통합
데이터 매핑 이란
시스템 간 필드 대응
데이터 매핑은 서로 다른 시스템, 데이터베이스 또는 형식 간에 필드, 속성 및 데이터 구조의 대응 관계를 설정하는 프로세스입니다.
매핑 유형
| 유형 | 설명 | 예시 | |------|------|------| | 스키마 간 | DB 스키마 간 대응 | Oracle → PostgreSQL | | 형식 간 | 형식 변환 | XML → JSON | | 시맨틱 | 의미 기반 관계 | "고객" ↔ "Customer" | | 기술적 | 데이터 유형 대응 | VARCHAR → STRING |
프로세스 단계
- 소스 분석 — 소스 데이터 구조 연구
- 대상 분석 — 대상 구조 연구
- 규칙 정의 — 변환 로직
- 예외 처리 — null, 빈 값, 오류
- 검증 — 매핑 정확성 확인
변환 규칙
단순 변환
- 직접 복사: source.name → target.name
- 이름 변경: source.client_id → target.customer_id
- 유형 변경: INTEGER → STRING
복잡한 변환
- 연결: first_name + last_name → full_name
- 분할: full_address → city, street, zip
- 조회: code → 참조 테이블에서 설명
- 계산: price * quantity → total
도구
- ETL 플랫폼 — Informatica, Talend, SSIS
- iPaaS — MuleSoft, Dell Boomi, Workato
- 전문 도구 — Altova MapForce, CloverDX
- 오픈 소스 — Apache NiFi, Pentaho
적용 분야
데이터 매핑은 시스템 통합, 데이터 마이그레이션, 데이터 웨어하우스 구축 및 B2B 데이터 교환에 필수적입니다. 고품질 매핑은 조직 전체의 데이터 무결성과 일관성을 보장합니다.