Uygulamalar genellikle örtüşen alanlar kullansa da, etiketleri biraz farklı görülebilmektedir.
Örneğin, çalışanlarınızın e-posta adresleri söz konusu olduğunda, insan kaynakları yönetimi sisteminiz bunu “E-posta adresi” olarak etiketlerken, başvuru sahibi takip sisteminizde “E-posta”, BT hizmet yönetimi aracınızda “e-posta” ve CRM’de “e-posta adresi” olarak farklı şekillerde etiketlenebilir.
Data mapping yapana kadar bu uygulamaları entegre edemezsiniz ve e-posta verilerinin bunlar arasında sorunsuz bir şekilde eşitlenmesini sağlayamazsınız. Aynı mantık, birden çok uygulamada veya sistemde yaşayan diğer veri türleri için de geçerlidir.
Data mapping nedir?
Data mapping, basitçe veri eşleştirme veya veri haritalama anlamına gelmektedir. Bir sistem veya uygulamanın veri modelini alma ve onu başka bir sistem veya uygulamanın veri modeliyle eşleştirme sürecidir. Bu genellikle nesne düzeyinde değil, alan düzeyinde gerçekleşir.
Örneğin, bir müşteri ilişkileri yönetimi aracında (CRM) ve bir BT hizmet yönetimi (ITSM) aracında istemciler için vakaları takip ettiğinizi varsayalım. Veri alanları iki uygulama arasında aşağıdaki şekillerde farklılık gösterebilir:
- CRM, müşteriyi “Müşteri” olarak ve ITSM aracı “Kullanıcı” olarak etiketleyebilir.
- CRM, sorunun açıklamasını “Sorun özeti” olarak belirtirken, ITSM aracı bunu yalnızca “Açıklama” olarak belirtebilir.
- CRM, vaka numarasını “Vaka numarası” alanı olarak gösterirken, ITSM yalnızca “Numara” olarak gösterebilir.
İki uygulamayı entegre etmek ve tüm verileri senkronize tutmak, ilgili alanların aynı şekilde etiketlenmesini gerektirir.
Veri eşleştirme, ortak bir veri modelinin (kanonik veri modeli olarak da bilinir) benimsenmesinin daha karmaşık durumuna da uygulanabilir.
Bu yaklaşımda, alanları bir veri ambarında karşılık gelen alanlara eşleyen bir kaynak sisteminiz olur. İkincisinde, veri alanları, tanımladığınız standart veri modeline göre değiştirilir. Bu alanlar daha sonra hedef uygulamalar ve sistemlerdekilerle eşleştirilir.
Yukarıdaki görsel, CRM’nin kaynak sistem olduğu ve bir ITSM aracının, pazarlama otomasyon platformunun ve mesajlaşma platformunun hedefler olarak hizmet verdiği ortak bir veri modelinin bir örneğidir.
Birkaç hedef sisteminiz veya uygulamanız olduğunda bu harika bir yaklaşım olabilir. Yapmanız gereken tek şey veri ambarı ile veri kaynağı arasındaki alanları düzgün bir şekilde eşlemektir.
Açıklamayı basit tutmak için, bir sonraki bölümde yukarıdaki görsel örneğini referans alabiliriz.
Veri eşleştirme aracınızın hangi özelliklere sahip olması gereklidir?
İyi bir veri eşleştirme aracı şu özelliklere sahip olmalıdır:
1. Sezgisel ve kodsuz bir kullanım deneyimi
Verileri sistemler arasında eşleme yeteneği basit olmalıdır. Hedef sistemdeki eşleştirilmesi gereken tüm alanların yanında kaynak sisteminizdeki tüm alanları görebilmeli ve alanları sürükleyip bırakarak dilediğini şekilde taşıyabilmelisiniz.
Bir web semineri için katılımcı bilgileri topladığımızı varsayalım. Katılımcıları toplamak için Workato entegrasyonlarından biri olan Marketo‘yu kullanarak Google Takvim etkinliğine kayıt olanları eklemek istiyorsak, katılımcıların e-postalarını iki uygulama arasında eşleştirmeniz gereklidir. Bunu, Marketo e-posta alanını aşağıda vurgulanan “Katılımcı e-postası” bölümüne (Google Takvim’in katılımcıların e-postalarını depolamak için kullandığı alan) sürükleyerek yapabiliriz.
Bu sürükle ve bırak veri eşleme süreci çeşitli avantajlar sunmaktadır. Daha fazla çalışanınızın (teknik bir arka plan gerekli olmadığından) entegrasyonlar ve veri akışları uygulayabilmesini sağlar; ekibiniz bilgileri manuel olarak girmek zorunda kalmadığından, hataların ve veri kalitesi sorunlarının önlenmesine yardımcı olur. Ekibinizin entegrasyonlarını kurarken hızlı hareket etmesini sağlar. Alanlar doğrudan eşleştirilemediğinde bile, basit formüller sayesinde alanları eşlemek için gereken veri dönüşümlerini gerçekleştirebilirsiniz.
2. Kolaylıkla kurulabilen özel alanlar
Kuruluşunuzun, uygulamaları daha alakalı ve anlaşılır hale getirmek için çeşitli alanları özelleştirmeye ihtiyacı olabilir.
Veri eşleştirme çözümünüz, kullanıma hazır olanlara ek olarak özel alanları otomatik olarak oluşturmanıza olanak sağlamalıdır. Aksi takdirde, geliştiricilerinizin, uygulamaların API belgelerinde belirtilen katı spesifikasyonlarına uygun şekilde kod aracılığıyla eşleme yapmaları gerekir.
3. Veri eşleştirmeyi hızlandıran makine öğrenimi teknolojisi
Uygulamalar arasında genellikle yüksek hacimli alanları eşleştirmeniz gerekir. Bu durumda, sürükle ve bırak deneyimi bile ideal olmayabilir. Bunun yerine, eşleştirilmesi gereken alanları tanımlayan makine öğrenimi teknolojisinden yararlanmanız gerekir.
Açıkçası, herhangi bir eşlemenin yanlış olması durumunda daha sonra değişiklik yapabilmeniz gerekir, ancak uygulamalar arasındaki alanlar arasındaki benzerlikler göz önüne alındığında, makine öğrenimi bunu yüksek derecede doğrulukla gerçekleştirebilmelidir.
Workato’yu kullanarak verilerinizi kolaylıkla eşleştirin
Entegrasyona dayalı otomasyonda lider olan Workato, yukarıdaki tüm gereksinimleri ve çok daha fazlasını karşılayan düşük kodlu/kodsuz bir platform sunmaktadır.
Workato’nun veri eşleme yetenekleri hakkında daha fazla bilgi edinmek ve platformun entegrasyon ve iş akışı otomasyon ihtiyaçlarınızı nasıl karşılayabileceğini daha iyi anlamak için Workato Türkiye iş ortağı Omni Factors ile iletişime geçebilirsiniz!
