データマップにおいて、データは、技術の参考や研究のために収集された情報やデータから構成されます。 データ分析により、有益な知見が得られるかもしれません。 ほぼすべての企業が、データドリブンインサイトを使って業務を拡大しています。 しかし、すべてのデータ分析が信頼できる結果を出すためには、データが正しく移行され、マッピングされていることを確認することが重要です。 そこで、データマッピングの意義がある。
データマッピングの定義
データマッピングとは、多くのデータセットからフィールドを統合し、デザイン、または集中型データベースに統合するプロセスである。 これは、データの転送、消費、処理、および管理のために必要です。 その究極の目的は、多くのデータセットをユニークなものにまとめることです。
比較可能な点の特定方法が異なる様々なデータセットを、データを正確に、最終的な目的地で使用できるように結合することができ、これをデータマッピングと呼びます。
データマネジメントでは、ビジネストレードの手法としてデータマッピングが有名です。 しかし、データ量とそれを利用するシステムの多様化に伴い、このプロセスはより複雑になり、自動化された強力な技術の利用が必要になっています。
ここでは、このアイデアの恩恵を受けられる可能性のあるデータベースをいくつか紹介します。 この中の特定のレコードにデータベースを統合すると、データベースサーバーに問い合わせをして、それぞれの情報を取得することがあります。 これは、データ資産の全体像を把握することができるため、組織にとって有益です。
データベースを接続する際には、接続すべきフィールドを説明し接続するフィールドマップの構築が通常必要です。 各エントリーの情報をどのように処理するのか、どのような種類なのか、あるいは重複などが発生した場合にどうすればいいのかが書かれています。
データマッピングのメリット
イタリア全土に430の拠点を持ち、270万人の組合員を抱えるコープアルレアンツァ3.0は、欧州の大手消費者協同組合です。 イタリアの小規模な5つの協同組合が合併してできたこの会社は、GDPRの遵守義務（個人を特定できる情報）を危うくすることなく、顧客、製品、販売データを組み合わせて、顧客を360度見渡せるようにしようと試みました。
この組織は、Informatica MDMの使用により、多数の社内外のシステムで顧客データを発見・管理し、個人を特定できる情報（PII）を保持しながら安全に使用し、リスク・エクスポージャーを低減して、顧客体験を調整することができるようになりました。
データ管理には、データマッピングが欠かせない
データマッピングの用途はいくつかあり、根本的な最終目的はありません。 というような、いくつかのデータに関する作業を行う初期段階であることは確かです：
情報の保存
データウェアハウスは、研究などのためにデータを1カ所に集約するために使用されます。 問い合わせやレポート作成、分析などを行う際に、ウェアハウスからデータが届きます。 データは倉庫内で移動、統合、変換された。 データが倉庫に入るとき、それが意図した目的地に到着することを保証するのです。
データの移行
データ移行は、ある場所から別の場所にデータを移行する一回限りのプロセスです。 これは一般的に、時間が経っても一定に保たれるデータです。 転送後は転送先がデータ移行の実行可能なソースとなり、以前のソースは廃止されます。 データマッピングは、ソースデータをデスティネーションフィールドにマッピングすることで、マイグレーションプロセスを可能にします。
データの統合
データ統合とは、ある場所から別の場所へ定期的にデータを転送することです。 統合は、定期的または毎月など、定期的に行われる場合もあれば、特定の出来事によって促される場合もあります。 送信元と送信先の両方がデータを保存・保持します。 データ移行など、オリジンフィールドとターゲットフィールドをつなぐ統合のためです。
データの変換
データ変換とは、情報をある場所から別の場所に変換することである。 これには、データ型の変更、NULL値や重複の排除、データの集計、データの充実、その他の変換が含まれる場合があります。 ターゲットフォーマットに合わせて、”Illinois “を “IL “に変換することができます。 データマップには、これらの変換式が含まれています。 データが送られてくると、データマップは変換アルゴリズムを使って、データ分析に適した形式に変更します。
データのマッピングはどのように行うのですか？
- テーブル、各テーブル内のフィールド、移動後のフィールドの形式など、転送するデータを定義する。 また、顧客データ統合のために、データ送信の規則性が規定されています。
- ソースフィールドとデスティネーションフィールドを比較します。
- 変換が必要な分野では、変換技術やルールがコード化されます。
- 転送元のデータサンプルを使ってテストシステムで転送を実行し、そのパフォーマンスを観察し、必要な修正を行う。
- データ変換が期待通りに行われるようになったら、移行または統合イベントを手配する。
- データマップは生きたオブジェクトであり、新しいデータソースの追加やデータソースの進化、配信先での需要の変化に応じて、アップグレードや調整が必要です。
結論
データマップにおいて、データは、技術の参考や研究のために収集された情報やデータから構成されます。 データマッピングは、ある場所から別の場所へのデータの移行を、リアルタイム、効率的、かつ費用対効果の高い方法で実現します。 また、個人を特定できる情報（PII）を保護しながら、安全に使用し、リスク露出を低減することができます。
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