डेटा मैपिंग: Difference between revisions

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[[ कम्प्यूटिंग |कम्प्यूटिंग]] और [[डेटा प्रबंधन|डेटा मैनेजमेंट]] में, '''डेटा मैपिंग''' दो भिन्न-भिन्न [[डेटा मॉडल]] के मध्य [[डेटा तत्व|डेटा एलिमेंट]] मैप (गणित) बनाने की प्रक्रिया है। डेटा मैपिंग का उपयोग विभिन्न प्रकार के [[डेटा एकीकरण|डेटा इंटीग्रेशन]] कार्यों के लिए पहले स्टेप के रूप में किया जाता है, जिसमें सम्मिलित हैं:<ref name="ShahbazData15">{{cite book |url=https://books.google.com/books?id=pRChCgAAQBAJ |title=डेटा वेयरहाउस डिज़ाइन के लिए डेटा मैपिंग|author=Shahbaz, Q. |publisher=Elsevier |pages=180 |year=2015 |isbn=9780128053355 |access-date=29 May 2018}}</ref>
* डेटा सोर्स और डेस्टिनेशन के मध्य [[डेटा परिवर्तन|डेटा ट्रांसफॉर्मेशन]] या [[डेटा मध्यस्थता|डेटा मेडिएशन]] करना।
* डेटा मैपिंग विश्लेषण के भाग के रूप में डेटा रिलेशन का आइडेंटिफिकेशन करना।
* डेटा मास्किंग या [[de-पहचान|डी-आइडेंटिफिकेशन]] प्रोजेक्ट के भाग के रूप में किसी अन्य उपयोगकर्ता आईडी में लॉस्ट संवेदनशील डेटा जैसे सोशल सिक्योरिटी नंबर के अंतिम चार अंक का शोध करना।
* एक ही डेटाबेस में सिंगल डेटाबेस का [[डेटा समेकन|डेटा कंसोलिडेशन]] या एलिमिनेशन के लिए डेटा के अनावश्यक कॉलम का आइडेंटिफिकेशन करना।


{{Expert needed|Information Architecture|reason=The information appears outdated and requires sources both historical (history of data mapping) and current (how is data mapping performed today).|date=May 2018}}
उदाहरण के लिए, कंपनी जो अन्य कंपनियों के साथ परचेस और इनवॉइस प्रसारित करना और प्राप्त करना चाहता है, वह परचेस ऑर्डर और इनवॉइस जैसी वस्तुओं के लिए कंपनी के डेटा से मानकीकृत एएनएसआई एएससी एक्स12 संदेशों के लिए डेटा मैप बनाने के लिए डेटा मैपिंग का उपयोग कर सकता है।
[[ कम्प्यूटिंग ]] और [[डेटा प्रबंधन]] में, डेटा मैपिंग दो अलग-अलग [[डेटा मॉडल]] के बीच [[डेटा तत्व]] मैप (गणित) बनाने की प्रक्रिया है। डेटा मैपिंग का उपयोग विभिन्न प्रकार के [[डेटा एकीकरण]] कार्यों के लिए पहले चरण के रूप में किया जाता है, जिसमें शामिल हैं:<ref name="ShahbazData15">{{cite book |url=https://books.google.com/books?id=pRChCgAAQBAJ |title=डेटा वेयरहाउस डिज़ाइन के लिए डेटा मैपिंग|author=Shahbaz, Q. |publisher=Elsevier |pages=180 |year=2015 |isbn=9780128053355 |access-date=29 May 2018}}</ref>
* डेटा स्रोत और गंतव्य के बीच [[डेटा परिवर्तन]] या [[डेटा मध्यस्थता]]
* डेटा वंश विश्लेषण के भाग के रूप में डेटा संबंधों की पहचान
* डेटा मास्किंग या [[de-पहचान]] प्रोजेक्ट के हिस्से के रूप में किसी अन्य उपयोगकर्ता आईडी में छिपे हुए संवेदनशील डेटा जैसे सामाजिक सुरक्षा नंबर के अंतिम चार अंक की खोज
* एक ही डेटाबेस में एकाधिक डेटाबेस का [[डेटा समेकन]] और समेकन या उन्मूलन के लिए डेटा के अनावश्यक कॉलम की पहचान करना


उदाहरण के लिए, एक कंपनी जो अन्य कंपनियों के साथ खरीदारी और चालान प्रसारित करना और प्राप्त करना चाहती है, वह खरीद ऑर्डर और चालान जैसी वस्तुओं के लिए कंपनी के डेटा से मानकीकृत एएनएसआई एएससी एक्स 12 संदेशों के लिए डेटा मैप बनाने के लिए डेटा मैपिंग का उपयोग कर सकती है।
==मानक==
एक्स12 मानक सामान्य इलेक्ट्रॉनिक [[आंकड़े|डेटा]] इंटरचेंज (EDI) मानक हैं जो किसी [[कंपनी लॉ)]] नियम) के इंडस्ट्री को ध्यान दिए बिना किसी अन्य कंपनी के साथ डेटा का आदान-प्रदान करने की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। मानकों को मान्यता प्राप्त मानक समिति एक्स12 (एएससी एक्स12) द्वारा बनाए रखा जाता है, अमेरिकी राष्ट्रीय मानक संस्थान (ANSI) को ईडीआई के लिए मानक निर्धारित करने के लिए मान्यता प्राप्त है। एक्स12 मानकों को प्रायः एएनएसआई एएससी एक्स12 मानक कहा जाता है।


==मानक==
[[W3C]] ने [https://www.w3.org/TR/r2rml/ R2RML] को रिसोर्स_डिस्क्रिप्शन_फ़्रेमवर्क (RDF) के संदर्भ में व्यक्त डेटा के लिए रिलेशनल डेटाबेस में डेटा मैप करने के लिए मानक के रूप में प्रस्तुत किया।
X12 मानक सामान्य इलेक्ट्रॉनिक [[आंकड़े]] इंटरचेंज (EDI) मानक हैं जो किसी [[कंपनी लॉ)]]कानून) को उद्योग की परवाह किए बिना किसी अन्य कंपनी के साथ डेटा का आदान-प्रदान करने की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। मानकों को मान्यता प्राप्त मानक समिति X12 (ASC X12) द्वारा बनाए रखा जाता है, अमेरिकी राष्ट्रीय मानक संस्थान (ANSI) को EDI के लिए मानक निर्धारित करने के लिए मान्यता प्राप्त है। X12 मानकों को अक्सर ANSI ASC X12 मानक कहा जाता है।


[[W3C]] ने [[ संबंध का डेटाबेस ]] में डेटा को रिसोर्स_डिस्क्रिप्शन_फ्रेमवर्क (आरडीएफ) के संदर्भ में व्यक्त डेटा से मैप करने के लिए एक मानक के रूप में [https://www.w3.org/TR/r2rml/ R2RML] पेश किया।
भविष्य में, [[ संसाधन विवरण रूपरेखा |रिसोर्स डिस्क्रिप्शन फ्रेमवर्क]] (आरडीएफ), [[वेब ओन्टोलॉजी भाषा|वेब ओन्टोलॉजी लैंग्वेज]] (ओडब्लूएल) और मानकीकृत [[मेटाडेटा रजिस्ट्री]] जैसे [[सेमांटिक वेब]] लैंग्वेज पर आधारित उपकरण डेटा मैपिंग को और अधिक आटोमेटिक प्रक्रिया बना देंगे। यदि प्रत्येक एप्लिकेशन [[मेटाडेटा प्रकाशन]] करता है तो यह प्रक्रिया तीव्र हो जाएगी। पूर्ण ऑटोमेटेड डेटा मैपिंग अधिक ही कठिन समस्या है।


भविष्य में, [[ संसाधन विवरण रूपरेखा ]] (आरडीएफ), [[वेब ओन्टोलॉजी भाषा]] (ओडब्लूएल) और मानकीकृत [[मेटाडेटा रजिस्ट्री]] जैसे [[सेमांटिक वेब]] भाषाओं पर आधारित उपकरण डेटा मैपिंग को और अधिक स्वचालित प्रक्रिया बना देंगे। यदि प्रत्येक एप्लिकेशन [[मेटाडेटा प्रकाशन]] करता है तो यह प्रक्रिया तेज हो जाएगी। पूर्ण स्वचालित डेटा मैपिंग एक बहुत ही कठिन समस्या है (अर्थात् अनुवाद देखें)।
==हैंडेड कोडित, ग्राफिकल मैनुअल ==
डेटा मैपिंग प्रक्रियात्मक कोड का उपयोग करके, [[एक्सएसएलटी]] ट्रांसफॉर्म बनाकर या ग्राफिकल मैपिंग उपकरण का उपयोग करके विभिन्न विधियों से किया जा सकता है जो ऑटोमेटिकली एक्सेक्यूटबले ट्रांसफॉर्मेशन प्रोग्राम उत्पन्न करते हैं। ये ग्राफ़िकल उपकरण हैं जो उपयोगकर्ता को डेटा के सेट के फील्ड से दूसरे सेट के फील्ड तक लाइन्स ड्रा करने की अनुमति देते हैं। कुछ ग्राफिकल डेटा मैपिंग टूल उपयोगकर्ताओं को किसी सोर्स और डेस्टिनेशन को ऑटो-कनेक्ट करने की अनुमति देते हैं। यह सुविधा सोर्स और डेस्टिनेशन डेटा एलिमेंट नाम के समान होने पर निर्भर है। ट्रांसफॉर्मेशन प्रोग्राम ऑटोमेटिकली एसक्यूएल, एक्सएसएलटी, जावा (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज), या [[C++|सी++]] में बनाए जाते हैं। इस प्रकार के ग्राफ़िकल टूल अधिकांश ईटीएल, (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड) टूल में डेटा मूवमेंट का समर्थन करने के लिए डेटा मैप अंकित करने के प्राथमिक साधन के रूप में पाए जाते हैं। उदाहरणों में सैप बीओडीएस और इंफॉर्मेटिका पॉवरसेंटर


==हाथ से कोडित, ग्राफिकल मैनुअल ==
सम्मिलित हैं।
डेटा मैपिंग प्रक्रियात्मक कोड का उपयोग करके, [[एक्सएसएलटी]] ट्रांसफॉर्म बनाकर या ग्राफिकल मैपिंग टूल का उपयोग करके विभिन्न तरीकों से की जा सकती है जो स्वचालित रूप से निष्पादन योग्य ट्रांसफॉर्मेशन प्रोग्राम उत्पन्न करते हैं। ये ग्राफ़िकल उपकरण हैं जो उपयोगकर्ता को डेटा के एक सेट के फ़ील्ड से दूसरे सेट के फ़ील्ड तक रेखाएँ खींचने की अनुमति देते हैं। कुछ ग्राफिकल डेटा मैपिंग टूल उपयोगकर्ताओं को किसी स्रोत और गंतव्य को ऑटो-कनेक्ट करने की अनुमति देते हैं। यह सुविधा स्रोत और गंतव्य डेटा तत्व नाम के समान होने पर निर्भर है। परिवर्तन कार्यक्रम स्वचालित रूप से SQL, XSLT, Java (प्रोग्रामिंग भाषा), या [[C++]] में बनाए जाते हैं। इस प्रकार के ग्राफ़िकल उपकरण अधिकांश एक्स्ट्रैक्ट, ट्रांसफ़ॉर्म, लोड (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफ़ॉर्म और लोड) टूल में डेटा मूवमेंट का समर्थन करने के लिए डेटा मैप दर्ज करने के प्राथमिक साधन के रूप में पाए जाते हैं। उदाहरणों में SAP BODS और Informatica PowerCenter शामिल हैं।


==डेटा-संचालित मैपिंग==
==डेटा-ड्रिवेन मैपिंग==
यह डेटा मैपिंग में नवीनतम दृष्टिकोण है और इसमें दो डेटा सेटों के बीच जटिल मैपिंग को स्वचालित रूप से खोजने के लिए अनुमान और आंकड़ों का उपयोग करके दो डेटा स्रोतों में वास्तविक डेटा मूल्यों का एक साथ मूल्यांकन करना शामिल है। इस दृष्टिकोण का उपयोग दो डेटा सेटों के बीच परिवर्तनों को खोजने, सबस्ट्रिंग, संयोजन, [[अंकगणित]], केस स्टेटमेंट के साथ-साथ अन्य प्रकार के परिवर्तन तर्क की खोज के लिए किया जाता है। यह दृष्टिकोण उन डेटा अपवादों का भी पता लगाता है जो खोजे गए परिवर्तन तर्क का पालन नहीं करते हैं।
यह डेटा मैपिंग में नवीनतम दृष्टिकोण है और इसमें दो डेटा सेटों के मध्य मैपिंग को ऑटोमेटिकली शोध करने के लिए अनुमान और डेटा का उपयोग करके दो डेटा सोर्सों में वास्तविक डेटा मानों के साथ मूल्यांकन करना सम्मिलित है। इस दृष्टिकोण का उपयोग दो डेटा सेटों के मध्य ट्रांसफॉर्मेशनों का शोध, सबस्ट्रिंग, कोंसटेनशंस, [[अंकगणित|अर्थमेटिक]], केस स्टेटमेंट के साथ-साथ अन्य प्रकार के ट्रांसफॉर्मेशन लॉजिक का शोध करने के लिए किया जाता है। यह दृष्टिकोण उन डेटा एक्सेप्शन्स को भी ज्ञात करता है जो शोध किये गए ट्रांसफॉर्मेशन लॉजिक का पालन नहीं करते हैं।


==सिमेंटिक मैपिंग==
==सिमेंटिक मैपिंग==
[[सिमेंटिक मैपर]] डेटा मैपर्स के ऑटो-कनेक्ट फीचर के समान है, इस अपवाद के साथ कि डेटा तत्व पर्यायवाची शब्दों को देखने के लिए मेटाडेटा रजिस्ट्री से परामर्श लिया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि स्रोत सिस्टम फर्स्टनाम को सूचीबद्ध करता है लेकिन गंतव्य पर्सनगिवेननाम को सूचीबद्ध करता है, तो मैपिंग तब भी की जाएगी यदि ये डेटा तत्व मेटाडेटा रजिस्ट्री में समानार्थक शब्द के रूप में सूचीबद्ध हैं। सिमेंटिक मैपिंग केवल डेटा के स्तंभों के बीच सटीक मिलान खोजने में सक्षम है और स्तंभों के बीच किसी भी परिवर्तन तर्क या अपवाद की खोज नहीं करेगी।
[[सिमेंटिक मैपर]] डेटा मैपर्स के ऑटो-कनेक्ट सुविधा के समान है, इस एक्सेप्शन्स के साथ कि डेटा एलिमेंट सीनोनिम्स को देखने के लिए मेटाडेटा रजिस्ट्री से परामर्श लिया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि सोर्स सिस्टम फर्स्ट नेम को मैपिंग करता है किन्तु डेस्टिनेशन पर्सनगिवेननेम को मैपिंग करता है, तो मैपिंग तब भी की जाएगी यदि ये डेटा एलिमेंट मेटाडेटा रजिस्ट्री में मैपिंग के रूप में मैपिंग होते हैं। सिमेंटिक मैपिंग केवल डेटा के कॉलम के मध्य एरर संयुग्मन का परीक्षण करने में सक्षम है और कॉलम के मध्य किसी भी ट्रांसफॉर्मेशन लॉजिक या एक्सेप्शन्स का परीक्षण नहीं करेगा।


डेटा वंशावली डेटा के प्रत्येक टुकड़े के जीवन चक्र का एक ट्रैक है क्योंकि इसे एनालिटिक्स सिस्टम द्वारा अंतर्ग्रहण, संसाधित और आउटपुट किया जाता है। यह एनालिटिक्स पाइपलाइन में दृश्यता प्रदान करता है और त्रुटियों को उनके स्रोतों तक ट्रेस करना आसान बनाता है। यह चरण-वार डिबगिंग या खोए हुए आउटपुट को पुन: उत्पन्न करने के लिए डेटा प्रवाह के विशिष्ट भागों या इनपुट को फिर से चलाने में भी सक्षम बनाता है। वास्तव में, डेटाबेस सिस्टम ने पहले से ही समान सत्यापन और डिबगिंग चुनौतियों का समाधान करने के लिए ऐसी जानकारी का उपयोग किया है, जिसे डेटा उद्गम कहा जाता है।<ref>De, Soumyarupa. (2012). Newt : an architecture for lineage based replay and debugging in DISC systems. UC San Diego: b7355202. Retrieved from: https://escholarship.org/uc/item/3170p7zn</ref>
डेटा मैपिंग डेटा के प्रत्येक भाग के लाइफ साइकिल का ट्रैक है क्योंकि इसे एनालिटिक्स सिस्टम द्वारा इंगेस्टेड, संसाधित और आउटपुट किया जाता है। यह एनालिटिक्स पाइपलाइन में दृश्यता प्रदान करता है और एरर को उनके सोर्सों तक ट्रेस करना सरल बनाता है। यह स्टेप-वाइज डिबगिंग या लॉस्ट हुए आउटपुट को पुन: उत्पन्न करने के लिए डेटा प्रोवेनैंस के विशिष्ट भागों या इनपुट को फिर से चलाने में भी सक्षम बनाता है। वास्तव में, डेटाबेस सिस्टम ने पहले से ही समान एड्रेस और डिबगिंग उद्देश का समाधान करने के लिए ऐसी जानकारी का उपयोग किया है, जिसे डेटा प्रोवेनैंस कहा जाता है।<ref>De, Soumyarupa. (2012). Newt : an architecture for lineage based replay and debugging in DISC systems. UC San Diego: b7355202. Retrieved from: https://escholarship.org/uc/item/3170p7zn</ref>


 
== यह भी देखें ==
==यह भी देखें==
* डेटा इंटीग्रेशन
* डेटा एकीकरण
* [[डेटा की गड़बड़ी|डेटा व्रान्गलिंग]]  
* [[डेटा की गड़बड़ी]]
*[[पहचान परिवर्तन|आइडेंटिफिकेशन ट्रांसफॉर्मेशन]]
*[[पहचान परिवर्तन]]
*आईएसओ/आईईसी 11179- आईएसओ/आईईसी [[ मेटा डेटा |मेटाडेटा]] रजिस्ट्री मानक
*आईएसओ/आईईसी 11179 - आईएसओ/आईईसी [[ मेटा डेटा ]] रजिस्ट्री मानक
*मेटाडेटा
*मेटाडेटा
*मेटाडेटा प्रकाशन
*मेटाडेटा प्रकाशन
*[[स्कीमा मिलान]]
*[[स्कीमा मिलान|स्कीमा संघ]]
*शब्दार्थ विविधता
*शब्दार्थ विविधता
*सिमेंटिक मैपर
*सिमेंटिक मैपर
Line 42: Line 41:
*[[अर्थ विज्ञान]] वेब
*[[अर्थ विज्ञान]] वेब
*शब्दार्थ
*शब्दार्थ
*एक्सएसएलटी - एक्सएमएल परिवर्तन भाषा
*एक्सएसएलटी- एक्सएमएल ट्रांसफॉर्मेशन लैंग्वेज


==संदर्भ==
==संदर्भ==
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{{reflist}}


{{DEFAULTSORT:Data Mapping}}[[Category: डेटा मैपिंग| डेटा मैपिंग]]
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[[Category: Machine Translated Page]]
[[Category:Created On 10/07/2023|Data Mapping]]
[[Category:Created On 10/07/2023]]
[[Category:Machine Translated Page|Data Mapping]]
[[Category:Pages with script errors|Data Mapping]]
[[Category:Templates Vigyan Ready|Data Mapping]]
[[Category:डेटा मैपिंग| डेटा मैपिंग]]

Latest revision as of 12:15, 31 July 2023

Data transformation
Concepts
Transformation languages
Techniques and transforms
Applications
Related

कम्प्यूटिंग और डेटा मैनेजमेंट में, डेटा मैपिंग दो भिन्न-भिन्न डेटा मॉडल के मध्य डेटा एलिमेंट मैप (गणित) बनाने की प्रक्रिया है। डेटा मैपिंग का उपयोग विभिन्न प्रकार के डेटा इंटीग्रेशन कार्यों के लिए पहले स्टेप के रूप में किया जाता है, जिसमें सम्मिलित हैं:[1]

  • डेटा सोर्स और डेस्टिनेशन के मध्य डेटा ट्रांसफॉर्मेशन या डेटा मेडिएशन करना।
  • डेटा मैपिंग विश्लेषण के भाग के रूप में डेटा रिलेशन का आइडेंटिफिकेशन करना।
  • डेटा मास्किंग या डी-आइडेंटिफिकेशन प्रोजेक्ट के भाग के रूप में किसी अन्य उपयोगकर्ता आईडी में लॉस्ट संवेदनशील डेटा जैसे सोशल सिक्योरिटी नंबर के अंतिम चार अंक का शोध करना।
  • एक ही डेटाबेस में सिंगल डेटाबेस का डेटा कंसोलिडेशन या एलिमिनेशन के लिए डेटा के अनावश्यक कॉलम का आइडेंटिफिकेशन करना।

उदाहरण के लिए, कंपनी जो अन्य कंपनियों के साथ परचेस और इनवॉइस प्रसारित करना और प्राप्त करना चाहता है, वह परचेस ऑर्डर और इनवॉइस जैसी वस्तुओं के लिए कंपनी के डेटा से मानकीकृत एएनएसआई एएससी एक्स12 संदेशों के लिए डेटा मैप बनाने के लिए डेटा मैपिंग का उपयोग कर सकता है।

मानक

एक्स12 मानक सामान्य इलेक्ट्रॉनिक डेटा इंटरचेंज (EDI) मानक हैं जो किसी कंपनी लॉ) नियम) के इंडस्ट्री को ध्यान दिए बिना किसी अन्य कंपनी के साथ डेटा का आदान-प्रदान करने की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। मानकों को मान्यता प्राप्त मानक समिति एक्स12 (एएससी एक्स12) द्वारा बनाए रखा जाता है, अमेरिकी राष्ट्रीय मानक संस्थान (ANSI) को ईडीआई के लिए मानक निर्धारित करने के लिए मान्यता प्राप्त है। एक्स12 मानकों को प्रायः एएनएसआई एएससी एक्स12 मानक कहा जाता है।

W3C ने R2RML को रिसोर्स_डिस्क्रिप्शन_फ़्रेमवर्क (RDF) के संदर्भ में व्यक्त डेटा के लिए रिलेशनल डेटाबेस में डेटा मैप करने के लिए मानक के रूप में प्रस्तुत किया।

भविष्य में, रिसोर्स डिस्क्रिप्शन फ्रेमवर्क (आरडीएफ), वेब ओन्टोलॉजी लैंग्वेज (ओडब्लूएल) और मानकीकृत मेटाडेटा रजिस्ट्री जैसे सेमांटिक वेब लैंग्वेज पर आधारित उपकरण डेटा मैपिंग को और अधिक आटोमेटिक प्रक्रिया बना देंगे। यदि प्रत्येक एप्लिकेशन मेटाडेटा प्रकाशन करता है तो यह प्रक्रिया तीव्र हो जाएगी। पूर्ण ऑटोमेटेड डेटा मैपिंग अधिक ही कठिन समस्या है।

हैंडेड कोडित, ग्राफिकल मैनुअल

डेटा मैपिंग प्रक्रियात्मक कोड का उपयोग करके, एक्सएसएलटी ट्रांसफॉर्म बनाकर या ग्राफिकल मैपिंग उपकरण का उपयोग करके विभिन्न विधियों से किया जा सकता है जो ऑटोमेटिकली एक्सेक्यूटबले ट्रांसफॉर्मेशन प्रोग्राम उत्पन्न करते हैं। ये ग्राफ़िकल उपकरण हैं जो उपयोगकर्ता को डेटा के सेट के फील्ड से दूसरे सेट के फील्ड तक लाइन्स ड्रा करने की अनुमति देते हैं। कुछ ग्राफिकल डेटा मैपिंग टूल उपयोगकर्ताओं को किसी सोर्स और डेस्टिनेशन को ऑटो-कनेक्ट करने की अनुमति देते हैं। यह सुविधा सोर्स और डेस्टिनेशन डेटा एलिमेंट नाम के समान होने पर निर्भर है। ट्रांसफॉर्मेशन प्रोग्राम ऑटोमेटिकली एसक्यूएल, एक्सएसएलटी, जावा (प्रोग्रामिंग लैंग्वेज), या सी++ में बनाए जाते हैं। इस प्रकार के ग्राफ़िकल टूल अधिकांश ईटीएल, (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड) टूल में डेटा मूवमेंट का समर्थन करने के लिए डेटा मैप अंकित करने के प्राथमिक साधन के रूप में पाए जाते हैं। उदाहरणों में सैप बीओडीएस और इंफॉर्मेटिका पॉवरसेंटर

सम्मिलित हैं।

डेटा-ड्रिवेन मैपिंग

यह डेटा मैपिंग में नवीनतम दृष्टिकोण है और इसमें दो डेटा सेटों के मध्य मैपिंग को ऑटोमेटिकली शोध करने के लिए अनुमान और डेटा का उपयोग करके दो डेटा सोर्सों में वास्तविक डेटा मानों के साथ मूल्यांकन करना सम्मिलित है। इस दृष्टिकोण का उपयोग दो डेटा सेटों के मध्य ट्रांसफॉर्मेशनों का शोध, सबस्ट्रिंग, कोंसटेनशंस, अर्थमेटिक, केस स्टेटमेंट के साथ-साथ अन्य प्रकार के ट्रांसफॉर्मेशन लॉजिक का शोध करने के लिए किया जाता है। यह दृष्टिकोण उन डेटा एक्सेप्शन्स को भी ज्ञात करता है जो शोध किये गए ट्रांसफॉर्मेशन लॉजिक का पालन नहीं करते हैं।

सिमेंटिक मैपिंग

सिमेंटिक मैपर डेटा मैपर्स के ऑटो-कनेक्ट सुविधा के समान है, इस एक्सेप्शन्स के साथ कि डेटा एलिमेंट सीनोनिम्स को देखने के लिए मेटाडेटा रजिस्ट्री से परामर्श लिया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि सोर्स सिस्टम फर्स्ट नेम को मैपिंग करता है किन्तु डेस्टिनेशन पर्सनगिवेननेम को मैपिंग करता है, तो मैपिंग तब भी की जाएगी यदि ये डेटा एलिमेंट मेटाडेटा रजिस्ट्री में मैपिंग के रूप में मैपिंग होते हैं। सिमेंटिक मैपिंग केवल डेटा के कॉलम के मध्य एरर संयुग्मन का परीक्षण करने में सक्षम है और कॉलम के मध्य किसी भी ट्रांसफॉर्मेशन लॉजिक या एक्सेप्शन्स का परीक्षण नहीं करेगा।

डेटा मैपिंग डेटा के प्रत्येक भाग के लाइफ साइकिल का ट्रैक है क्योंकि इसे एनालिटिक्स सिस्टम द्वारा इंगेस्टेड, संसाधित और आउटपुट किया जाता है। यह एनालिटिक्स पाइपलाइन में दृश्यता प्रदान करता है और एरर को उनके सोर्सों तक ट्रेस करना सरल बनाता है। यह स्टेप-वाइज डिबगिंग या लॉस्ट हुए आउटपुट को पुन: उत्पन्न करने के लिए डेटा प्रोवेनैंस के विशिष्ट भागों या इनपुट को फिर से चलाने में भी सक्षम बनाता है। वास्तव में, डेटाबेस सिस्टम ने पहले से ही समान एड्रेस और डिबगिंग उद्देश का समाधान करने के लिए ऐसी जानकारी का उपयोग किया है, जिसे डेटा प्रोवेनैंस कहा जाता है।[2]

यह भी देखें

संदर्भ

  1. ↑ Shahbaz, Q. (2015). डेटा वेयरहाउस डिज़ाइन के लिए डेटा मैपिंग. Elsevier. p. 180. ISBN 9780128053355. Retrieved 29 May 2018.
  2. ↑ De, Soumyarupa. (2012). Newt : an architecture for lineage based replay and debugging in DISC systems. UC San Diego: b7355202. Retrieved from: https://escholarship.org/uc/item/3170p7zn
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