Conceitos básicos de mapeamento de dados para integração de dados e insights de negócios
Mapeamento de dados É crucial para entender as relações, origens e destinos dos dados. Neste guia de mapeamento de dados, discutimos o que é mapeamento de dados, sua importância em diversos setores e como ele está sendo 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, cada sistema possui sua própria estrutura de dados exclusiva para organizar as informações em seus modelos de dados. O mapeamento de dados é o processo de correspondência dos 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 permite verificar 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 panorama de dados e é fundamental para a gestão de dados.
Por que o mapeamento de dados é importante? Os benefícios do mapeamento de dados.
As técnicas de mapeamento de dados não se limitam à documentação — elas também ajudam sua empresa a extrair mais valor dos seus dados. 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 de um bom mapeamento de dados.
Eis por que o processo é tão importante:
Para garantir 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 de seus dados), onde é necessário conciliar formatos de dados de diferentes tipos. No entanto, também pode ser essencial para a transformação de dados, que é o processo de conversão 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 provêm de diversas fontes de dados e precisam ser consolidadas e estruturadas para análise. O mapeamento de dados pode ser inestimável para a transformação de dados necessária para isso.
Para uma experiência aprimorada do cliente
Em setores focados no cliente, como varejo e e-commerce, entender o comportamento do consumidor é fundamental. O mapeamento de dados permite coletar informações de diferentes pontos de contato com o cliente, desde interações no site até engajamento nas redes sociais. Isso cria uma visão holística da jornada do cliente. É possível analisar esses fluxos para personalizar a experiência do usuário e as ofertas, otimizar estratégias de marketing e, em última instância, aumentar a satisfação do cliente.
Para reforçar as medidas de cibersegurança
Uma parte importante de uma postura robusta de cibersegurança é proteger os dados de violaçõesOs mapeadores de dados podem identificar vulnerabilidades no fluxo de dados de um sistema para outro e destacar potenciais pontos de intrusão. Os profissionais de cibersegurança podem então definir o medidas de segurança Para proteger seus dados contra ameaças cibernéticas, utilize esta visão do fluxo de dados em suas redes, aplicativos e endpoints.
Para melhorar a qualidade dos dados.
Conjuntos de dados armazenados em seus sistemas por longos períodos podem perder qualidade ao longo do tempo. O que queremos dizer com qualidade? Você pode ter dados novos, mas a qualidade dos dados pode ser afetada. dados antigos É possível que os dados não tenham sido substituídos. Alternativamente, sua empresa pode ter alterado formatos ao longo do tempo e apresentar inconsistências nos elementos de dados. A transferência inadequada de dados pode ter resultado em entradas duplicadas. Crie mapeamentos de dados para eliminar essas inconsistências e duplicações, enriquecendo os dados.
Para uma melhor tomada de decisões.
As decisões empresariais devem ser baseadas em fatos. No entanto, quando os fatos (ou dados) não são precisos, as decisões serão prejudicadas. O mapeamento de dados ajuda a melhorar a qualidade da informação, facilitando a análise. Isso significa que você pode tomar decisões melhores e mais bem fundamentadas.
Para otimizar as operações comerciais
Quando os dados são armazenados sem planejamento estratégico e criterioso, você pode não ter uma visão clara de como eles se movem entre diferentes sistemas ou como são usados pelos aplicativos. Com um mapa de dados, você consegue ver de onde os dados vêm e para onde vão. Assim, você pode garantir que eles sejam claros e consistentes, para que o fluxo entre os sistemas seja perfeito.
Para fins de conformidade regulamentar.
Ao mapear dados, você também acompanha como eles se movem dentro dos seus sistemas. Esse rastreamento pode auxiliar na auditoria para o cumprimento de diversas leis de proteção de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). RGPD, CCPA, e HIPAAEle informa exatamente para onde seus dados vão e como são tratados.
O que é o processo de mapeamento de dados?
O mapeamento de dados envolve várias etapas:
- Inventário de dados: Identificar todas as fontes e tipos de dados dentro de uma organização.
- Analisando relacionamentos: Compreender como os dados se movem entre diferentes sistemas, aplicações e partes interessadas.
- Documentando: Criar mapas ou diagramas detalhados que ilustrem fluxos de dados, transformações e dependências.
- Implementando controles: Estabelecer mecanismos de governança para garantir a precisão, segurança e conformidade dos dados.
- Monitoramento contínuo: Atualizar e revisar regularmente os mapas de dados para refletir as mudanças no cenário de dados da organização.
Como o mapeamento de dados funciona em diferentes setores
- Assistência médica: Na área da saúde, o mapeamento de dados é fundamental para garantir a privacidade do paciente, rastrear registros médicos e otimizar os fluxos de tratamento.
- Financiar: As instituições financeiras utilizam o mapeamento de dados para detectar atividades fraudulentas, gerenciar riscos e agilizar os relatórios regulatórios.
- Varejo: Os varejistas utilizam o mapeamento de dados para entender o comportamento do cliente, otimizar a gestão de estoque e personalizar as ações de marketing.
Desafios do Mapeamento de Dados
Atualmente, as empresas lidam com grandes volumes de dados. A enorme escala e complexidade desses ecossistemas de dados tornam o mapeamento eficaz de dados bastante difícil. Aqui estão alguns desafios comuns de mapeamento de dados, amplificados por grandes volumes de dados:
Escalabilidade e Desempenho
Lidar com grandes volumes de dados impõe desafios significativos de escalabilidade e desempenho aos processos de mapeamento de dados. À medida que os volumes de dados continuam a crescer exponencialmente, as organizações devem garantir que suas soluções de mapeamento de dados possam processar e mapear conjuntos de dados massivos de forma eficiente, sem comprometer o desempenho.
Problemas de qualidade de dados
Com grandes volumes de dados, garantir qualidade dos dados Isso se torna ainda mais crítico. Quanto mais dados você estiver analisando, maior a probabilidade de imprecisões, inconsistências e informações incompletas. Isso dificulta a manutenção dos padrões de qualidade dos dados ao longo de todo o processo de mapeamento.
Complexidade e variedade de dados
Lidar com grandes volumes de dados de diversos tipos complica ainda mais os esforços de mapeamento de dados. As organizações precisam lidar com dados estruturados, não estruturados e semiestruturados provenientes de várias fontes, em diversas plataformas e sistemas, o que torna desafiador alcançar interoperabilidade e consistência.
Integração com Sistemas Legados
Grandes organizações frequentemente enfrentam 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 o volume de dados aumenta, exigindo que as organizações superem a lacuna entre os sistemas legados e os modernos.
Linhagem e rastreabilidade de dados
Gerenciando 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 todo o seu percurso é fundamental. vida útil Isso se torna 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 de dados e fragmentação
Grandes volumes de dados exacerbam silos de dados e fragmentação dentro das organizações. À medida que os volumes de dados crescem, os silos de dados tornam-se mais arraigados, 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 geralmente envolve lógica de negócios e transformações complexas. As organizações precisam navegar por regras de negócios intrincadas, 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 Especialização
A complexidade de lidar com grandes volumes de dados exige habilidades e conhecimentos especializados em gerenciamento de dados, tecnologias de integração e domínio da área. As organizações podem ter dificuldades para recrutar e reter profissionais qualificados em mapeamento de dados com as habilidades e a experiência necessárias para enfrentar com eficácia os desafios do mapeamento de dados em larga escala.
Como escolher a ferramenta de mapeamento de dados certa
O mapeamento de dados pode ser automatizado, semiautomatizado ou manual. Como você pode imaginar, o mapeamento manual de dados pode ser trabalhoso, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados de amostra. É por isso que o mapeamento automatizado de dados é mais popular. O software de mapeamento de dados usa IA para analisar e mapear dados em tempo real. Isso permite que analistas e arquitetos de dados visualizem o conteúdo, o fluxo e as transformações dos dados à medida que acontecem.
Boas ferramentas de mapeamento de dados também ajudam a otimizar o processo de conversão de formatos de dados, eliminando a preocupação com erros humanos. Elas convertem os dados de um formato de origem para o formato de destino instantaneamente e com precisão. Além disso, seus recursos de mapeamento de dados facilitam a revisão e atualização dos mapas. Essencialmente, elas simplificam as tarefas de gerenciamento de dados.
Você também pode usar o mapeamento de dados semiautomático, em que a ferramenta executa determinadas tarefas enquanto outras exigem intervenção humana. Algumas etapas do processo de movimentação de dados podem exigir aprovação humana, mas podem reduzir a carga de trabalho dos seus gestores de dados.
Mapeamento de dados com inteligência artificial
Inteligência artificial revolucionou o mapeamento de dados ao oferecer soluções automatizadas capazes de processar grandes conjuntos de dados rapidamente. Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar relações complexas entre dados, identificar padrões e até mesmo prever fluxos de dados futuros. O mapeamento de dados com inteligência artificial não apenas acelera o processo de mapeamento, mas também aumenta sua precisão e escalabilidade.
Mapeamento de dados com BigID
À medida que as organizações continuam a usar dados, a importância de práticas confiáveis de mapeamento de dados aumenta. BigID é o principal fornecedor de privacidade de dados, segurança e governança, capacitando as organizações a obterem mais valor de seus dados.
Com o BigID você pode:
- Descubra todos os seus dados — em qualquer lugar: Localize e inventarie seus dados sensíveis, críticos e de alto risco para obter uma visão clara de todos os dados que você armazena e mantém. Automatize o inventário de informações pessoais (PI) e dados pessoais identificáveis (PII) e os fluxos de dados de terceiros para garantir a conformidade contínua.
- Garantir a conformidade regulamentar: Mapear processos de negócios e fluxos de dados para atender aos requisitos de conformidade. Artigo 30 do RGPD, CCPA, LGPD e muito mais.
- Automatizar a geração de relatórios: Descobrir, documentar e relatar proativamente o compartilhamento de dados com terceiros e discrepâncias no processamento. Criar auditorias e revisões abrangentes para fornecer aos órgãos reguladores de proteção de dados as provas necessárias de conformidade.
- Conheça os riscos dos seus dados — e reduza-os: Priorize seus dados mais sensíveis e de maior risco. Identifique e minimize os riscos associados a dados sensíveis com pontuações de risco que incorporam parâmetros como tipo de dado, localização, residência e muito mais.
Para descobrir como a BigID pode ajudar sua organização a adotar a próxima geração de mapeamento de dados — Agende hoje mesmo uma demonstração individual com nossos especialistas em dados.
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