Exklusive Schritt-für-Schritt-Anleitung zur deskriptiven Forschung
Machen Sie sich bereit, die Fragen nach dem Wie, Wann, Was und Wo eines Forschungsproblems zu beantworten
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Wenn es um Daten geht, kann man sich leicht in der Fülle der Daten, mit denen man arbeiten muss, verirren. Mit Data Mapping können Sie die gewünschten Daten leichter finden und verwenden, so dass Sie weniger Zeit mit dem Durchsuchen großer Informationsmengen und mehr Zeit mit der Erstellung von Arbeit verbringen.
Beim Data Mapping werden zunächst die zu verwendenden Datensätze identifiziert, dann werden sie in einer geeigneten Struktur organisiert, und schließlich wird sichergestellt, dass sie ordnungsgemäß miteinander verknüpft sind.
Die Grundlagen des Datenmappings sind recht einfach. Es geht darum, Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen herzustellen. Jedes Unternehmen, das eine große Menge an Daten verarbeitet, profitiert von einem formalisierten System, das festlegt, wie die Daten gespeichert werden und wie sie mit anderen Informationen innerhalb und außerhalb des Unternehmens in Beziehung stehen. Somit profitiert jede einzelne Abteilung des Unternehmens von einem soliden Data-Mapping-Programm.
Nehmen wir an, ein Unternehmen verfügt über zwei Datenbanken mit Kundeninformationen, und der Datenanalyst möchte nicht, dass das Analysetool dieselben Daten doppelt zählt. Dies würde zu Ungenauigkeiten in der Analyse führen, also kommt jetzt das Datenmapping! Daten aus einer Datenbank können mithilfe von Data Mapping in eine andere Datenbank übertragen werden, um genaue und relevante Erkenntnisse aus den vorhandenen Daten zu gewinnen
Durch die Implementierung von Data Mapping in die bestehende Datenbank oder die Entwicklung einer neuen Datenbank können Unternehmen sicherstellen, dass alle Daten auf einer Seite stehen, und sie können auch interne Prozesse wie Berichte und Analysen vereinfachen.
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Daten sind die Grundlage für fast alle Entscheidungen in Unternehmen. Ob es darum geht, sicherzustellen, dass ein Anmeldeprozess korrekt funktioniert, oder KPIs für eine Marketingkampagne festzulegen – hinter fast allem stecken Daten. Mit Hilfe von Daten lässt sich feststellen, wofür das Unternehmen seine Zeit und Ressourcen einsetzt.
Mit Data Mapping können Sie verfolgen, wohin die Daten gehen, und sicherstellen, dass sie auf sinnvolle Weise gespeichert werden. Wenn Sie sicherstellen, dass alle Daten absichtlich gespeichert werden, haben Sie die Möglichkeit, neue Erkenntnisse über Ihr Unternehmen zu gewinnen. Es kann helfen, sich über Lücken im aktuellen System, die zu Verlusten oder Fehlern führen können, sowie über Möglichkeiten für potenzielle Verbesserungen klar zu werden.
Data Mapping ist wichtig, weil es die Qualität und den Nutzen der Daten erhöht. Es macht die Daten für Analyse- und Geschäftsprozesse besser zugänglich. Ein einziger Fehler bei der Datenzuordnung kann zu wiederholten Fehlern und schließlich zu fehlerhaften Analysen führen. Um dies zu verhindern, müssen Unternehmen verschiedene Datensätze verfeinern und korrekt zuordnen.
Wenn aus einem Datensatz wertvolle Informationen extrahiert werden, kann es sein, dass eine andere Datengruppe aussagekräftigere oder korrektere Fakten liefern kann. Daher muss das Unternehmen diese Daten aus vielen Quellen genau zuordnen, um sie als Ganzes zu nutzen und tiefere Einblicke und eine genaue Bedeutung zu erhalten.
Datenmapping ist der erste Schritt, um Datenmigration, Datenintegration und andere Dateiverwaltungsaufgaben zu vereinfachen.
Datenmigration
Unter Datenmigration versteht man das Verschieben von Daten von einem Punkt zu einem anderen, entweder von einer Datenbank zu einer anderen oder von einem System zu einem anderen. Bei der Datenmigration hilft das Datenmapping dabei, das Feld der Datenquelle dem Zielfeld zuzuordnen.
Datenintegration
Bei der Datenintegration werden die Daten von einer Form in eine andere umgewandelt. Dieser Prozess erfolgt in der Regel stapelweise und kann für jede Art von Informationen durchgeführt werden. Das Datenmapping hilft bei der Zuordnung von Quell- und Zielfeldern im Daten Integrationsprozess.
Datenumwandlung
Bei der Datentransformation werden die Daten von einem Format in ein anderes umgewandelt. Dazu gehört auch das Entfernen von Duplikaten und mehr. Die Datenzuordnung wird bei der Datenumwandlung verwendet, um Datenverknüpfungen zu erstellen und die Beziehung zwischen verschiedenen Datensätzen zu bestimmen.
Manuelles Data Mapping
Die manuelle Datenzuordnung kann vollständig auf die genauen Bedürfnisse zugeschnitten werden, ist jedoch bei großen, komplizierten Datensätzen nicht durchführbar und erfordert sogar eine Kodierung. Dies ist zeit- und ressourcenaufwändig. In diesen Fällen müssen die Unternehmen auf eine automatisierte Lösung umsteigen.
Automatisiertes Mapping
Für ein automatisiertes Mapping ist weniger technisches Wissen erforderlich und es ist codefree. Mit automatisiertem Datenmapping können Unternehmen Datenfelder und Datensätze abbilden, ohne dass sie wissen müssen, wie diese angelegt wurden. Selbst eine nicht-technische Person kann das Mapping mit automatisiertem Mapping durchführen.
Die Durchführung von Sondierungs Forschung scheint schwierig zu sein, aber ein effektiver Leitfaden kann helfen.
Um ein erfolgreiches Data Mapping zu erstellen, ist es wichtig, alle Schritte des Data Mapping zu kennen. Sie können das Data Mapping in fünf Hauptphasen unterteilen: Daten Identifizierung, Datenmapping, Transformation, Test und Bereitstellung, Wartung und Aktualisierung.
Identifizierung der Daten
Identifizieren Sie die Daten, die abgebildet werden müssen, und stellen Sie die Genauigkeit dieser Daten sicher.
Kartierung der Daten
Ordnen Sie die Daten vom Quell- zum Zielfeld zu und achten Sie genau auf eventuelle Fehler.
Umwandlung
Die Daten sollten aus dem Quellfeld in das Zielfeld transformiert werden, damit sie später effizient gespeichert und verwendet werden können.
Testen und einsetzen
Führen Sie den Test durch, um zu prüfen, wie er funktioniert, und nehmen Sie gegebenenfalls Änderungen vor. Nach Abschluss des Tests migrieren Sie die Daten in den Datenspeicher.
Wartung und Aktualisierung
Je mehr neue Daten eingeführt werden, desto wichtiger wird es, den Datenzuordnung Prozess zu pflegen und zu aktualisieren.
Die Entscheidung, welches Data Mapping-Software-Tool für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, kann eine Herausforderung sein. Viele Unternehmen sind verwirrt darüber, wie die verschiedenen Tools funktionieren und welche Funktionen für ihr Unternehmen wichtig sind. Bevor Sie eine Entscheidung treffen, sollten Sie einige Dinge bei der Auswahl einer Datenmapping-Softwareplattform beachten.
Suchen Sie nach einem Tool, das die meisten Quellen und Ziele unterstützt – Das Tool sollte in der Lage sein, mit Daten in verschiedenen Formaten zu arbeiten. Unternehmen wünschen sich eine Lösung, die keine Einschränkungen bei den Datenprozessen mit sich bringt.
Sie sollte einfach zu bedienen sein, schnell und effizient arbeiten (was Zeit spart), erschwinglich sein und von denjenigen unterstützt werden, die sie bereits verwendet haben.
Das Tool sollte so weit automatisiert sein, dass es schnell eingerichtet werden kann, aber immer noch genügend Kontrolle bietet, um es auf die spezifischen Kartenanforderungen abzustimmen. Die Fähigkeit, Felder automatisch zuzuordnen, spart Zeit und Mühe und bietet gleichzeitig mehr Flexibilität.
Das Tool sollte in der Lage sein, einen umfassenden Mapping-Workflow zu erstellen, indem Mapping-Aufgaben geplant werden, die durch den Kalender oder ein Ereignis ausgelöst werden.
Data Mapping hat in den letzten Jahren stark an Dynamik gewonnen. Und warum? Weil es Datenanalyseprozesse rationalisieren kann, um Unternehmensabläufe zu verbessern, fundierte Entscheidungen zu treffen und wichtige Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Trotz dieser Vorteile setzen nicht alle Unternehmen Data Mapping effektiv ein. Viele Unternehmen tun sich immer noch schwer damit, ihre Daten zu sammeln und zu organisieren, bevor sie mit der Analyse beginnen. Heute werden riesige Datenmengen generiert, und bis zum Jahr 2025 werden täglich 175 Zettabytes an Daten anfallen. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um Data Mapping erfolgreich im Unternehmen einzuführen.
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