数据映射指定了两个或多个数据集之间的关系，以及从一个数据集到另一个数据集的匹配或连接字段。数据映射的中心目标是将跨区域的数据字段链接起来，以创建标准化、准确的数据。企业收集的数据对于帮助他们做出更好的决策、了解消费者行为、提高流程效率以及了解公司或其产品的绩效至关重要。数据映射使不同的系统能够以相同的方式读取和解释数据。
一、什么是数据映射
数据映射指定了两个或多个数据集之间的关系，以及从一个数据集到另一个数据集的匹配或连接字段。数据映射的中心目标是将跨区域的数据字段链接起来，以创建标准化、准确的数据。
企业收集的数据对于帮助他们做出更好的决策、了解消费者行为、提高流程效率以及了解公司或其产品的绩效至关重要。
企业要从数据中获取最大价值，就必须擅长识别和存储数据，具备分析和分析数据的技术能力。可视化数据，并实施使用上述过程获得的相关见解。
但在这一切之前——在公司开始根据分析数据做出决策之前——它必须以一种可供多个用户访问的方式进行标准化。这就是数据映射的用武之地，因为它使不同的系统能够以相同的方式读取和解释数据。
现在的数据有许多来源，每个来源可能以不同方式定义相同或相似的数据点。数据映射有助于为组织创建可靠、一致的单一事实来源。
二、数据映射技术的类型
1、手动数据映射
手动数据映射涉及连接数据源和使用代码记录流程。分析师通常会使用 SQL、C++ 或 Java 等编码语言制作地图。数据映射器也可以利用提取、转换和加载 (ETL)在数据集之间移动数据的功能，或者可以使用数据虚拟化。手动数据映射的好处包括灵活性、对流程的控制以及根据确切需求进行定制的能力。然而，作为手动，最大的缺点是耗时。它还是资源密集型的，依赖于代码，并且与工具无关。
因为数据映射需要由熟练的人来完成，例如数据科学家，这项任务不仅会耗尽财务资源，还会转移对更多增值和创造性过程的注意力。
2、半自动数据映射
半自动数据映射也称为模式映射。这需要用户具备编码知识并在手动和自动数据映射过程之间转换。半自动数据映射使用数据链接的图形表示。这可以是画线或使用拖放功能通过数据映射软件创建可视化界面。然后，数据分析师会检查这些连接并根据需要进行手动调整。
这种方法的优点是在更大的灵活性和有效性与减少的时间消耗之间取得平衡。但是，编码需要一定水平的专业知识和与在手动和自动流程之间导航相关的知识。这种方法的另一个缺点是它仍然非常占用资源。
3、自动化数据映射
现代数据映射正在使用人工智能 (AI) 实现完全自动化。任何人都可以启动和执行操作，从专家到业余爱好者。不需要编码就可以对数据进行排序、定期刷新和安排分析。一些地图平台也可以使用机器学习（机器学习）自然语言处理等工具来匹配数据字段，这有助于更好地理解数据。走自动化路线的优势有很多：需要的技术诀窍更少，扩展更快更容易，调度和部署更高效。然而，即使是自动化效率也有其缺点——主要是成本和涉及的任何培训将仅限于购买的特定软件/平台。
但是其他情况可以用于数据的自动映射，明确使用基于云的人工智能工具由于企业严重依赖数据质量，因此数据架构师需要在数据源和目的地清晰、准确和实时地查看数据。自动化数据映射工具通过提供映射结构的标准概念来满足这些需求。这允许实时鸟瞰整个数据结构、其流动性、流程和转换。
一个好的数据工具还可以准确地简化数据移动，从而减少人为错误的可能性。数据地图也不是一次性完成的事情。数据标准、数据隐私法和报告机制的变化意味着地图需要维护。一个好的映射工具将确保以标准化和及时的方式记录这些变化。
组织应该考虑使用人工智能和机器学习来帮助映射他们的数据。这些提供了比传统分析技术更好的性能，并且可以帮助自动识别个人数据。
以上就是关于什么是数据映射和数据映射技术的类型全部内容了，希望对你有所帮助，
