Uma causa dos problemas mais comuns que encontramos ao falar com DPOs sobre mapeamento de dados é a natureza manual do processo. Um processo comum de mapeamento de dados é aquela ação anual em que a equipe de conformidade de dados entrevista os departamentos, envia pesquisas e analisa amostras de dados. No final, só o que se tem é uma série de documentos de Word ou planilhas de Excel contendo uma visão geral dos dados processados.
Esse processo não funciona mais com excelência e vamos te explicar o porquê.
Primeiro, o resultado final não é facilmente pesquisável ou fácil de consultar. É demorado e rapidamente desatualizado. Mas o pior, não é garantido que esteja correto.
Por meio do SECURITI, plataforma líder em privacidade de dados, a Vantix consegue automatizar o mapeamento de dados da sua empresa e obter um cenário real e concreto para suas tomadas de decisões.
Criando mapeamento de dados a partir dos dados reais
Ao usar integrações nativas em cada fonte de dados, o SECURITI cria um mapeamento automático de dados, incluindo:
- Uma visão geral de todas as fontes de dados e conjuntos de dados incluídos.
- Validação de dados para entender os tipos de dados, fontes de dados sobrepostas e muito mais.
- Identificação do segmento para permitir a separação entre clientes, funcionários, etc.
- Marcação espacial de dados.
Essa abordagem garante a compreensão de dados da mais alta qualidade. Você pode confiar que todos os dados em cada data lake são indexados e validados, e o formato estruturado do gráfico de dados permite desenvolvê-lo.
O exemplo a seguir descreve alguns dos insights e aplicações que você pode criar a partir de gráficos de dados.
Imagine uma empresa de médio ou grande porte que está lidando agora com um grande número de sistemas de dados complexos. Como os dados são isolados em muitos lugares, vincular e gerenciar essas informações em um banco de dados centralizado e gerenciável é uma das principais prioridades das empresas.
O número de fontes de dados usadas pelas empresas está aumentando rapidamente. Os dados vêm em muitas formas e tipos diferentes, e garantir que eles tenham uma estrutura comum pode ser muito complexo.
É aqui que as empresas procuram cada vez mais o mapeamento de dados. Assuma o controle de seus dados internos e externos e encontre soluções que organizam, estruturam e criam um local de dados central unificado.
O que é mapeamento de dados?
O mapeamento de dados é o processo de correspondência de campos de conjuntos de dados em um esquema ou banco de dados centralizado. O mapeamento de dados é necessário para migrar dados, ingerir e processar dados e gerenciar dados. Em última análise, o objetivo do mapeamento de dados é homogeneizar vários conjuntos de dados em um único conjunto de dados.
O mapeamento de dados significa que diferentes conjuntos de dados, definindo pontos semelhantes de maneiras diferentes, podem ser combinados para torná-los precisos e utilizáveis em seu destino final.
Esse mapeamento é uma prática comercial padrão. No entanto, à medida que o volume de dados e a complexidade dos sistemas que utilizam os dados aumentam, o processo de mapeamento de dados se torna mais complexo, exigindo automação e ferramentas poderosas.
Exemplo de mapeamento de dados
Para ajudar a entender o que é mapeamento de dados e como ele funciona, vejamos um exemplo de vários bancos de dados em que o mapeamento de dados é útil.
Os dados que estamos analisando estão relacionados aos jogadores de futebol, as informações são organizadas em colunas e campos, e existem diferentes formas de organizar os dados. Cada banco de dados tem entradas semelhantes e diferentes.
Combinar todos esses dados em uma única entrada significa que você pode consultar um único banco de dados para recuperar informações sobre cada base de dados. Para as empresas, isso é inestimável porque fornece uma visão holística dos ativos de dados de uma empresa.
A montagem do banco de dados requer um mapeamento de campo que articule e corresponda aos campos que devem ser cruzados. Ele define regras sobre como fornecer dados para cada entrada, de que tipo é e o que deve acontecer em caso de duplicação ou outros problemas.
Este é o nosso exemplo novamente, mas com nosso mapa concatenado com os campos corretos para produzir um único banco de dados.
Em resumo, um mapa de dados é um conjunto de instruções que permite combinar conjuntos de dados ou integrar um conjunto de dados com outro. Este exemplo é relativamente simples, mas o processo pode ficar muito complicado devido aos seguintes fatores:
- Número de conjuntos de dados a serem mesclados
- A quantidade de dados
- Com que frequência os dados devem ser mapeados
- Número de padrões envolvidos no processo de mapeamento
- A hierarquia dos dados combinados
Por que o mapeamento de dados é essencial?
O mapeamento de dados é essencial para qualquer empresa que processa dados. É usado principalmente para integrar dados, construir data warehouses, transformar dados ou migrar dados de um lugar para outro. A correspondência de dados com um esquema é uma parte fundamental do fluxo de dados em qualquer organização.
O mapeamento é a chave para um bom gerenciamento de dados. Dados não mapeados ou mal mapeados trazem problemas à medida que os dados fluem para diferentes dentro de uma organização. O mapeamento é o primeiro passo para aproveitar ao máximo seus dados quando chegam as atualizações.
Grandes empresas fazem uso do mapeamento de dados em dois estágios principais do fluxo de dados. Estes são: integração de dados e transformação de dados.
Automação é o melhor caminho para o mapeamento de dados
Os benefícios de uma solução totalmente automatizada são o oferecimento de uma interface completa, possibilitando que mesmo os funcionários sem conhecimento técnico possam monitorar e configurar o mapeamento de dados. Isso sem falar na experiência do usuário, que agora pode verificar e visualizar como seus dados estão sendo mapeados, identificar erros rapidamente e melhorar o processo de forma simples.
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