Mappage des données : Définition
Le mappage de données est une technique qui consiste à créer des liens entre deux systèmes qui n’utilisent pas les mêmes noms ou formats pour organiser leurs données. En d’autres termes, on indique à un système comment retrouver l’équivalent d’une donnée dans un autre système. Cela permet aux deux outils de communiquer correctement et d’échanger des informations sans confusion.
Comment fonctionne le mappage de données concrètement ?
Le mappage de données fonctionne en reliant les champs d’un système source à ceux d’un système cible. Pour cela, on utilise souvent une interface d’intégration, un connecteur ou un outil ETL (Extract, Transform, Load). Ces outils lisent les données du premier système, puis les transforment si besoin, et enfin les envoient au bon endroit dans le second système.
Par exemple, on peut dire que « Nom_Client » (source) doit être copié dans « Client_Nom » (cible), et que « Montant_TTC » doit être converti en euros avant d’être transmis. Parfois, il faut aussi fusionner plusieurs champs, traduire un format de date, ou encore ignorer certaines valeurs inutiles.
Concrètement, le mappage se présente souvent sous forme d’un tableau ou d’un schéma visuel qui montre clairement les correspondances entre les champs des deux systèmes. Une fois configuré, ce mappage s’exécute automatiquement à chaque échange de données. Cela garantit un flux fluide, sans intervention manuelle, et surtout sans erreurs de traduction entre les outils.
Les étapes du mappage de données
Le mappage de données suit généralement plusieurs étapes clés, que l’on peut adapter selon les outils utilisés ou la complexité du projet.
Étape 1 : identifier les sources et les cibles
D’abord, il faut repérer les systèmes concernés : d’où viennent les données (la source) et vers quel système elles doivent aller (la cible). Par exemple, cela peut être un site e-commerce d’un côté, et un ERP de l’autre.
Étape 2 : lister les champs à faire correspondre
Ensuite, on analyse les données disponibles dans chaque système. Il faut lister tous les champs (nom, adresse, prix, date, etc.) et repérer ceux qui doivent être reliés. À ce stade, on note les différences de noms, de formats ou de structure.
Étape 3 : créer les correspondances
Puis, on établit les liens entre les champs de la source et ceux de la cible. On peut créer un tableau ou utiliser un outil graphique pour visualiser clairement les correspondances. Parfois, il faut aussi prévoir des transformations : convertir une devise, reformater une date, ou regrouper plusieurs champs en un seul.
Étape 4 : Tester le mappage
Avant de le mettre en production, on fait des tests avec de vraies données. Cela permet de vérifier que chaque champ est bien reconnu et que les données arrivent correctement dans le système cible. En cas d’erreur, on ajuste les règles de mappage.
Étape 5 : Automatiser et surveiller
Une fois le mappage validé, on active l’échange automatique entre les systèmes. Ensuite, on met en place une surveillance régulière pour s’assurer que tout fonctionne bien dans le temps, surtout si les structures de données évoluent.
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