La cartographie des données, appelée aussi “data mapping”, permet aux entreprises d’établir des relations et des correspondances entre des données issues de plusieurs sources différentes. Le data mapping précède la mise en place d’un langage de programmation qui permet de lire et d’interpréter les données. Ce mappage apporte des solutions de gestion des données, notamment lorsque les entreprises doivent traiter un volume important de données ou que ces dernières sont complexes.
Découvrez avec Elemate dans quelle mesure la cartographie met en évidence les connexions et des relations entre différentes sources de données. Vous pourrez ainsi apprécier cet outil pour mettre en place un traitement standardisé et automatisé de vos datas et, grâce à cette base consolidée, parvenir à une analyse et une prise de décision plus rapides et précises.
Le mapping de données, des outils de gestion pour apporter des solutions orientées métier
Le mapping de données permet de faciliter l’accès aux données en orientant la gestion des données sur le modèle métier et en supprimant les contraintes techniques d’accès aux informations.
En effet, une fois les données collectées en un support unique, elles peuvent constituer une base exploitable pour éviter les problèmes de gestion des factures, analyser le comportement des consommateurs et optimiser la relation client, développer la stratégie marketing de l’entreprise en prenant des décisions étayées, améliorer la relation avec les fournisseurs, etc.
Fonctions du mapping de données pour les entreprises
Un mapping de données répond à différentes problématiques liées à la gestion de données, notamment l’intégration de données ou la migration de données dans une destination différente de celle de la source.
Optimisation des données sources
Outre le fait que le mappage permette le traitement systématique de données, quel qu’en soit le volume, la complexité ou le format de la source, cette démarche permet aussi d’optimiser la qualité des données recueillies.
En effet, une bonne cartographie de données diminue le risque d'erreurs potentielles, de doublons et d’informations corrompues.
Intégration de données dans un système cible
La cartographie de données permet de procéder à l'intégration de données issues de sources de format hétérogènes (données relevées depuis le site Internet de l’entreprise, voire de l’application ou recueillies directement en point de vente physique) dans une vue unique. Les données sont déplacées dans le système de destination, mais elles sont toujours conservées dans le champ source.
Migration de données
La migration de données désigne le déplacement des données d’un système existant vers un nouveau ou l’implémentation d’une base de données, sous un format différent de celui utilisé précédemment. Les données sont alors supprimées de la source d'origine pour n’apparaître plus que dans la source de destination.
Les deux points d’attention à considérer particulièrement sont d’une part la compatibilité entre les deux systèmes et, d’autre part, l’intégrité et la complétude des données sélectionnées pour la migration.
Le diagramme BPMN avancé
Le diagramme avancé permet de représenter un sous-processus événementiel, des boucles, des instances multiples. On y trouve des événements à la frontière et des événements complexes. Les branchements peuvent eux aussi être complexes et ils peuvent être basés sur les événements. Enfin, on peut modéliser des événements spéciaux tels que :
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une erreur ;
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une escalade ;
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une compensation ;
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une terminaison ;
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une transaction.
Comment procéder pour mapper des données ?
Pour permettre aux décisionnaires d’obtenir des données de qualité à partir de sources hétérogènes, un mapping de données doit se dérouler selon un processus constitué de plusieurs étapes :
Définition des objectifs du mapping et identification des données à déplacer
La première étape est d’identifier l’objectif de ce mappage afin de sélectionner les données pertinentes.
Identification des sources
Une fois le besoin clairement identifié, il convient de sélectionner les sources de données sur lesquelles l’entreprise veut travailler. C’est ensuite en sondant la relation qui unit différents champs et formats de sources hétérogènes, puis en identifiant les correspondances existantes que l’on pourra structurer le mapping de données d’après ces corrélations.
Profilage des données
Il s’agit, à cette étape, de définir une structure de données ou un code permettant d’orienter les recherches dans une table en associant une clé qui correspond à la source des données (tableaux, fichiers, API pour afficher des cartes interactives, ou d'autres formats encore) afin de les implémenter dans la source de destination.
Ce profilage permet de cartographier et de joindre correctement les données, ce qui souligne aux utilisateurs les manques, les incohérences ou les doublons dans le format de sortie.
Correspondance entre les ensembles sources et cible
Il faut ici définir le format des tables et des champs dans le système de destination ainsi que la fréquence à laquelle les données seront migrées.
Si les éléments de données (champ) sont différents entre les ensembles de données source et cible, il est important de mettre en place une règle de transformation qui va permettre de convertir les données sources d'un type de format à un autre dans la destination. Ces transformations doivent être ajustées à chaque flux de données.
La réussite de cette étape est directement dépendante du bon profilage des données dans le système source comme dans le système cible.
Stockage des données
Dès l’instant où les données ont migré ou ont intégré la destination, voire qu’elles ont éventuellement été transformées, il convient de les stocker dans un entrepôt de données où elles constitueront une source unique.
Si la phase de test est validée, le système de cartographie pourra être déployé et les analystes auront ainsi facilement accès à la matière en vue d’utiliser la Data comme outil d’aide à la décision, non sans une régulière actualisation du processus.
Ce schéma, lisible des utilisateurs humains comme des systèmes informatiques, permet d’indexer automatiquement les données pour faciliter les tâches inhérentes à la recherche et à la collecte d'informations et de rendre l’utilisation des données plus efficiente.
Pourquoi Elemate est la solution pour réaliser un data mapping ?
Le logiciel d’Elemate permet de réaliser une cartographie de données sous différents modèles. Grâce à notre logiciel, vous allez pouvoir structurer les données de votre entreprise, en faciliter le recueil comme le partage afin de développer la synergie entre vos différents collaborateurs, voire entre les différents services de votre entreprise.
La gestion comme la sécurisation de vos données sont plus efficientes. Vous gagnez en rapidité et en efficacité dans le pilotage de votre entreprise comme en agilité vis-à-vis des évolutions de votre secteur d’activité.
Travailler avec Elemate, c’est faire le choix d’une interface flexible et d’un accompagnement personnalisé. Avec notre logiciel, vous pourrez modéliser des cartes simplement et automatiquement.
N’hésitez pas à nous contacter pour obtenir une démo ou découvrir nos différents modèles de mappage.
À propos d'Elemate
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