heutzutage arbeiten die meisten Unternehmen mit Daten. Tatsächlich sammelt ein durchschnittliches Unternehmen Daten aus 25 eindeutigen Quellen und verfügt über 16 eindeutige Technologieanwendungen, in denen Kundendaten gespeichert sind. Aber bei so vielen Datenquellen – und der Komplexität und dem Volumen der Daten selbst – ist es für verschiedene Systeme schwierig, die Daten konsistent zu lesen und zu interpretieren. 

Und all diese Daten sind nutzlos (vielleicht sogar schädlich), wenn sie von schlechter Qualität oder gar nicht erst zugänglich sind.

Qualitativ hochwertige Daten sind wichtig, weil sie Unternehmen helfen:

• Bessere Entscheidungen zu treffen
• Verbraucherverhalten zu verstehen
• Probleme zu lösen
• Prozesse und Abläufe zu verbessern
• Die Unternehmensleistung zu verstehen

Leider ist eine schlechte Datenqualität ein häufiges Problem, welches Unternehmen jedes Jahr durchschnittlich 12,9 Millionen US-Dollar kostet. Wie können Sie also heterogene Datenmengen in qualitativ hochwertige Erkenntnisse verwandeln? Hier kommt die Datenzuordnung ins Spiel. 

Nachfolgend beleuchten wir, was Datenzuordnung ist, warum Datenzuordnung wichtig ist und wie Sie Datenzuordnungstools für die Erstellung funktionaler Diagramme verwenden können. 

Was ist Data Mapping?

Data Mapping ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenverwaltung. Mithilfe von Data Mapping Tools können Sie die Datenqualität und den Nutzen zu verbessern. Sie gleichen Datensätze aus verschiedenen Systemen genau ab und stellen sicher, dass sie einheitlich und homogenisiert sind, was wiederum den Zugriff und die Analyse erleichtert.

Ein Beispiel für eine Datenzuordnung ist ein Quellsystem, das Abkürzungen in einem Feld für den Standort eines US-Bundesstaates zulässt, während das Zielsystem verlangt, dass die Namen der Bundesstaaten ausgeschrieben werden. Eine Datenzuordnung verbindet die gebräuchlichen Staatskürzel mit dem entsprechenden Staatsnamen im Zielsystem (CA, Calif. zu Kalifornien, CO, Colo. zu Colorado, AZ, Ariz. zu Arizona und so weiter). 

Warum ist Data Mapping wichtig?

Bei der Verwaltung großer Datenmengen aus vielen verschiedenen Quellen ist Zuordnung wichtig, da sie Einblicke in die Verbindungen und Relationen zwischen verschiedenen Datenquellen bietet. Dies erleichtert die Standardisierung und Konsolidierung der Daten in einer zentralen Informationsquelle. 

Durch die Standardisierung und Konsolidierung der Daten wird die Datenanalyse einfacher und genauer. Das Risiko potenzieller Fehler, Wiederholungen und durch unsachgemäße Datenzuordnung beschädigter Daten wird verringert. Eine korrekte Data Map ist auch für allgemeine Datenverwaltungsaufgaben wie die Folgenden wichtig:

• Datenmigration: Dies ist der Prozess des Verschiebens von Daten von einer Quelle zu einem neuen Ziel. Die Daten sind im Allgemeinen statisch und ändern sich nicht. Die Quellfelder werden den Zielfeldern zugeordnet. Die Werte und Informationen in den Zielfeldern werden zur neuen Informationsquelle für die Daten und die ursprüngliche Datenquelle wird stillgelegt.
• Datenintegration: Hierbei werden Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen, eindeutigen Ansicht kombiniert. Die Daten werden regelmäßig nach einem festen Zeitplan oder durch ein ausgelöstes Ereignis von einem System in ein anderes verschoben. Die Daten werden von den Quellfeldern auf die Zielfelder abgebildet, aber die Daten werden an beiden Orten gespeichert und gepflegt.
• Datentransformation: Dieser Prozess konvertiert Quelldaten von einem Format in ein anderes Format im Ziel. Dazu gehört das Festlegen von Datenkategorien und die Definition von Standards für die Benennung der Datenfelder, eine Art Styleguide. 
• Datenlagerung: Nachdem die Daten migriert, integriert und transformiert wurden, können sie in einem Data Warehouse – einer zentralen Quelle für den Zugriff auf die Daten und deren Analyse – gespeichert werden.

Was sind die ersten Schritte beim Data Mapping?

Wenn Ihnen die Datenzuordnung wie eine gewaltige Aufgabe erscheint, können Sie anhand der folgenden Schritte einen leichten Einstieg in den Prozess finden. Die Implementierung von einem guten Mapping Tool zu einem frühen Zeitpunkt im Lebenszyklus der Daten spart Ihnen viel Zeit und gewährleistet, dass Ihre Daten stabil und zuverlässig sind.

1. Definieren Sie die Daten, die Sie verschieben möchten: Dazu gehört das Definieren der Tabellen, der Felder und des Formats der Daten, die verschoben werden sollen. Bestimmen Sie, welches Format die Tabellen und Felder im Zielsystem haben werden. Wenn Sie Datenintegrationen durchführen, müssen Sie auch festlegen, wie oft die Daten zugeordnet werden müssen.
2. Ordnen Sie die Daten zu: Ordnen Sie die Tabellen und Felder in den Quelldaten den Tabellen und Feldern im Zielsystem zu.
3. Bestimmen Sie, ob Transformationen erforderlich sind: Definieren Sie die Transformationsformel oder -regel, die bei der Datentransformation verwendet werden soll.
4. Testen Sie den Zuordnungsprozess: Führen Sie einige Tests durch, um sicherzustellen, dass Ihre Zuordnung wie erwartet funktioniert. Testen Sie zunächst eine kleine Datenstichprobe. Dies gibt Ihnen eine bessere Vorstellung davon, wie gut Ihr Zuordnungsprozess funktioniert. Nehmen Sie Anpassungen vor, wenn Probleme auftreten, und testen Sie bei Bedarf erneut.
5. Stellen Sie Ihr Zuordnungssystem bereit: Wenn Sie mit der Funktionsweise des Zuordnungsprozesses in Ihren Tests zufrieden und sicher sind, dass alles ordnungsgemäß funktioniert, ist es an der Zeit, Ihr Data Mapping System bereitzustellen. 
6. Wartung und Aktualisierung: Sie müssen Ihren Zuordnungsprozess pflegen und aktualisieren, wenn sich Datenquellen ändern und neue Datenquellen hinzugefügt werden.

Was sind die Vorteile der Datenzuordnung?

Eine Datenkarte ist wie ein Index, mit der Sie schnell und einfach herauszufinden können, wo und wie die Daten Ihres Unternehmens gespeichert sind. Wenn Sie also kundenbezogene Informationen benötigen, können Sie mit der Datenkarte schnell feststellen, wo sich diese Daten befinden, um sie abzurufen und zu analysieren.

Neben dem einfachen Auffinden benötigter Informationen bietet die Datenzuordnung noch weitere Vorteile:

• Sie verbessert die Datenfreigabe zwischen Abteilungen und stellt sicher, dass alle Beteiligten Zugang zu den benötigten Informationen haben.
• Sie verbessert das Datenmanagement und die Datensicherheit.
• Sie erkennt Beziehungen zwischen Daten in verschiedenen Datensätzen und Modellen.  
• Sie liefert sauberere, qualitativ hochwertigere Daten, was zu schnelleren und besseren Entscheidungen führt.
• Sie hilft Ihnen, aufkommende Trends zu identifizieren und darauf zu reagieren.
• Die Zuordnung zu spezifischen rechtlichen Maßnahmen kann Ihnen helfen, Ihre Daten im Einklang mit Vorschriften und Standards zu halten.

Datenzuordnungstools

Sie können ein Team von Entwicklern zusammenstellen, um Datenkarten manuell zu erstellen und zu pflegen. Das Team muss die Verbindungen programmieren, die die Quelldaten mit dem Zielort verbinden. Da Sie wahrscheinlich mit großen Datenmengen arbeiten werden, ist eine kontinuierliche manuelle Datenzuordnung und -pflege wahrscheinlich zu arbeitsintensiv. Glücklicherweise stehen mehrere Datenzuordnungstools zur Wahl, mit denen Sie einen Großteil dieser Arbeit automatisieren können.

Die beste Datenzuordnungssoftware umfasst Tools, mit denen Sie visuelle Darstellungen Ihrer Datenkarten erstellen können, einschließlich der Beziehungen, Verbindungen und Datenspeicherung. Visuelle Datenkarten-Diagramme erleichtern es allen Beteiligten, den Datenfluss zu verstehen und zu interpretieren, was die Daten ihnen mitteilen.

Mit Lucidchart können Sie ohne den Aufwand der manuellen Datenzuordnung stabile Datenzuordnungsdokumente erstellen, die leicht geteilt und interpretiert werden können. Lucidchart bietet mehrere Vorlagen für Datenzuordnungsdiagramme, die Sie für den Einstieg verwenden können, wie unsere Level 1 und Level 2 Datenflussvorlagen oder unser Beispiel-Datenflussdiagramm (physisch). Darüber hinaus können Sie Funktionen wie Datenverknüpfung nutzen, um Ihre Datensätze direkt mit Ihren Datendiagrammen zu verknüpfen und Aktualisierungen automatisch zu visualisieren.

Nachfolgend sind einige Aspekte aufgeführt, die Sie bei der Suche nach den für Sie geeigneten Datenzuordnungstools beachten sollten:

• Transparenz für Analysten und Architekten: Die Tools sollten eine gemeinsame Echtzeitansicht der zugeordneten Daten bieten. Auf diese Weise können Ihre Analysten und Architekten die Datenstruktur, ihren Inhalt, den Datenfluss, die Integrationen und Transformationen verstehen. 
• Optimierung komplexer Formate: Daten aus vielen verschiedenen Quellen können zu Kompatibilitätsproblemen führen. Ihre Tools sollten in der Lage sein, den Transformationsprozess zu rationalisieren, damit komplexe Formate präzise transformiert werden.
• Änderungen erleichtern: Datenstandards und -formate ändern sich. Ein Datenzuordnungstool sollte Ihnen dabei helfen, einige der Herausforderungen zu meistern, die mit wechselnden Datenmodellen einhergehen. Außerdem sollte das Tool es Ihnen ermöglichen, Änderungen zu dokumentieren und nachzuverfolgen, damit keine Informationen verloren gehen. 
• Intuitive Erstellung von Datenkarten: Visuelle Plattformen mit Drag-and-Drop-Funktionen wie Lucidchart ermöglichen Ihnen eine schnelle und intuitive Erstellung von Datenkarten. Sie können die vorhandenen Vorlagen verwenden oder Ihre eigenen konzipieren. Karten sind wiederverwendbar, sodass Sie nicht bei jedem neuen Datenmodell von vorne beginnen müssen.

Für eine gute Datenverwaltung ist die Datenzuordnung unerlässlich. Mit ihr können Sie den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Daten ziehen, bessere Entscheidungen treffen und das Kundenerlebnis verbessern. 

Hier sind einige Dinge, die Sie bei der Suche nach dem für Sie passenden Tool zum Daten Mapping beachten sollten:

• Transparenz für Analysten und Architekten: Die Tools sollten eine gemeinsame Echtzeitansicht der zugeordneten Daten bieten. Auf diese Weise können Ihre Analysten und Architekten die Datenstruktur, deren Inhalt, den Datenfluss, die Integrationen und Transformationen verstehen. 
• Optimierung komplexer Formate: Daten aus vielen verschiedenen Quellen können zu Kompatibilitätsproblemen führen. Ihre Tools sollten in der Lage sein, den Transformationsprozess zu optimieren, damit komplexe Formate präzise transformiert werden.
• Erleichterung von Änderungen: Datenstandards und -formate ändern sich. Ein Tool für das Daten Mapping sollte Ihnen einige der Herausforderungen abnehmen, die mit der Änderung von Datenmodellen einhergehen. Darüber hinaus sollten Sie mit dem Tool Änderungen dokumentieren und nachverfolgen können, damit keine Informationen verloren gehen. 
• Datenkarten intuitiv erstellen: Visuelle Plattformen mit Drag-and-Drop-Funktionen wie Lucidchart ermöglichen es Ihnen, eine Data Map schnell und intuitiv zu erstellen durch einfache Datenvisualisierung. Sie können die vorhandenen Vorlagen verwenden oder Ihre eigenen erstellen. Karten sind wiederverwendbar, sodass Sie nicht bei jedem neuen Datenmodell von vorne beginnen müssen.

Datenzuordnung ist für eine gute Datenverwaltung unerlässlich. Sie hilft Ihnen, den größten Nutzen aus Ihren Daten zu ziehen, bessere Entscheidungen zu treffen und führt zu besseren Kundenerlebnissen.