Mapeamento de dados é a base para a compreensão das relações, origens e destinos dos dados. Neste blog, exploramos a essência do mapeamento de dados, sua importância em diversos setores e o cenário em evolução moldado pela IA.
O que é mapeamento de dados?
As empresas invariavelmente precisam migrar de um sistema para outro ou integrar dois bancos de dados. No entanto, sistemas diferentes têm suas próprias estruturas de dados para organizar as informações em seus modelos de dados. O mapeamento de dados é o processo de combinar campos de dados em ambos os modelos para garantir que não haja dados duplicados de um conjunto para o outro.
É uma representação visual de como os dados da sua empresa se movem e se transformam, seja entre bancos de dados ou de bancos de dados para aplicativos.
Mapear seus dados indica se eles são utilizáveis e precisos em seu novo ambiente, identificando, analisando e documentando o fluxo de dados da origem ao destino. É uma ferramenta de navegação que permite à sua empresa compreender seu cenário de dados e é essencial para o gerenciamento de dados.
Por que o mapeamento de dados é importante?
As técnicas de mapeamento de dados não se limitam à documentação — elas também ajudam sua empresa a aproveitar melhor seus dados. Elas otimizam processos, aprimoram a tomada de decisões e revelam insights cruciais para a inovação por meio da compreensão dos fluxos de dados. Da saúde às finanças, todos os setores se beneficiam bom mapeamento de dados.
Veja por que o processo é tão importante:
Para consistência e precisão
Utilize um mapa de dados para garantir que os conjuntos de dados da origem correspondam correta e adequadamente ao sistema de destino. Isso é especialmente importante durante a integração de dados e para migrações de dados mais tranquilas (ou o processo de movimentação dos seus dados), quando você precisa reconciliar formatos de dados de diferentes tipos. No entanto, também pode ser essencial para a transformação de dados, caso você mova dados de um formato para outro, de acordo com os requisitos do sistema de destino.
Também pode ser especialmente útil para a automação de data warehouses. As informações em um data warehouse vêm de diversas fontes e precisam ser consolidadas e estruturadas para serem analisadas. O mapeamento de dados pode ser inestimável para a transformação de dados necessária para isso.
Para uma melhor experiência do cliente
Em setores centrados no cliente, como varejo e e-commerce, entender o comportamento do cliente é importante. Use o mapeamento de dados para reunir diferentes pontos de contato com o cliente, desde interações no site até engajamento nas mídias sociais. Isso cria uma visão holística da jornada do cliente. Você pode analisar esses fluxos para personalizar a experiência do usuário e as ofertas, otimizar estratégias de marketing e, por fim, aumentar a satisfação do cliente.
Para medidas de segurança cibernética reforçadas
Uma grande parte de uma postura forte de segurança cibernética é proteger os dados de violaçõesMapeadores de dados podem identificar vulnerabilidades no fluxo de dados e destacar potenciais pontos de intrusão. Profissionais de segurança cibernética podem então definir as medidas de segurança de dados para proteção contra ameaças cibernéticas com essa visão da movimentação de dados em suas redes, aplicativos e endpoints.
Para melhor qualidade de dados
Conjuntos de dados armazenados em seus sistemas de dados por um longo período podem perder qualidade com o tempo. O que queremos dizer com qualidade? Você pode ter novos dados, mas dados antigos podem não ter sido substituídos. Alternativamente, sua empresa pode ter alterado os formatos ao longo do tempo e apresentar elementos de dados inconsistentes. A transferência inadequada de dados pode ter resultado em entradas duplicadas. Crie mapas de dados para eliminar essas inconsistências e duplicações, enriquecendo os dados.
Para uma melhor tomada de decisões
As decisões de negócios devem ser baseadas em fatos. No entanto, quando seus fatos (ou dados) não são precisos, suas decisões serão prejudicadas. O mapeamento de dados ajuda a melhorar a qualidade das informações, facilitando sua análise. Isso significa que você pode tomar decisões melhores e mais informadas.
Para agilizar as operações comerciais
Quando os dados são armazenados sem reflexão e planejamento estratégico, você pode não ter uma visão clara de como eles se movem entre os diferentes sistemas ou como são usados pelos aplicativos. Com um mapa de dados, você pode ver de onde eles vêm e para onde vão. Você pode então garantir que eles sejam claros e consistentes para que circulem sem problemas entre os sistemas.
Para conformidade regulatória
Ao mapear dados, você também acompanha como eles se movimentam em seus sistemas. Esse rastreamento pode auxiliar na auditoria para cumprir as diversas leis de proteção de dados, como GDPR, CCPAe HIPAA. Ele informa exatamente para onde seus dados vão e como eles são tratados.
O que é o processo de mapeamento de dados?
O mapeamento de dados envolve várias etapas:
- Dados de inventário: Identificar todas as fontes e tipos de dados dentro de uma organização.
- Analisando relacionamentos: Entender como os dados se movem entre diferentes sistemas, aplicativos e partes interessadas.
- Documentando: Criação de mapas ou diagramas detalhados que ilustram fluxos de dados, transformações e dependências.
- Implementando controles: Estabelecendo governança mecanismos para garantir a precisão, a segurança e a conformidade dos dados.
- Monitoramento contínuo: Atualizar e revisar regularmente mapas de dados para refletir mudanças no cenário de dados da organização.
Exemplos comuns de mapeamento de dados
- Assistência médica: Na área da saúde, o mapeamento de dados é fundamental para garantir a privacidade do paciente, rastrear registros médicos e otimizar os caminhos de tratamento.
- Financiar: As instituições financeiras contam com o mapeamento de dados para detectar atividades fraudulentas, gerenciar riscos e otimizar relatórios regulatórios.
- Varejo: Os varejistas aproveitam o mapeamento de dados para entender o comportamento do cliente, otimizar o gerenciamento de estoque e personalizar os esforços de marketing.
Desafios do Mapeamento de Dados
As empresas hoje lidam com grandes volumes de dados. A escala e a complexidade desses ecossistemas de dados tornam o mapeamento de dados eficaz bastante desafiador. Aqui estão alguns desafios comuns de mapeamento de dados, amplificados por grandes volumes de dados:
Escalabilidade e Desempenho
Lidar com grandes volumes de dados representa desafios significativos de escalabilidade e desempenho para os processos de mapeamento de dados. À medida que os volumes de dados crescem exponencialmente, as organizações precisam garantir que suas soluções de mapeamento de dados possam processar e mapear conjuntos de dados massivos com eficiência, sem comprometer o desempenho.
Problemas de qualidade de dados
Com grandes volumes de dados, garantir qualidade dos dados torna-se ainda mais crítico. A enorme quantidade de dados aumenta a probabilidade de imprecisões, inconsistências e incompletude, dificultando a manutenção dos padrões de qualidade dos dados ao longo do processo de mapeamento.
Complexidade e variedade de dados
Lidar com grandes volumes de diversos tipos de dados complica ainda mais os esforços de mapeamento de dados. As organizações precisam lidar com dados estruturados, não estruturados e semiestruturados em diversas plataformas e sistemas, dificultando a interoperabilidade e a consistência no mapeamento de diferentes fontes de dados.
Integração com Sistemas Legados
Grandes organizações frequentemente lidam com sistemas legados que utilizam tecnologias obsoletas e formatos proprietários. Integrar e mapear dados desses sistemas legados com plataformas de dados modernas torna-se cada vez mais desafiador à medida que os volumes de dados aumentam, exigindo que as organizações preencham a lacuna entre os sistemas legados e os modernos de forma eficaz.
Linhagem e rastreabilidade de dados
Gerenciamento linhagem de dados e a rastreabilidade torna-se mais complexa com grandes volumes de dados. Rastrear as origens e transformações dos dados ao longo de sua ciclo de vida torna-se cada vez mais desafiador, tornando essencial que as organizações estabeleçam uma linhagem de dados clara para garantir a qualidade, a conformidade e a responsabilidade dos dados.
Silos e fragmentação de dados
Grandes volumes de dados agravam silos de dados e fragmentação dentro das organizações. À medida que os volumes de dados aumentam, os silos de dados se tornam mais consolidados, dificultando os esforços de integração de dados e impedindo que as organizações criem uma visão unificada de seus ativos de dados.
Lógica de Negócios Complexa e Transformações
Lidar com grandes volumes de dados frequentemente envolve lógica de negócios e transformações complexas. As organizações precisam navegar por regras de negócios complexas, semântica de dados e requisitos de transformação, o que torna desafiador documentar, gerenciar e executar regras de mapeamento complexas de forma eficaz.
Lacuna de competências e conhecimentos
A complexidade de lidar com grandes volumes de dados exige habilidades e conhecimentos especializados em gerenciamento de dados, tecnologias de integração e conhecimento de domínio. As organizações podem ter dificuldade em recrutar e reter profissionais qualificados em mapeamento de dados com as habilidades e a experiência necessárias para enfrentar os desafios de mapeamento de dados em larga escala com eficácia.
Como as ferramentas certas de mapeamento de dados ajudam
O mapeamento de dados pode ser automatizado, semiautomatizado ou manual. Como você pode imaginar, o mapeamento manual de dados pode ser oneroso, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados de amostra. É por isso que o mapeamento automatizado de dados é mais popular. Softwares de mapeamento de dados usam IA para analisar e mapear dados em tempo real. Eles permitem que analistas e arquitetos de dados visualizem o conteúdo, o fluxo e as transformações dos dados conforme eles ocorrem.
Boas ferramentas de mapeamento de dados também ajudarão você a otimizar formatos sem se preocupar com erros humanos. Elas converterão os dados de um formato de origem para o formato de destino instantaneamente, com precisão. Seus recursos de mapeamento de dados também ajudarão você a revisar e atualizar seus mapas. Basicamente, elas facilitam as tarefas de gerenciamento de dados para você.
Você também pode usar o mapeamento de dados semiautomatizado, em que a ferramenta executará determinadas tarefas enquanto outras exigirão intervenção humana. Essas ferramentas podem exigir aprovação humana em determinadas tarefas durante o processo de movimentação de dados. No entanto, elas podem reduzir parte da carga que seus gerentes de dados enfrentam.
Impacto da IA no mapeamento de dados
Inteligência artificial revolucionou o mapeamento de dados ao oferecer soluções automatizadas que podem processar vastos conjuntos de dados rapidamente. Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar relacionamentos complexos de dados, identificar padrões e até mesmo prever fluxos de dados futuros. O mapeamento de dados com tecnologia de IA não apenas acelera o processo de mapeamento, mas também aumenta sua precisão e escalabilidade.
Gerenciamento de dados com BigID
À medida que as organizações continuam a usar dados, a importância de práticas confiáveis de mapeamento de dados cresce. BigID é o principal fornecedor de privacidade, segurança e governança de dados, capacitando organizações a obter mais valor de seus dados.
Com o BigID, você pode:
- Descubra todos os seus dados - em qualquer lugar: Localize e faça um inventário de seus dados sensíveis, críticos e de alto risco para uma visão clara de todos os dados que você armazena e mantém. Informações Pessoais e Informações Pessoais para automatizar o inventário e os fluxos de dados de terceiros para conformidade contínua.
- Alcançar a conformidade regulatória: Mapear processos de negócios e fluxos de dados para atender aos requisitos de conformidade para Artigo 30 do GDPR, CCPA, LGPD e muito mais.
- Automatizar relatórios: Descubra, documente e relate proativamente o compartilhamento de dados de terceiros e discrepâncias no processamento. Crie auditorias e revisões abrangentes para fornecer aos reguladores de proteção de dados as provas de conformidade necessárias.
- Conheça os riscos dos seus dados — e reduza-os: Priorize seus dados sensíveis e de maior risco. Identifique e minimize o risco em dados sensíveis com pontuações de risco que incorporam parâmetros de dados como tipo de dado, localização, residência e muito mais.
Para ver como o BigID pode ajudar sua organização a adotar a próxima geração de mapeamento de dados — Obtenha uma demonstração individual com nossos especialistas em dados hoje mesmo.
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