데이터 매핑

데이터 이동을 위한 청사진으로서의 데이터 매핑

팀에서 시스템 간에 데이터를 이동할 때 실패는 일반적으로 복사본 자체에서 시작되지 않습니다.
각 소스 필드가 대상 모델에 어떻게 배치되어야 하는지 명확하게 설명할 수 없을 때 시작됩니다.

데이터 매핑은 이러한 문제를 해결합니다.
한 스토리지 시스템 또는 형식에서 다른 스토리지 시스템으로 값을 이동하는 방법을 자세히 정의하여 ETL 작업과 마이그레이션 도구가 예측 가능하게 작동하도록 합니다.

데이터 매핑의 핵심 개념

데이터 매핑의 핵심은 소스 구조 를 대상 구조.
테이블이나 파일에 대해서만 생각하는 대신 열, 필드, 관계 및 규칙 수준에서 작업합니다.

전체 맵은 일반적으로 다음을 지정합니다:

• 소스 개체(테이블, 뷰, 파일, API)

• 대상 개체(웨어하우스 테이블, 애플리케이션 엔터티, 보고서)

• 필드 수준 규칙: 직접 복사, 변환 및 조회

• 고유성, 필수 필드 및 유효한 범위와 같은 제약 조건

따라서 맵은 ETL, 통합 및 마이그레이션 프로세스가 반드시 따라야 하는 계약이 됩니다.

ETL 및 마이그레이션에서 데이터 매핑의 역할

ETL 중에 작업은 레코드를 추출하고, 변환을 적용하고, 결과를 로드합니다.
하지만 이러한 변환이 코드에만 머물러서는 안 됩니다.
비즈니스 사용자와 엔지니어가 함께 검토할 수 있는 문서화된 맵을 따라야 합니다.

마이그레이션 프로젝트에서 데이터 매핑은 모든 의사 결정의 기준이 됩니다:

• 여전히 중요한 레거시 필드

• 여러 소스를 단일 대상 모델로 병합하는 방법

• 이전 시스템에는 없었던 값을 배치할 위치

따라서 정확한 매핑을 통해 컷오버 시 예상치 못한 상황이 줄어들고 검증이 훨씬 쉬워집니다.

매핑 규칙 및 데이터 유형 유형

시나리오마다 다른 매핑 스타일이 필요합니다.
하나만 사용하는 경우는 거의 없습니다.

일반적인 매핑 스타일

• 직접 매핑: 호환되는 유형으로 소스에서 대상으로 값을 복사합니다.

• 변환 매핑: 수식, 구문 분석 또는 단위 변환을 적용합니다.

• 조회 또는 참조 매핑: 코드를 표준화된 값으로 바꿉니다.

• 조건부 매핑: 플래그 또는 범위에 따라 경로 레코드를 다르게 설정합니다.

이러한 패턴을 함께 사용하면 대부분의 통합 및 마이그레이션 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

일반적인 데이터 유형 제품군

플랫폼에 따라 다양한 데이터 유형이 노출되지만, 네 가지 제품군이 가장 자주 등장합니다:

• 텍스트 데이터(문자열 및 문자)

• 숫자 데이터(정수 및 소수)

• 날짜 및 시간 데이터(타임스탬프 및 간격)

• 이진 또는 부울 데이터(참/거짓 플래그 및 원시 바이트)

유형이 일치하지 않으면 미묘한 버그가 발생하므로 매핑에는 예상되는 유형을 명시적으로 명시해야 합니다.

데이터 매핑을 구축하는 실용적인 단계

효과적인 데이터 매핑은 일회성 브레인스토밍 세션이 아닌 반복 가능한 방법을 따릅니다.

준비 및 소스 검색

먼저 소스를 프로파일링합니다:

• 권한 있는 시스템과 테이블을 식별합니다.

• 문서뿐만 아니라 실제 값을 검토하세요.

• 노트 범위, 형식, 널 패턴.

또한 도메인 전문가와 함께 비즈니스 의미를 명확히 하여 열 이름이 오해의 소지가 없도록 합니다.

소스-대상 규칙 설계

다음으로 매핑을 디자인합니다:

• 각 대상 필드를 하나 이상의 소스 필드에 정렬합니다.

• 어떤 변환 또는 조회가 필요한지 결정하세요.

• 누락되거나 선택 사항인 필드에 대한 기본값을 정의합니다.

• 가정과 엣지 케이스를 평이한 언어로 문서화하세요.

반복 작업을 수행하면서 기술적인 관점과 비즈니스 관점을 모두 일치시킬 수 있습니다.

맵 유효성 검사 및 유지 관리

마지막으로 지도를 테스트합니다:

• 실제 데이터를 사용하여 샘플 ETL 작업을 실행합니다.

• 개수, 합계 및 주요 관계를 비교하세요.

• 유효성 검사에서 숨겨진 문제가 발견되면 규칙을 조정하세요.

시스템은 진화하기 때문에 매핑을 정적인 스프레드시트가 아닌 살아 있는 아티팩트로 취급합니다.

거버넌스 및 GDPR을 위한 데이터 매핑

GDPR과 같은 규정에서는 조직이 개인 데이터의 위치와 시스템 사용 방식을 파악할 것을 요구합니다.
따라서 단순한 스토리지 다이어그램만으로는 충분하지 않습니다.

데이터 매핑이 도움이 됩니다:

• 개인 정보 또는 민감한 데이터가 포함된 필드 목록

• 애플리케이션 및 보고서에서 해당 필드가 이동하는 위치 표시

• 데이터 주체 액세스 요청 및 삭제 워크플로 지원

개인 식별자에서 매핑된 모든 필드와 대상을 가리킬 수 있으면 규제 업무를 자신 있게 처리할 수 있습니다.

SQL, Excel 및 전용 도구 사용

데이터 매핑을 시작하기 위해 복잡한 플랫폼이 필요하지는 않지만, 규모가 큰 팀은 나중에 전문화된 도구를 채택하는 경우가 많습니다.

SQL 및 매핑

SQL을 사용하면 매핑을 탐색하고 확인할 수 있습니다:

• 프로파일링 쿼리를 통해 실제 분포와 이상 징후를 확인할 수 있습니다.

• JOIN은 향후 통합을 시뮬레이션합니다.

• 뷰는 영구 로드 전에 매핑된 구조를 구현할 수 있습니다.

따라서 SQL은 종종 매핑 결정을 위한 현미경이자 테스트 벤치 역할을 합니다.

Excel 및 경량 매핑 그리드

Excel은 여전히 매핑 캔버스로 잘 작동합니다:

• 소스 테이블용 열 하나, 소스 필드용 열 하나

• 대상 테이블용 열 하나, 대상 필드용 열 하나

• 변환 메모 및 데이터 유형에 대한 추가 열

나중에 ETL 개발자는 이 그리드를 작업과 스크립트로 변환합니다.
소규모 팀에서는 이 시트가 모든 사람이 읽을 수 있는 첫 번째 중앙 지도가 되는 경우가 많습니다.

Microsoft 에코시스템 옵션

Microsoft는 매핑 작업을 지원하는 도구도 제공합니다.
예를 들어, 파워 쿼리 를 사용하면 열 수준 변환을 시각적으로 정의할 수 있습니다. Azure 데이터 팩토리 또는 Synapse 파이프라인은 매핑된 흐름을 대규모로 구현합니다.

이러한 도구를 사용하는 경우에도 명확한 매핑 문서는 감사 및 문제 해결을 위해 로직을 투명하게 유지합니다.

백업 및 복구 관련 데이터 매핑

백업, 아카이브 및 복구 워크플로도 매핑에 따라 달라집니다.
데이터의 위치뿐만 아니라 백업 카탈로그가 실제 스토리지 위치 및 비즈니스 엔티티와 어떻게 연관되는지 알아야 합니다.

예를 들어 다음에서 내보낸 로그는 Amagicsoft 데이터 복구 매핑할 수 있습니다:

• 특정 장치 및 볼륨에 대한 복구 작업

• 비즈니스 소유자 또는 시스템에 대한 폴더

• 보존 또는 추가 확인을 위해 정책으로 지정하는 파일 유형

그 결과, 사고 대응자는 비즈니스 질문(“어떤 프로젝트 파일을 복구했습니까?”)에서 정확한 기술적 세부 사항으로 넘어갈 수 있습니다.

Windows 7/8/10/11 및 Windows Server를 지원합니다.