Was ist Datenmapping?

Was ist Datenmapping?

Datenmapping ist ein Begriff, an dem in der Informatikwelt kaum ein Weg vorbeiführt. In diesem Beitrag erklären wir das Konzept und zeigen seinen Nutzen auf. Das Datenmapping bezeichnet einen Prozess, bei dem Daten aus einem Format in ein anderes Datenformat übertragen werden, ohne dabei die Bedeutung der Daten zu verändern. Das Verfahren wird oft eingesetzt, wenn Programme oder Systeme miteinander kommunizieren, die mit unterschiedlichen Datenstrukturen arbeiten.

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Was ist Datenmapping

Beim Datenmapping handelt es sich um den Vorgang, bei dem die Datenpunkte aus einem Datensatz in ein anderes Format oder System überführt und den Datenpunkten des anderen Datensatzes zugeordnet werden.

Ein Beispiel dafür ist eine Online-Bestellung. Die Daten des Käufers wie Name, Anschrift, Kundennummer und die bestellten Produkte werden in einem bestimmten Datenformat über das Bestellformular erfasst und anschließend in einem anderen Datenformat an das Bestellsystem des Onlineshops übermittelt.

Um diesen Prozess besser nachvollziehen zu können, ist es hilfreich, das Datenmapping etwas präziser zu definieren. Datenmapping ist eine grundlegende Komponente der Datenintegration und stellt sicher, dass Daten korrekt zwischen unterschiedlichen Datenformaten übertragen werden.

Im Zusammenhang mit der Datenintegration legt das Datenmapping die Beziehungen zwischen zwei verschiedenen Datenmodellen fest. Diese Beziehungen ermöglichen, Daten aus einem Modell in ein anderes Modell zu übertragen, ohne dass dabei Informationen verändert werden oder verloren gehen.

Werden zum Beispiel Daten in eine Datenbank importiert, findet das Datenmapping als Prozess Anwendung. Dabei kann ein Datensatz, der beispielsweise im Format (Vorname, Nachname, Alter) vorliegt, in ein Datenbankformat überführt werden, das die Daten in einer Tabelle mit Spalten für den Vor- und Nachnamen und Alter speichert.

Auf diese Weise können die Daten fehlerfrei übertragen und für verschiedene Anwendungen optimal genutzt werden.

Welchen Nutzen hat das Datenmapping?

In vielen Informatikprozessen bildet das Datenmapping einen elementaren Schritt und stellt einen zuverlässigen Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen sicher.

Wichtig ist das vor allem dann, wenn Systeme integriert, Datenmengen verarbeitet werden oder unterschiedliche Datenstrukturen und -formate miteinander kommunizieren sollen.

Durch das Datenmapping können solche Abläufe automatisiert und auch große Mengen an Daten schnell und zuverlässig verarbeitet werden. Ohne das Datenmapping wäre der Austausch zwischen zwei Systemen, die unterschiedliche Datenformate verwenden, deutlich komplizierter und anfälliger für Fehler.

Eine wichtige Rolle dabei spielen Datenmapping-Tools. Wenn komplexe Datenstrukturen bewältigt werden müssen, vereinfachen sie nicht nur die Visualisierung der Umwandlungen, sondern tragen auch zu einer besseren Datenqualität bei.

Das macht sie in verschiedensten Umfeldern, beispielsweise bei der Migration von Daten, der Zusammenführung von Datenbanken oder dem Einrichten eines Data Warehouses, zu unverzichtbaren Werkzeugen.

Wie funktioniert das Datenmapping?

Die Funktionsweise vom Datenmapping richtet sich in erster Linie nach den beteiligten Datenformaten. Oft gibt es bereits vorgefertigte Schemata, die definieren, wie sich die jeweiligen Formate zueinander verhalten. Das gilt insbesondere für Standardformate wie XML oder CSV.

Bei nicht-standardisierten oder komplexen Datenformaten gestaltet sich das Datenmapping anspruchsvoller und erfordert entsprechendes Fachwissen.

Der Schwierigkeitsgrad steigt zusätzlich, wenn zwischen den Datenformaten nicht-lineare Beziehungen bestehen oder wenn strukturierte Daten in unstrukturierte Daten umgewandelt werden sollen.

  • Strukturierte Daten sind in einem leicht verständlichen, klar definierten Format organisiert. Relationale Datenbanken und Tabellen sind Beispiele dafür.

  • Teilstrukturierte Daten enthalten Markierungen oder anderweitige Kodierungen, die Gruppen von verwandten Daten weiter strukturieren. Ein Beispiel dafür ist die E-Mail.

  • Unstrukturierte Daten haben keine spezifische Struktur. Stattdessen können sie in den verschiedensten Formen auftreten, so zum Beispiel als Textdokumente, Bilddateien oder Videos.

Bei der Auswahl eines Verfahrens für das Datenmapping muss berücksichtigt werden, welche Art von Daten vorhanden sind, welche Daten in das neue Format transferiert werden sollen und wie komplex die Übersetzung ist.

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Datenmapping Query in Datenbanken

In Datenbanken und hier vor allem in relationalen Datenbanken ist das Datenmapping von großer Bedeutung. Es ermöglicht, Daten effizient abzurufen, zu verändern und zu entfernen.

Dazu wird eine sogenannte Datenmapping Query eingesetzt. Dabei handelt es sich um eine Anweisung, was mit den Daten passieren soll. Die gängigsten Arten von Datenmapping Queries sind Auswahl, Einfügen, Aktualisieren und Löschen.

Eine Auswahl Query zum Beispiel erlaubt, Daten aus einem bestimmten Teil der Datenbank auszuwählen. Angenommen, ein Online-Händler möchte alle Kunden in seiner Datenbank abrufen, die älter sind als 50 Jahre.

Eine entsprechende SQL-Abfrage könnte dann so aussehen:

SELECT * FROM Kunden WHERE Alter > 50

Diese Abfrage hätte zur Folge, dass alle Datensätze in der Tabelle „Kunden“ ausgewählt würden, die ein Alter größer als 50 haben.

Eine neue Zeile kann mit einer Einfügen Query eingesetzt werden. Soll die Datenbank zum Beispiel um einen neuen Kunden erweitert werden, ist dies durch folgende SQL-Abfrage möglich:

INSERT INTO Kunden (Vorname, Nachname, Alter) VALUES (‚Max‘, ‚Mustermann‘, ’38‘)

Durch diese Abfrage würde in die Tabelle „Kunden“ ein neuer Datensatz für einen Kunden mit dem Vornamen „Max“ und dem Nachnamen „Mustermann“ eingefügt, der „38“ Jahre alt ist.

Nach dem gleichen Prinzip funktionieren auch Update und Delete Queries. Sie ermöglichen, die Daten in einer Datenbank zu aktualisieren oder zu löschen.

Was sind Datenmapping Vorlagen?

Bei Datenmapping Vorlagen handelt es sich um Rahmenstrukturen oder Leitfäden. Sie helfen dabei, das Datenmapping als Prozess zu strukturieren und zu visualisieren, um auf diese Weise die Daten und ihre Beziehungen zueinander besser nachvollziehen zu können.

In einer grundlegenden Form kann die Vorlage für das Datenmapping zum Beispiel so aussehen:

Data Source Field in Source Data Type in Source Field in Target Data Type in Target
Onlineshop Database Benutzername String Kundenname String
Onlineshop Database Benutzeralter Integer Kundenalter Integer

Die Vorlage zeigt, wie die Datenfelder aus der Datenquelle auf die Felder in der Zielquelle übertragen werden. Benutzerdefinierte Vorlagen entstehen, indem die Felder hinzugefügt werden, die für die jeweilige Anwendung benötigt werden.

Als Werkzeug sorgt die Vorlage dafür, dass das Datenmapping von Anfang an effizient und fehlerfrei umgesetzt werden kann.

Denn die Vorlage stellt die Datenkonsistenz sicher und hilft dabei, den Überblick über komplexe Datenstrukturen und ihre Beziehungen zueinander zu bewahren.

Außerdem kann die Vorlage künftige Anforderungen dokumentieren und die Datenintegration optimieren. Erweiterte Vorlagen können Zusatzfelder enthalten, die darüber hinaus auch spezielle Regeln für die Übertragung und Validierung von Daten festlegen.

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