Data Mapping Adalah: Definisi, Fungsi, Cara, & Contohnya

Data mapping adalah proses krusial untuk mengelola, mengintegrasi, dan mengubah data dari berbagai sumber menjadi informasi yang dapat diakses. Pasalnya, data mapping bisa menjembatani kesenjangan antara raw data dan keputusan strategis.

Tertarik untuk mempelajarinya? Lihat pembahasan mengenai pengertian hingga contohnya di bawah ini!

• Migrasi data dari satu sistem ke sistem lain.

• Mengintegrasikan data dari berbagai sumber untuk dianalisis.

• Membangun data warehouse dan aplikasi bisnis dalam proses transformasi dan pemuatan data (ETL).

Dengan data mapping, organisasi dapat memastikan bahwa data yang ditransfer tidak hanya akurat dan konsisten tapi juga relevan. 

Lebih lanjut, proses data mapping melibatkan pemahaman mengenai struktur, definisi, format dari setiap sumber data, dan tujuan pemetaan.

Hal ini bertujuan untuk menciptakan aturan atau logika pemetaan yang efektif. Ini bermanfaat untuk mengubah dan menyinkronkan data antara berbagai format dan sistem dengan sukses.

• Integrasi Data

Memfasilitasi penggabungan data dari berbagai sumber yang berbeda ke dalam satu sistem yang terpadu. Ini bertujuan untuk memastikan semua informasi dapat diakses dan dianalisis secara bersamaan.

• Migrasi Data

Memudahkan pemindahan data dari satu sistem penyimpanan ke yang lain. Sering kali sebagai bagian dari pembaruan sistem, konsolidasi pusat data, atau pemindahan ke cloud. Data mapping memastikan data mempertahankan akurasi, relevansi, dan konteksnya selama proses migrasi.

• Transformasi Data

Mengubah data dari format atau struktur aslinya ke format baru yang diperlukan oleh sistem tujuan. Transformasi ini bisa mencakup konversi jenis data, penggabungan kolom, pemisahan string, dan penerapan fungsi matematika atau logika.

• Pemuatan Data (ETL)

Dalam proses ETL, data mapping digunakan untuk mengekstrak data dari sumber, mengubahnya sesuai kebutuhan bisnis, dan memuatnya ke dalam gudang data atau sistem lain.

• Kualitas Data

Data mapping memainkan peran kunci dalam memastikan kualitas data. Hal ini dilakukan melalui identifikasi dan koreksi kesalahan, penghapusan duplikasi, dan validasi data selama proses pemetaan. 

• Pelaporan dan Analisis

Data mapping memungkinkan organisasi untuk melakukan analisis yang lebih mendalam dan menghasilkan laporan informatif dan akurat. Hal ini dicapai dengan menyatukan data dari sumber beragam dan memastikannya konsisten dan akurat.

1. Tentukan sumber data yang akan dipetakan dan sistem atau format tujuannya (basis data, spreadsheet, aplikasi cloud, dll.).

2. Pelajari struktur, skema, dan format dari data sumber dan tujuan.

3. Tentukan bagaimana setiap elemen atau bidang data dari sumber akan dipetakan ke tujuan.

4. Manfaatkan alat seperti fungsi impor/ekspor di spreadsheet hingga ETL untuk membantu proses data mapping.

5. Mulailah proses pemetaan data dengan menerapkan aturan yang telah ditentukan.

6. Proses pemetaan mungkin memerlukan iterasi untuk kasus tertentu, pada tahap ini kamu bisa lakukan penyesuaian.

7. Lakukan validasi dan pengujian yang bisa melibatkan pemeriksaan sampel data, validasi integrasi referensial, dan pengujian skenario khusus.

8. Lakukan penyesuaian dan optimasi pada proses pemetaan berdasarkan feedback dari pengujian.

9. Buat dokumentasi terperinci tentang proses pemetaan, termasuk sumber data, aturan pemetaan, alat, dan setiap masalah yang ditemui.

Baca Juga:  Proses dan Jenis Analisis Data, Data Analyst Wajib Tahu!

Beberapa informasi tersebut antara lain nama, alamat, riwayat pembelian, dan interaksi layanan pelanggan. 

Ini bisa dilakukan dengan transformasi data yang diperlukan. Misalnya, penggabungan kolom nama depan dan belakang menjadi satu kolom nama lengkap di sistem baru.

Data penjualan tersebut bisa meliputi ID transaksi, detail produk, jumlah, dan tanggal transaksi. Integrasi tersebut memungkinkan analisis terpadu terhadap tren penjualan dan perilaku pelanggan.

Konversinya dilakukan untuk mengubahnya ke format yang diperlukan oleh regulator. Prosesnya meliputi pengubahan kode internal menjadi standar industri yang diakui, menghitung metrik, dan mengatur data sesuai dengan templat pelaporan.

Itulah penjelasan mengenai data mapping. Secara keseluruhan, data mapping adalah proses penting untuk memastikan integrasi data berjalan dengan efektif. Hal ini berlaku untuk analisis, pelaporan, dan pengambilan keputusan.

Berbicara tentang data, apakah kamu tertarik untuk memperdalam ilmumu di bidang ini? Jika Iya, MinDi rekomendasikanmu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat program ini, kamu bisa belajar banyak soal data science.

Mulai dari konsepnya, teori, tools, scope of work di industri, hingga praktik dengan real-case project! Pokoknya, kamu bakal dibimbing sampai jadi! Terlebih lagi, pembelajarannya dilengkapi silabus beginner-friendly!

Jadi, kamu yang beralih karir dan baru mulai pun bisa mengikutinya tanpa kesusahan. So, tunggu apa lagi? Segera daftar dan mulai karir barumu bersama Dibimbing.id!