データマッピングとは

データマッピングは、2つの異なるデータモデルを作成し、これらのモデル間のリンクを定義するプロセスです。 データモデルには、メタデータ、セマンティクスに関して正確な意味を持つデータの原子単位、および通信のいずれかを含めることができます。 システムは、原子単位システムを使用して、情報を含む電気の特性を測定します。 データマッピングは、ソフトウェアエンジニアリングで最も簡単に使用され、何らかの形式の情報にアクセスしたり表現したりするための最良の方法を記述します。 関心のある特定のドメイン内の関係を決定する抽象モデルとして機能します。 これは、特定のドメインのデータ統合を確立するための基本的な最初のステップです。

データマッピングの主な用途には、さまざまなプラットフォームが含まれます。 データ変換は、初期データソースとそのデータが使用される宛先の間の関係を仲介するために使用されます。 これは、データ系統分析の一部、つまり情報のあるセクターから別のセクターにデータが流れる方法を識別するのに役立ちます。 データマッピングは、隠された情報や、社会保障番号などの機密データを別の識別形式で隠されている場合に発見するうえでも不可欠です。 これはデータマスキングと呼ばれます。

データマッピングが実行されると、特定の手順が実施されます。 これにより、ユーザーは情報を作成したり、最良の結果を選別できる形式に変換したりできます。 通常、これは、自動的に結果を生成し、データの変換を実行できるグラフィカルマッピングツールの形式を取ります。 基本的に、ユーザーは正しい接続を識別するために、あるフィールドから別のフィールドに文字通り「線を引く」ことができます。 これは、手動データマッピングと呼ばれます。

データ要素の基本的なマッピング手法に関しては、いくつかの特定の式の考慮事項に対処する必要があります。 データ要素自体を識別して名前を付ける必要があり、データの明確な定義を決定し、値の表現を列挙する必要があります。 いくつかの用語では、識別子はデータベースの形式で表されます。 標準構造は、名前、住所、年齢などの情報の基本単位で構築されます。

たとえば、ある会社が別の会社と合併する場合、両方の顧客セットのデータをマージする必要があります。 データマッピングを使用して、ある情報セットを追跡し、別のデータセットと相互参照できます。 これにより、両社はデータを1つの最終データベースにマージできます。

データマッピングの最新の手法の1つは、異なるデータソースの2つの値と同時に統計を使用することです。 これにより、2つのデータセット間のより複雑なマッピング操作が可能になります。 部分文字列など、より専門的な情報の側面を発見することになると、非常に価値があります。