डेटा मैपिंग

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कम्प्यूटिंग और डेटा प्रबंधन में, डेटा मैपिंग दो भिन्न-भिन्न डेटा मॉडल के मध्य 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 सम्मिलित हैं:[1]

  • डेटा स्रोत और गंतव्य के मध्य डेटा परिवर्तन या डेटा मध्यस्थता
  • डेटा मैपिंग विश्लेषण के भाग के रूप में डेटा संबंधों की पहचान
  • डेटा मास्किंग या de-पहचान परियोजना के भाग के रूप में किसी अन्य उपयोगकर्ता आईडी में लुप्त संवेदनशील डेटा जैसे सामाजिक सुरक्षा नंबर के अंतिम चार अंक का शोध
  • ही डेटाबेस में ाधिक डेटाबेस का डेटा समेकन और समेकन या उन्मूलन के लिए डेटा के अनावश्यक कॉलम की पहचान करना

उदाहरण के लिए, कंपनी जो अन्य कंपनियों के साथ व्ययीकरण और चालान प्रसारित करना और प्राप्त करना चाहती है, वह व्यय ऑर्डर और चालान जैसी वस्तुओं के लिए कंपनी के डेटा से मानकीकृत एएनएसआई एएससी ्स 12 संदेशों के लिए डेटा मैप बनाने के लिए डेटा मैपिंग का उपयोग कर सकती है।

मानक

X12 मानक सामान्य इलेक्ट्रॉनिक आंकड़े इंटरचेंज (EDI) मानक हैं जो किसी कंपनी लॉ)कानून) को उद्योग 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 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 प्रायः 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 मानक के रूप में R2RML प्रस्तुत किया।

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 तीव्र हो जाएगी। पूर्ण स्वचालित डेटा मैपिंग अधिक ही कठिन समस्या है (अर्थात् अनुवाद देखें)।

हाथ से कोडित, ग्राफिकल मैनुअल

डेटा मैपिंग प्रक्रियात्मक कोड का उपयोग करके, ्सएसएलटी ट्रांसफॉर्म बनाकर या ग्राफिकल मैपिंग उपकरण का उपयोग करके विभिन्न विधियों से किया जा सकता है जो स्वचालित रूप से निष्पादन योग्य रूपांतरण प्रोग्राम उत्पन्न करते हैं। ये ग्राफ़िकल उपकरण हैं जो उपयोगकर्ता को डेटा के सेट के फ़ील्ड से दूसरे सेट के फ़ील्ड तक रेखाएँ खींचने की अनुमति देते हैं। कुछ ग्राफिकल डेटा मैपिंग उपकरण 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 ्स्ट्रैक्ट, ट्रांसफ़ॉर्म, लोड (्सट्रैक्ट, ट्रांसफ़ॉर्म और लोड) उपकरण में डेटा मूवमेंट का समर्थन करने के लिए डेटा मैप अंकित करने के प्राथमिक साधन के रूप में पाए जाते हैं। उदाहरणों में SAP BODS और Informatica PowerCenter सम्मिलित हैं।

डेटा-संचालित मैपिंग

यह डेटा मैपिंग में नवीनतम दृष्टिकोण है और इसमें दो डेटा सेटों के मध्य जटिल मैपिंग को स्वचालित रूप से शोध करने के लिए अनुमान और आंकड़ों का उपयोग करके दो डेटा स्रोतों में वास्तविक डेटा मूल्यों का साथ मूल्यांकन करना सम्मिलित है। इस दृष्टिकोण का उपयोग दो डेटा सेटों के मध्य परिवर्तनों का शोध, सबस्ट्रिंग, संयोजन, अंकगणित, केस स्टेटमेंट के साथ-साथ अन्य प्रकार के परिवर्तन तर्क का शोध के लिए किया जाता है। यह दृष्टिकोण उन डेटा अपवादों को भी ज्ञात करता है जो शोध किये गए परिवर्तन तर्क का पालन नहीं करते हैं।

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 प्रणाली फर्स्टनाम को सूचीबद्ध करता है किन्तु 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 मध्य त्रुटिहीन संयुग्मन परीक्षण करने में सक्षम है और स्तंभों के मध्य किसी भी परिवर्तन तर्क या अपवाद का परीक्षण नहीं करेगा।

डेटा मैपिंगावली डेटा के प्रत्येक भाग के जीवन चक्र का ट्रैक है क्योंकि इसे एनालिटिक्स प्रणाली द्वारा अंतर्ग्रहण, संसाधित और आउटपुट किया जाता है। यह एनालिटिक्स पाइपलाइन में दृश्यता प्रदान करता है और त्रुटियों को उनके स्रोतों तक ट्रेस करना सरल बनाता है। यह चरण-वार डिबगिंग या लुप्त 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 प्रणाली ने पहले से ही समान सत्यापन और डिबगिंग उद्देश का समाधान करने के लिए ऐसी जानकारी का उपयोग किया है, जिसे डेटा उद्गम 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