Data mapping là gì? Lợi ích và cách ứng dụng trong kinh doanh hiện đại

Nếu bạn không muốn tốn quá nhiều thời gian để suy đoán đâu là nhóm khách hàng tiềm năng, họ cần gì và mong đợi gì từ thương hiệu, hay làm thế nào để họ chú ý đến chiến lược Marketing bạn triển khai, thì data mapping chính là giải pháp quan trọng mà bạn không thể bỏ qua. Hãy cùng HTH DIGI tìm hiểu chi tiết khái niệm và ứng dụng của data mapping ngay dưới đây.

Data mapping là gì?

Data mapping được hiểu là quá trình liên kết các nguồn dữ liệu từ nhiều hệ thống hoặc tập hợp khác nhau vào một cơ sở dữ liệu tập trung, thống nhất. Việc lập sơ đồ dữ liệu bao gồm các hoạt động di chuyển, tích hợp, xử lý cũng như quản lý dữ liệu. Mục tiêu cuối cùng của data mapping là đảm bảo toàn bộ dữ liệu được đồng bộ và có thể khai thác ở một điểm chung.

Có thể hình dung data mapping là công việc tìm ra điểm tương đồng giữa các tập dữ liệu vốn không đồng nhất, sau đó kết hợp chúng lại để đảm bảo tính chính xác và khả năng sử dụng tại đích đến cuối cùng.

Trong bối cảnh khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu ngày càng tăng, data mapping trở thành một hoạt động thiết yếu, đòi hỏi doanh nghiệp phải có công cụ hỗ trợ mạnh mẽ và khả năng tự động hóa để đạt hiệu quả cao.

Lợi ích của Data Mapping

Một số lợi ích quan trọng mà data mapping mang lại cho doanh nghiệp:

• Giúp quá trình chuyển đổi, tích hợp và di chuyển dữ liệu trở nên nhanh chóng, đồng thời xây dựng kho dữ liệu tập trung, dễ quản lý.

• Tạo lập các mối quan hệ trực tiếp giữa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong cùng một thời điểm.

• Đảm bảo dữ liệu được duy trì với độ chính xác cao và chất lượng ổn định.

• Hỗ trợ nhận diện xu hướng, đồng thời chia sẻ báo cáo dữ liệu trong nhóm một cách đơn giản, minh bạch.

• Khai thác dữ liệu triệt để để tạo ra những insight giá trị về khách hàng.

• Cho phép sử dụng các phần mềm data mapping tự động, hạn chế tối đa nhu cầu viết code thủ công.

Các bước thực hiện Data Mapping

Để xây dựng một sơ đồ dữ liệu hiệu quả, có thể tham khảo quy trình sau:

1. Xác định nguồn dữ liệu: Liệt kê các dữ liệu cần di chuyển và xác định tần suất truyền tải khi tích hợp.

2. Lập bản đồ nguồn – đích: Xác định các trường dữ liệu từ nguồn và ghép chúng với trường đích tương ứng.

3. Chuyển đổi dữ liệu: Nếu cần, áp dụng các quy tắc hoặc công thức để chuẩn hóa dữ liệu.

4. Kiểm tra: Sử dụng dữ liệu mẫu để chạy thử quá trình, kiểm tra độ chính xác và tiến hành điều chỉnh.

5. Triển khai chính thức: Khi đã kiểm chứng thành công, bắt đầu lập lịch cho các sự kiện di chuyển hoặc tích hợp dữ liệu.

6. Cập nhật và duy trì: Data mapping cần được bảo trì thường xuyên khi có nguồn dữ liệu mới hoặc thay đổi hệ thống.

Lý do nên áp dụng Data Mapping

• Tiết kiệm chi phí: Các công cụ hiện đại cho phép doanh nghiệp tận dụng tối đa dữ liệu sẵn có mà không cần tăng ngân sách quá nhiều.

• Xóa bỏ hạn chế truyền thống: Việc lưu dữ liệu thủ công trên giấy hoặc lập mã hóa thủ công thường gây lỗi và tốn thời gian. Data mapping hiện đại khắc phục hoàn toàn điều đó.

• Tính minh bạch cao: Nhà phân tích dữ liệu có thể nhìn rõ cấu trúc, sự biến đổi và luồng dữ liệu, đảm bảo tính chính xác.

• Xử lý định dạng phức tạp: Công cụ data mapping giúp đơn giản hóa việc tương thích giữa nhiều định dạng dữ liệu khác nhau.

• Dễ dàng thay đổi mô hình dữ liệu: Khi hệ thống hoặc yêu cầu báo cáo thay đổi, sơ đồ dữ liệu vẫn có thể được điều chỉnh linh hoạt.

• Nâng cao năng lực quản lý dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu di chuyển chính xác, cải thiện chất lượng và hỗ trợ quá trình phân tích – báo cáo.

Kỹ thuật lập Data Mapping phổ biến

Doanh nghiệp có thể lựa chọn 1 trong 3 phương pháp sau:

1. Manual Data Mapping – Lập sơ đồ thủ công

   • Các chuyên gia công nghệ trực tiếp viết mã để kết nối dữ liệu.

   • Ưu điểm: Kiểm soát chi tiết, tùy chỉnh cao.

   • Nhược điểm: Tốn thời gian, dễ xảy ra lỗi nếu khối lượng dữ liệu lớn.

2. Semi-automated Data Mapping – Lập sơ đồ bán tự động

   • Kết hợp giữa công cụ tự động và sự điều chỉnh thủ công của chuyên gia.

   • Ưu điểm: Nhanh chóng hơn thủ công, vẫn đảm bảo độ chính xác.

   • Nhược điểm: Cần kiến thức kỹ thuật để chỉnh sửa khi cần.

3. Automated Data Mapping – Lập sơ đồ tự động

   • Sử dụng phần mềm hỗ trợ toàn bộ quá trình với thao tác trực quan (kéo thả, drag-and-drop).

   • Ưu điểm: Tiết kiệm thời gian, dễ sử dụng, hạn chế lỗi.

   • Nhược điểm: Doanh nghiệp cần đầu tư công cụ phù hợp.

Kết luận

Qua bài viết này, HTH DIGI đã cùng bạn tìm hiểu data mapping là gì, vai trò quan trọng, lợi ích, quy trình và các kỹ thuật lập sơ đồ dữ liệu phổ biến. Hy vọng những chia sẻ này sẽ giúp doanh nghiệp của bạn xử lý, quản lý và khai thác dữ liệu một cách chính xác, nhanh chóng và hiệu quả hơn.