Маппинг данных

Представьте, что вы пытаетесь общаться с человеком, который говорит на другом языке. Чтобы понять друг друга, вы обращаетесь к переводчику. В мире IT всё работает похоже. Только вместо людей — два разных продукта, а вместо переводчика — специальный процесс, который помогает им договориться. В статье объясним простыми словами что это такое — маппинг данных в программировании.

Определение 

Английское слово mapping (мэппинг) — это в переводе и «преобразование», и «отображение» — оба варианта хорошо передают суть. Речь о том, как значения из одной системы подстраиваются под формат другой. Главное, чтобы при этом ничего не потерялось и не исказилось.

Допустим нужно:

• Поменять формат даты: было 2025.05.14, а должно стать 14.05.2025.
• Перевести температуру, потому что один сервис считает в Фаренгейтах, другой — в Цельсиях. 
• Добавить к номеру заказа метку, из какого региона он пришел.

Наглядная аналогия — компьютерные игры. Вы видите красивую 3D-картинку и одновременно карту в углу экрана. Это карта — упрощенное 2D-отображение сложного 3D-пространства. То есть сведения о положении героя переводятся из одного вида в другой, и ничего не теряется.

Или другой пример маппинга данных. Вспомните видеопроекции на здания, когда изображение четко ложится на окна, колонны, выступы. Информация подгоняется под конкретную поверхность, чтобы всё выглядело правильно.

Элементы, собранные из разных источников, подготавливают так, чтобы они правильно отображались и работали в требуемом формате. Иначе одна программа просто не поймет, что передает ей другая.

Чем обусловлена необходимость в маппинге

Это навигатор для информации: указывает, что и куда должно попасть.

Представим, что условный аналитик собирает базу данных, в которую должны попасть люди из нескольких списков. Пункты в них одинаковые: имена, фамилии, даты рождения, наличие или отсутствие высшего образования. Но вот условные обозначения в таблицах выбраны произвольно — теми сотрудниками, которые их составляли. Поэтому, к примеру, высшее образование где-то отмечено как «+» и «-», где-то как «да» и «нет», а где-то вообще как «1» и «0».

Задача специалиста — свести все эти таблицы в одну, устранить дубли, учесть все расхождения и при этом ничего не упустить. Если делать это вручную — уйдет много времени и возрастает риск ошибок. А вот при помощи автоматизированных инструментов можно быстро привести все данные к единому виду и собрать в одну понятную систему.

Инструменты маппинга

Не существует программ, которые бы подходили абсолютно для всего. Каждое приложение создается под конкретные задачи, имеет свои особенности и ограничения — и выбирается в зависимости от целей бизнеса.

Часто обработка и объединение данных — это всего лишь одна из функций внутри более крупного инструмента. Она просто помогает решать отдельную задачу, например, упростить перенос элементов между системами.

Поэтому такие инструменты принято делить на категории — в зависимости от того, с чем именно они работают и на каком этапе подключаются к процессу.

• Для работы с базами данных — например, Microsoft SQL Server Management Studio (SSMS) или MySQL Workbench.

• Для интеграции и обмена информацией — такие, как MuleSoft Anypoint Platform или Dell Boomi.
• ORM (Object Relational Mapping) фреймворки — например, Django для Python или Hibernate для Java.
• ETL-инструменты, предназначенные для извлечения значений из разных источников, их преобразования и загрузки в другие системы — к ним можно отнести Talend или Apache Nifi.

• Для обработки и анализа — например, Alteryx или Tableau Prep.
• Для миграции — вроде Google Cloud Dataflow.

Инструменты маппинга можно классифицировать по типу развертывания и лицензирования на три основных вида. Они различаются по месту размещения, стоимости, уровню контроля, поддержке и другим характеристикам.

Проприетарные (on-premise)

Такие системы крупные компании разрабатывают под свои нужды и размещают на собственных серверах — чаще всего ради безопасности. Например, банки или госструктуры могут использовать внутренние платформы, вроде IBM InfoSphere, чтобы контролировать всё на своей стороне и не зависеть от внешних облаков.

Открытые (open-source)

Их часто выбирают небольшие фирмы, чтобы сэкономить и быстрее внедрить нужные функции. Один из популярных примеров — Talend Open Studio или Apache NiFi. Эти решения гибкие, с открытым кодом, и их можно доработать под себя.

Облачные (on-cloud)

Подходят для массового использования: они быстрее обрабатывают значения и стоят дешевле по сравнению с другими вариантами. Например, Google Cloud Dataflow или AWS Glue позволяют быстро объединять информацию из разных источников и запускать обработку практически в один клик.

Плюсы использования Data Mapping

• Автоматизация. Процесс снижает необходимость ручного кодирования, ускоряет разработку и уменьшает затраты на поддержку систем.
• Качество и точность. Автоматическое выявление ошибок и несоответствий помогает поддерживать сведения в порядке, что облегчает анализ и принятие обоснованных решений.
• Масштабируемость. С помощью мэппинга можно создавать гибкие и масштабируемые приложения, которые легко справляются с большими объемами текста, картинок и т.д. 

Способ позволяет легко перенести сведения из одной платформы в другую, быстро интегрировать программы, создать большое хранилище, которое объединяет несколько источников, а также наладить прямую связь между ними. В итоге, получается идеальный датасет, с которым удобно работать дальше.

Всё это упрощает управление информацией и помогает эффективно использовать её в бизнесе и IT. Это и есть то, что значит мапить — наладить правильное взаимодействие между данными и системами.

Как применяется маппинг

Не для каждой задачи требуется перенос информации на постоянной основе — иногда достаточно сделать это один раз. Поэтому различают два способа применения Data Mapping в программировании.

1. Единовременный перенос или миграция 

Например, вы загружаете таблицу из старой программы и в новую. При этом значения из одной базы подгоняются под структуру другой: что было в графе «Имя» — попадает снова в графу «Имя», цифры — туда, где им место. Всё чётко и по полочкам.

Такой подход отлично подходит для задач, где нужно сделать что-то один раз. Если, переводите текст с одного языка на другой, чтобы потом использовать его уже в новом виде — скажем, на сайте или в презентации. Или пересчитываете что-то: километры в час превращаете в метры в секунду, а килограммы в граммы. Один раз конвертировали, и всё, можно работать с обновленными значениями дальше.

2. Миграция потоков с регулярной заданной периодичностью или непрерывно

В этом случае модули должны обмениваться элементами в реальном времени — или как можно ближе к этому.

Представьте себе видеоигру. У вас есть двухмерная карта, которая должна мгновенно реагировать на действия в трехмерном мире. Если персонаж двинулся вперёд, вы сразу должны увидеть это на карте. А теперь представьте, что карта обновляется только раз в 15 секунд — играть будет невозможно: всё тормозит, персонажи скачут, вы теряете контроль над происходящим.

Вот так и с данными: здесь важно, чтобы всё обновлялось быстро и без задержек. Маппинг в такой ситуации работает как синхронный переводчик.

Особенности Data Mapping

• Устанавливает соответствия между разными структурами и форматами элементов для их интеграции.
• Учитывает различия в названиях, типах и моделях информации.
• Требует системного подхода и аналитики для корректного сопоставления.
• Помогает повысить качество сведений, выявляя ошибки и несоответствия.
• Используется при интеграции, миграции и подготовке сводок для аналитики.

Техники 

Существуют три варианта проведения процесса переноса сведений из одной системы в другую.

Ручное маппирование

Если данные сложно классифицировать, они разбросаны, а метаданных не хватает, программист пишет код, чтобы объединить информацию из разных систем в один точный набор. Это самый трудоемкий вариант — требует много времени и постоянного контроля.

Полуавтоматический маппинг

Здесь часть работы делает программа: она анализирует элементы и автоматически их сопоставляет. Специалист проверяет результат и при необходимости вносит правки. Такой подход быстрее, но всё ещё требует участия человека.

Автоматический маппинг

В этом сценарии благодаря реестру метаданных система сама находит, сопоставляет и объединяет всё автоматически — без участия человека.

Примеры использования 

Процесс используется повсеместно — от сферы финансов до медицины. Но, чтобы приблизить его к реальности, давайте возьмём несколько самых простых ситуаций и посмотрим, как выглядят функции для преобразования.

Преобразование списка температур из Цельсия в Фаренгейты:

Преобразование списка чисел в список тех же чисел, возведённых в квадраты:

Объединение нескольких списков с фамилиями, именами и датами рождения людей в сводную таблицу:

Конвертация из одной валюты в другую (с использованием статического курса):

Польза для современного мира

Если этой технологии нет, даже простые задачи становятся сложными: приходится писать много кода и тратить кучу времени.

Представьте игру, где требуется вручную задать правила для каждой клетки поля, вместо того чтобы применить одно общее правило для всех — это долго и неудобно. А чтобы собрать и объединить значений из нескольких источников, приходится писать отдельный скрипт для каждого — сначала собрать, потом очистить, убрать дубли — всё вручную и по частям. 

Мэппинг данных всё упрощает: автоматизирует преобразования, делает код короче и понятнее, а его поддержку — гораздо проще.

Как провести Data mapping

Это задача для системного аналитика и дата-инженера. Работа делится на несколько понятных шагов.

• Подготовка справочника

Аналитик решает, какие параметры использовать и в каком виде. Если всё есть, он вместе с разработчиками приводит информацию к одному формату, чтобы названия и структуры совпадали. Всё это записывается в справочник или продуктовый каталог, чтобы потом не запутаться. Если требуемых элементов нет, аналитик прописывает, откуда и как их собирать — эти правила потом пригодятся в будущем.

• Настройка сбора данных

На этом этапе важно понять,как удобнее всего их собирать: напрямую из платформы, копией базы или другим способом. Дата-инженер описывает, что откуда берётся, как переименовывается и в каком формате будет дальше использоваться.

•  Преобразование

Значения из источников переводятся в нужный вид — по тем правилам, которые записаны в справочнике. Если что-то не сходится, всё корректируется на месте.

• Загрузка

Приведённые в порядок сведения отправляются туда, где будут использоваться дальше. Например, в корпоративное хранилище. Всё готово — можно работать.

Если вам интересно разбираться в системах, наводить порядок в данных и работать на стыке технологий и логики — профессия системного аналитика может быть для вас. На курсе «Системный аналитик с нуля до junior» вы научитесь решать реальные задачи и получите востребованные навыки, с которыми можно стартовать в IT.

Подведем итоги

Если принять во внимание то, насколько большие массивы данных сегодня задействованы в бизнес-процессах практически в любой сфере, можно сказать, что маппинг (мапирование) — это уже не опция, а необходимость. Быстрый и корректный перенос и объединение данных обеспечивают максимум эффективности их использования, а значит, идут на пользу бизнесу.

Вопрос-ответ

Как Mapping данных связан с концепцией API?

Переводчик помогает людям понимать друг друга, а процесс маппинга создан, чтобы «понимать» друг друга могли программы. С его помощью информация преобразуется в тот формат, который понятен целевой системе, для интеграции, объединения датасетов и решения других задач, связанных с обработкой датасетов. Обмен данными между многими сервисами без применения маппинга просто невозможен, так же как и общение программных интерфейсов (API) между собой.

Какие основные цели маппинга данных в разработке программного обеспечения?

Облегчить объединение баз и интеграцию систем и обеспечивать регулярное обновление в свободных базах за счёт сбора и слияния воедино разнородной информации из нескольких источников.

Как маппинг данных может улучшить качество и целостность датасета?

В процессе даже разнородные данные приводятся к единому знаменателю, устраняются повторы и неточности, а значит, на выходе получается более целостный и удобный для дальнейшего использования набор данных.