Datamapping is de stap waarin je bepaalt welk veld in het ene systeem overeenkomt met welk veld in het andere. Je oude CRM noemt het ‘Achternaam’, het nieuwe noemt het ‘Last Name’. Mapping trekt de lijn tussen die twee, zodat bij het verplaatsen van data elke waarde in de kolom landt waar hij hoort, in plaats van in het verkeerde vakje te belanden.
Denk aan een verhuizing waarbij je elke doos labelt: ‘keuken’, ‘slaapkamer’, ‘garage’. De verhuizers hoeven niet te weten wat erin zit, ze lezen het label en dragen elke doos naar de juiste kamer. Datamapping is dat labelen voor je data. Zonder mapping belanden de keukendozen in de garage, wat in softwaretermen betekent: telefoonnummers in het e-mailveld en prijzen in de kolom aantal. Het is de naaste neef van veldmapping, en het zit in het hart van elke data-integratie tussen twee tools.
Mapping regelt waar dingen naartoe gaan. Als een waarde ook van vorm moet veranderen om te passen, bijvoorbeeld een datum van dag-maand-jaar naar jaar-maand-dag, dan is dat het werk van datatransformatie, die meestal hand in hand met de mapping loopt. Krijg je de mapping één keer goed, dan volgt elke toekomstige overdracht hem automatisch. Het werk dat pijn doet, zit in de randgevallen, niet in de voor de hand liggende matches. ‘Voornaam’ naar ‘voornaam’ is triviaal. Het probleem duikt op waar het ene systeem een volledige naam in één veld bewaart en het andere hem in tweeën splitst, of waar een land in de ene plek een code is en in de andere een uitgeschreven naam, of waar een veld aan de ene kant bestaat en aan de andere kant simpelweg geen thuis heeft. Die keuzes zijn makkelijk weg te wuiven tijdens het opzetten en duur om maanden later in corrupte records te ontdekken. Een zorgvuldige mapping legt ze bewust vast, zodat er voor de machine niets te gokken valt.
Bij TopDevs werken we de mapping zorgvuldig uit voordat we de systemen van een klant koppelen, want een verkeerde lijn op de kaart corrumpeert stilletjes data bij elke synchronisatie die volgt.
