为何说数据映射是数据集成任务的第一步？

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数据是新型石油。如今，企业无论是大是小，都充斥着不同来源的数据。其终极目标是将所有数据源合并为单一的数据源，以便用户、数据科学家和分析师能进一步提炼出有意义的信息。

在数字时代，一个企业想要在市场站稳脚跟，必须拥有对数据的一流控制力。数据集成在把多个来源（应用程序、设备、数据库等）的数据路由到单一来源/平台的过程中扮演了重要角色。其关键在于采集不同来源的数据并传输至终端用户，从而推动企业内部合作以提高效率。

集成的种类有很多，比如应用集成、企业对企业 (B2B) 集成，物联网 (IoT) 集成，电子数据交换 (EDI) 集成等等。数据映射在这些集成形式中都起到主要作用。它不单能映射两个相异元素，还可以管理数据相互映射的规则。

从某种程度上来说，数据映射要求理解数据模式的语义，从而明确数据源和目标领域间的关系。因此，数据映射是使不同环境（云、本地的或混合式的）下两个不同应用程序顺利集成的重要基础。

市场上存在大量五花八门的数据集成工具，比如 DX Mapper。和传统的从数据源提取数据，再放置进数据仓库以作数据集成之用的ETL（提取—转换—放置）方式相比，DX Mapper为数据集成提供了简单的图形界面，只需执行拖拽和放置功能即可。因此，所有集成项目都需要大量数据映射。此文将重点介绍数据映射是如何在企业的数据集成中起到关键作用的。

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帮助数据转换

正如之前所言，数据映射是一系列数据集成任务中的第一步，其中之一为数据源和目标之间的数据转换。数据映射工具或数据映射器联系着不同应用程序，并管理了来自源应用程序的数据在映射到目标应用程序时的形式。它也支持多种数据操作函数的应用。在数据从数据源转换到目标时，这些函数就会应用到数据上。

在已有数据的情况下，数据映射器需握有多种结构化或非结构化的文件和格式，以通过在期望的格式中创建输出，从而进行相关领域映射。因此，它能支持复杂的数据集成任务。

更快速的集成

为优化系统中的数据运算，一个企业需要大量人工和IT专业知识。有效的数据映射工具能够通过为数据映射提供简单的界面和功能解决这个问题。这个界面和功能提供速度、灵活性和可扩展性。因此，即使像商业分析员这样只有少量技术专业知识的用户，也能够快速进行映射操作。由于可以对所有的映射活动进行实时预览，它不仅节约时间，还能减少错误。

数据完整性

在处理不同应用程序间的集成时，在结束集成过程前产生真实且精确的数据是必要的。在这里，数据质量至关重要，因为它保证了数据中没有不匹配现象，以及在该指定模式中所有领域的信息都是正确的。数据映射工具确保映射中不存在差异，以及目标数据处于正确的格式/模式。它保证了输出没有错误、前后不一致和重复的毛病，从而保留了数据集成的完整性。

合作

集成过程的主要任务之一就是将数据集中到单一平台上，则任何用户都可以根据自己的需要获得或使用它。集中数据的存在使得实时检索和分析数据具有可行性。数据映射器因能整理一个或多个来源的信息并能将其以期望的格式映射到目标中而有助于集中数据。因此，在期望的模式中可轻而易举地获得集成数据，促进了不同团队间的合作共享，推动了创新和知识共享。

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可扩展性

由于商业需求不断进化，数据量和数据的复杂性也不断提升。新的技术将被应用，综合的解决方案将有望联系所有问题。当数据库、数据源和类型不断增加，数据映射工具就会派上用场，因为它可以映射任何东西，最终帮助用户从数据中提取最具相关性的信息。换言之，在数据和数据源不断涌入的情况下，数据映射使得企业在集成方案的帮助下更容易扩大数据处理的规模。

结论

可以肯定地说，数据映射为数据集成打下了基础。高性能的映射操作为复杂集成过程的实现铺路，为设计时期的实时结果预览提供了灵活性。由于越来越多的企业倾向于选择专业化的集成方案，数据映射工具将会更好更快地实现一体化世界的设想。

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