データマッピングとは？
意味・定義
データマッピングとは、異なるデータソース間でデータの対応関係を定義するプロセスを指します。具体的には、あるデータベースやデータストレージから別のデータベースやストレージにデータを移行する際に、どのフィールドがどのフィールドに対応するかを明確にする作業です。これにより、データの整合性を保ちながら、システム間でのデータの移動や変換がスムーズに行えるようになります。データマッピングは、データ統合、データ変換、データ移行などのプロジェクトにおいて重要な役割を果たします。
目的・背景
データマッピングは、企業が異なるシステムやアプリケーションを統合する際に必要不可欠な手法です。多くの企業は、複数のデータベースやアプリケーションを運用しており、それぞれが異なるデータ形式や構造を持っています。このような環境では、データの一貫性を保つことが課題となります。データマッピングを行うことで、異なるデータソース間でのデータの整合性を確保し、情報の正確な流通を実現できます。また、ビジネスインテリジェンスやデータ分析のために、正確なデータを集約するためにも重要なプロセスです。
使い方・具体例
- データベース間の移行時に、顧客情報のフィールドを正確にマッピングし、データ損失を防ぐ。
- 異なるシステムからの売上データを統合し、経営分析用のレポートを作成する際に、売上金額や日付のフィールドを適切に対応させる。
- APIを利用して外部サービスからデータを取得する際、受信データの形式を内部データベースの形式に変換するためにマッピングを行う。
- データウェアハウスにデータをロードする際、異なるデータソースからの情報を統一した形式に変換するために使用する。
- マーケティングオートメーションツールに顧客データをインポートする際、必要なフィールドを正確にマッピングして、キャンペーンの効果を最大化する。
関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
まとめ
- データマッピングは、異なるデータソース間でのデータの対応関係を定義するプロセスである。
- この手法は、データの整合性を保ちながらシステム間でのデータ移行を実現するために重要である。
- 具体的な業務シーンでは、データの移行や統合、分析に役立つ。
現場メモ
データマッピングを行う際には、フィールドの名称やデータ型の違いに注意が必要です。特に、異なるシステム間でのデータ形式の不一致が原因で、データが正しく移行されないことがあります。また、マッピング作業を行う前に、各データソースの構造を十分に理解しておくことが成功の鍵となります。