データマッピングとは？
意味・定義
データマッピングは、異なるデータソース間でデータを関連付けるプロセスです。具体的には、1つのデータベースやシステムに存在するデータを、別のデータベースやシステムに適切に配置するためのルールや手法を示します。このプロセスは、データの整合性を保ちながら、情報の移行や統合を可能にします。簡単に言えば、データを一つの形式から別の形式に変換するための「地図」を作成することにあたります。
目的・背景
データマッピングは、企業が異なるシステムやプラットフォームを使用する際に不可欠です。例えば、顧客情報が異なるシステムに分散している場合、それらを統合して一元管理する必要があります。データマッピングを行うことで、情報の重複を避け、正確なデータ分析が可能となります。また、ビジネスの成長に伴いデータソースが増える中で、効率的にデータを操作・利用するための手段としても重要です。
使い方・具体例
- 異なる販売管理システム間で顧客情報を移行する際、顧客IDや住所情報を正確にマッピングすることで、データの整合性を確保しながら移行を行う。
- マーケティングデータをCRMシステムに統合する際に、キャンペーン名や顧客セグメントの情報を適切にマッピングすることで、分析の精度を向上させる。
- 新しいシステムを導入する際、既存のデータを新しいフォーマットに変換するためのマッピングルールを設定することで、スムーズな移行を実現する。
- データウェアハウスにおいて、異なるソースからのデータを統合する際に、各データフィールドを正確にマッピングし、信頼性の高い分析基盤を構築する。
- APIを利用して異なるアプリケーション間でデータをやり取りする際に、データ構造をマッピングすることで、情報の整合性を保ちながらシームレスな連携を実現する。
関連用語
まとめ
- データマッピングは、異なるデータ間の関連付けを行うプロセスである。
- 企業のデータ統合や分析を効率化するために必要不可欠な手法である。
- 様々なシステム間で情報を正確に移行・統合するために活用される。
現場メモ
データマッピングを行う際には、各システムのデータ構造や仕様を正確に理解することが重要です。特に、フィールドの型や長さ、必須項目の違いに注意する必要があります。また、マッピングルールの設定ミスは後々のデータ分析に大きな影響を与えるため、事前のテストをしっかりと行うことが推奨されます。