Wie man Datenmapping richtig durchführt – Kostenlose Schritt-für-Schritt-Anleitung

Wer schon einmal mit Daten gearbeitet hat, kennt wahrscheinlich den Prozess des Datenmappings. Database ist entscheidend für einen reibungslosen und effizienten Datentransfer.
Doch wie funktioniert Datenmapping genau? Und wie hängt es mit der Geschwindigkeit zusammen? Sind Datenmigrationen heutzutage nicht alle schnell? Gerade für Einsteiger kann die Betrachtung einiger Beispiele für Datenmapping helfen, die Anforderungen für die eigene Umgebung zu klären.

Was ist Datenmapping?

Datenmapping ist der Prozess, bei dem Datenfelder eines Systems bestimmten Feldern in einem anderen System zugeordnet werden. Bei help desk migration wird Datenmapping eingesetzt, um festzulegen, wie Tickets, Benutzer, Status, Prioritäten, benutzerdefinierte Felder und andere Objekte von der Quellplattform auf die Zielplattform übertragen werden. Dieser Prozess gewährleistet Datenkonsistenz, -genauigkeit und -nutzbarkeit während und nach der Migration und ermöglicht so den Betrieb des neuen Systems mit korrekt zugeordneten und organisierten Informationen.

Beispiel für Datenmapping:

Angenommen, Sie migrieren von Zendesk zu Freshdesk. Bei der Datenzuordnung definieren Sie, wie jedes Feld in Zendesk dem entsprechenden Feld in Freshdeskzugeordnet wird.

Zum Beispiel:

• ZendeskFeld „Ticket Subject“ wird in FreshdeskFeld „Subject“ umgewandelt.
• "E-Mail des Anforderers" als "Kunden-E-Mail" ausweisen.
• Ein Ticket mit dem Status „Offen“ in Zendesk wird dem Status „Offen“ in Freshdeskzugeordnet.
• Das Zendesk -Benutzerfeld „Produkttyp“ entspricht dem Freshdesk -Benutzerfeld „Produktkategorie“
• Die Zendesk „Bearbeiter“ mit dem Freshdesk -Feld „Agent“.

Auf diese Weise bleiben alle kritischen Daten nach der Migration korrekt und funktionsfähig.

Warum benötigen Sie Datenmapping?

Nachdem wir die Grundlagen der Datenzuordnung behandelt haben, wollen wir nun untersuchen, warum sie ein so entscheidender Schritt bei der Migration ist. Eine korrekte Datenzuordnung ist wichtig, aber diese drei Gründe sind für eine erfolgreiche Umstellung unerlässlich.

Datenintegration

Datenintegration ist der Prozess, Daten aus verschiedenen Quellsystemen in einem Zielsystem integriert und konsistent zusammenzuführen. Dies umfasst die Datenzuordnung oder Feldkorrelation vom Quellsystem zu entsprechenden Feldern im Zielsystem für eine korrekte Datentransformation.

Durch eine präzise Datenzuordnung gewährleisten Sie die korrekte Übertragung von Tickets, Benutzern, Feldern, Anhängen und Tags – und erhalten so Integrität, Konsistenz und volle Funktionalität im Zielsystem.

Bevor Sie mit Ihrem Integrationsprozess beginnen, verwenden Sie eine Datenzuordnungsvorlage, um zu verstehen, wie jedes Feld in Ihrem Quellsystem mit Feldern in der Zielplattform übereinstimmt.

Datenmigration

Um Daten zwischen Plattformen zu übertragen , müssen diese so angepasst werden, dass das neue System sie erkennt und interpretieren kann. Doch das ist erst der Anfang.
Die Datenzuordnung spielt eine entscheidende Rolle bei der Datenmigration, indem sie jede Information an den richtigen Ort ordnet. Ohne korrekte Zuordnung riskieren Sie fehlerhafte Ergebnisse und den Verlust wertvoller Informationen – Probleme, die zeitaufwändig und schwer zu beheben sind.

Selbst bei Wahrung der Datenintegrität kann eine fehlerhafte Datenzuordnung zu Fehlzuordnungen führen, beispielsweise zur Verwechslung von Kundendaten oder von Jane Doe mit John Doe. Durch die Etablierung eines zuverlässigen Datenzuordnungsprozesses schützen Sie Ihre Daten, gewährleisten die operative Genauigkeit und sichern einen reibungslosen Übergang zu Ihrer neuen Plattform.

Datensicherung

Die Datensicherung ist von entscheidender Bedeutung und oft komplexer als es scheint – schauen wir uns das genauer an.

Im Laufe der Zeit können sich Datenmengen ansammeln, die Sie nicht sofort benötigen, aber für die spätere Verwendung oder aus Compliance-Gründen aufbewahren müssen.
In solchen Fällen ist das Exportieren auf externe Speichermedien wie Festplatten oder in die Cloud üblich. Ohne sorgfältige Planung kann die Wiederherstellung dieser Daten jedoch schwierig werden. Daher erfordert die Datensicherung denselben strategischen Ansatz wie die aktive Datenmigration.

Die Datensicherung gewährleistet, dass alle wichtigen Informationen während des gesamten Migrationsprozesses erhalten bleiben und nutzbar sind. Ohne sorgfältige Datenzuordnung können wichtige Daten verloren gehen, verändert oder falsch interpretiert werden, was deren Qualität und Zuverlässigkeit beeinträchtigt.

Eine effektive Datenzuordnung trägt dazu bei, historische Datensätze, Metadaten, benutzerdefinierte Felder und nutzergenerierte Inhalte zu erhalten. Indem Unternehmen klar definieren, wie sie jedes Datenelement in ein neues System migrieren, gewährleisten sie Kontinuität, reduzieren Fehler und halten Compliance-Vorgaben ein. Kurz gesagt: Eine präzise Zuordnung schützt den Wert Ihrer Daten während der Migration.

Um die Übertragungswerkzeuge effektiv zu nutzen und alles an seinem Platz zu platzieren, müssen die Daten genau zugeordnet werden. Dies führt uns zum nächsten Abschnitt.

Arten von Datenmapping-Techniken

Werfen wir nun einen kurzen Blick auf Ihre Optionen. Es gibt drei Alternativen für Datenmapping-Techniken: manuell, halbautomatisch und automatisch.

Abbildung 1: Vor- und Nachteile

Verfahren	Vorteile	Nachteile
Automatisch	Schnell	Kostet Geld und ist fehleranfällig
Halbautomatisch	Ziemlich schnell und ziemlich genau	Kostet auch Geld, aber etwas weniger
Handbuch	Genau Kostenlos	Langsam

Wir werden keine konkreten Tools nennen, sondern die allgemeinen Vor- und Nachteile jeder Methode erläutern. Denn seien wir ehrlich: Die richtige Vorgehensweise vonfront kann Ihnen später Stunden – wenn nicht sogar Tage – an Frustration ersparen.

Hier also ein direkter Vergleich der Datenmapping-Strategien.

Manuelle Kartierung

Dies ist ein traditioneller, manueller Ansatz. Dabei übernehmen Sie die volle Verantwortung für den Migrationsprozess, indem Sie jeden Schritt manuell steuern. Diese Methode ist zwar zeitaufwändig und erfordert viel Detailgenauigkeit, kann aber bei kleinen Datensätzen oder sehr spezifischen Datenstrukturen praktikabel sein. Der Hauptvorteil besteht darin, dass Sie jeden Teil der Migration kontrollieren, jeden Schritt überwachen und alle Änderungen direkt freigeben können.

Halbautomatische Kartierung

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine hochqualifizierte Assistenzkraft – das System übernimmt einen Teil der Arbeit, Sie behalten aber die volle Entscheidungsgewalt. Diese Konfiguration beschleunigt den Prozess, ohne die Kontrolle einzuschränken. Viele Plattformen ermöglichen es Ihnen, Zuordnungen in Echtzeit zu erstellen und anzupassen und bieten Ihnen so Flexibilität, anstatt Sie an vordefinierte Konfigurationen zu binden.

Automatische Kartierung

Dieser Ansatz beschleunigt die Datenzuordnung – nach der Systemkonfiguration bewältigt das System die Arbeitslast effizient. Durch die Standardisierung der Daten und die Angleichung von Quell- und Zielsystemen vereinfachen Sie die Migration und minimieren Fehler. Bei älteren oder weniger verbreiteten Systemen können jedoch Probleme mit der Genauigkeit oder Kompatibilität auftreten.

Selbstverständlich sind dies nicht alle möglichen Vor- und Nachteile – je nach Ihrem konkreten Fall werden Sie noch weitere entdecken – aber sie vermitteln Ihnen einen allgemeinen Eindruck.

Wenn Sie eine schnelle Lösung wünschen und Ihre Systeme kompatibel sind, ist die automatische Variante die beste Wahl. Sollten Sie jedoch Wert auf Präzision legen und bereit sein, etwas mehr Zeit zu investieren, ist eine manuelle oder halbautomatische Option möglicherweise besser geeignet.

Am Ende geht es darum, die Vor- und Nachteile abzuwägen und diejenige Datenmapping-Methodik auszuwählen, die für Sie am besten geeignet ist.

Vergleich von Datenmapping-Methoden

Merkmal/Methode	Manuelle Kartierung	Halbautomatische Kartierung	Automatische Kartierung
Geschwindigkeit	Sehr langsam	Mäßig	Extrem schnell
Bester Anwendungsfall	Kleine Projekte oder hochgradig angepasste Datenstrukturen	Mittelgroße Projekte	Umfangreiche, wiederholte oder standardisierte Datenübertragungen
Erforderlicher Aufwand	Hoch	Medium	Niedrig – das System übernimmt nahezu alle Operationen
Benötigte Werkzeuge	Keiner	Spezialisierte Plattformen oder Software	Spezielle automatisierte Tools/Plattformen
Genauigkeit	Hoch (bei sorgfältiger Vorgehensweise), aber fehleranfällig aufgrund manueller Eingabe	Hoch	Hoch
Flexibilität	Sehr flexibel – auf spezifische Bedürfnisse zugeschnitten	Mittel – bearbeitbare Zuordnungen und Regeln	Eingeschränkt – feste Regeln, aber mit benutzerdefinierten Optionen
Skalierbarkeit	Nicht skalierbar	In gewissem Maße skalierbar	Hochgradig skalierbar

Datenmapping-Prozess: Schrittweise Aufschlüsselung

Datenmapping muss nicht kompliziert sein. Hier ist eine kurze Anleitung, wie Sie den Datenmapping-Prozess richtig durchführen:

Schritt 1 – Definieren Sie Ihre Datenquellen und -ziele

Wissen Sie genau, woher Ihre Daten stammen und wohin sie fließen sollen? Diese Klarheit bildet die Grundlage für alles Weitere.

Schritt 2 – Analysieren Sie die Datenstruktur

Prüfen Sie die zugrundeliegende Datenstruktur sorgfältig und machen Sie sich mit den Feldtypen, Formaten und anderen systemspezifischen Besonderheiten oder Inkonsistenzen sowohl in der Quell- als auch in der Zielumgebung vertraut.

Schritt 3 – Erstellen eines Mapping-Dokuments

Listen Sie auf, wie jedes Quellfeld einem Zielfeld entspricht, und fügen Sie alle Transformationsregeln hinzu, die Sie während des Prozesses anwenden.

Schritt 4 – Wählen Sie die Kartierungsmethode

Manuell, halbautomatisch oder automatisch? Wählen Sie die Methode, die zu Ihrem Projektumfang und seiner Komplexität passt. Tools wie Help Desk Migration machen diesen Schritt zum Kinderspiel.

Schritt 5 – Zuordnung validieren

Testen Sie es mit einer kleinen Datenmenge. Stellen Sie sicher, dass die Daten korrekt ankommen und nichts bei der Übersetzung verloren geht.

Schritt 6 – Datenzuordnung durchführen

Führen Sie die vollständige Migration oder Integration basierend auf Ihrer getesteten Konfiguration durch (Sie können zunächst eine Demo-Migration wählen).

Schritt 7 – Überprüfen und Optimieren

Nach der Datenzuordnung sollten Sie auf Probleme prüfen, Ihre Konfiguration optimieren und Verbesserungen für das nächste Mal dokumentieren.

Was sind die Best Practices für die Datenzuordnung?

Befolgen Sie diese bewährten Vorgehensweisen, um sicherzustellen, dass Ihre Datenzuordnung sauber, zuverlässig und einsatzbereit ist:

Klare Datenstandards festlegen

Beginnen Sie mit der Festlegung einheitlicher Namenskonventionen, Datentypen und Formate im gesamten System. Dies vereinfacht die spätere Arbeit und reduziert Fehler.

Nutzen Sie nach Möglichkeit automatisierte Tools

Die manuelle Zuordnung ist für kleine Projekte ausreichend, aber Automatisierungstools wie Help Desk Migration sparen Zeit, reduzieren menschliche Fehler und sind mühelos skalierbar.

Test mit Beispieldaten

Führen Sie immer zuerst eine kleine Testmigration durch. So können Sie Unstimmigkeiten, Formatierungsprobleme oder fehlende Felder erkennen, bevor Sie die Migration abschließen.

Validierung der Zuordnungslogik

Überprüfen Sie Ihre Transformationsregeln sorgfältig und vergewissern Sie sich, dass jedes zugeordnete Feld im Zielsystem wie erwartet funktioniert. Eine zweite Person kann dabei hilfreich sein.

Zu berücksichtigende Datenmapping-Tools

alle Datenmapping-Tools sind gleich, und das ist gut so. Das Verschieben Tausender Support-Tickets, die Integration von Kundeninformationen oder die Erstellung einer komplexen Unternehmensintegration sind nur einige Beispiele, in denen das richtige Tool Ihnen Stunden (oder sogar Wochen) Arbeit ersparen kann.

Help Desk Migration

Help Desk Migration wurde entwickelt, um schnelle und präzise Datenmigrationen ohne Programmierung durchzuführen.

Mit diesem automatisierten Datenmigrationstool können Sie alle wichtigen Helpdesk-Daten präzise und sicher migrieren. Sie können Standardfelder wie Ticket-ID, Betreff, Status und Priorität sowie Benutzer (Agenten und Kunden), Organisationen, Tags, Anhänge, interne Notizen und sogar benutzerdefinierte Felder übertragen. Die Software speichert Ihre gesamte Datenstruktur in einer sicheren Umgebung, sodass beim Wechsel nichts verloren geht oder verschoben wird.

Sie haben außerdem die volle Kontrolle über die Datenzuordnung. Das System ermöglicht es Ihnen, Felder umzubenennen, unnötige Felder zu überspringen und die Konfiguration präzise an Ihre internen Prozesse anzupassen. Dank dieser Flexibilität müssen Sie Ihre Arbeitsabläufe nicht an die Migration anpassen – sie passen sich stattdessen Ihren Bedürfnissen an.

Help Desk Migration unterstützt die Datenzuordnung über alle gängigen Plattformen hinweg, darunter Zendesk, Freshdesk, Salesforce, Jira Service Managementund viele andere. Sie benötigen keine zusätzlichen Tools oder manuelle Eingriffe – alles Notwendige ist direkt in den Service integriert.

Bevor Sie eine vollständige Migration durchführen, können Sie eine kostenlose Demo-Migration nutzen. Diese zeigt Ihnen, wie Ihre zugeordneten Datensätze im neuen System aussehen werden, sodass Sie das Ergebnis prüfen und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen können. Diese beruhigende Funktion ermöglicht Korrekturen, bevor Daten übertragen werden.

• Kein Programmieren, kein Stress
• Vorkonfiguriert für Zendesk, Intercom, Freshdeskund mehr
• Passen Sie alles individuell an – Tickets, Tags, Felder und Automatisierungen

Manuelle Datenzuordnung

Bei der manuellen Datenzuordnung ordnen Sie jedes Feld Ihres Quellsystems direkt dem entsprechenden Feld Ihres Zielsystems zu. Sie legen genau fest, wie die Daten übertragen, formatiert und auf der Zielplattform dargestellt werden. Dadurch
behalten Sie die volle Kontrolle über den Prozess. Die manuelle Zuordnung eignet sich daher ideal für hochspezifische Migrationen, insbesondere in regulierten Branchen oder bei Legacy-Systemen, wo Genauigkeit und Compliance höchste Priorität haben.

Erstellung benutzerdefinierter API-Skripte

Wenn Sie ein benutzerdefiniertes API-Skript für die Datenzuordnung schreiben, erstellen Sie Code, der sich über die APIs direkt mit Quell- und Zielsystemen verbindet. Sie steuern, wie das Skript die Daten extrahiert, transformiert und überträgt. So können Sie komplexe Logik anwenden, Felder zusammenführen, Werte neu formatieren oder plattformspezifische Anforderungen berücksichtigen. Dieser Ansatz bietet Ihnen maximale Flexibilität und Präzision.

Datenmapping-Vorlage: So sieht sie aus und so wird sie verwendet

Eine Datenmapping-Vorlage ist Ihr unverzichtbarer Leitfaden, um Felder zwischen zwei Systemen abzugleichen. Sie zeigt, woher Ihre Daten kommen, wohin sie gehen und was (gegebenenfalls) dabei geändert werden muss. Ob Sie von einer Helpdesk-Plattform zu einer anderen migrieren oder Systeme synchronisieren – eine übersichtliche Vorlage erspart Ihnen stundenlanges Rätselraten und verhindert kostspielige Fehler.

Fazit – Warum Datenmapping wichtig ist

Um die Genauigkeit während der Integration zu gewährleisten, ist es wichtig, die Best Practices für die Datenzuordnung zu befolgen.

Datenmapping ist die Grundlage jeder erfolgreichen Datenmigration, -integration oder -transformation. Ohne es sind Ihre Daten ziellos – sie bewegen sich lediglich als Rohinformationen ohne Kontext. Mit korrektem Datenmapping platzieren Sie jedes Datenelement genau dort, wo es hingehört, im richtigen Format und sofort einsatzbereit.

Eine gut geplante Mapping-Strategie sichert die Datenintegrität und verbessert die Benutzerfreundlichkeit, wodurch der Aufwand für die Bereinigung nach der Migration reduziert wird. Ob Sie Tickets, Benutzer oder benutzerdefinierte Felder übertragen – ein korrektes Datenmapping trägt zur Aufrechterhaltung der Geschäftskontinuität und eines reibungslosen Tagesablaufs bei.

Sie wissen nicht, wo Sie mit der Datenzuordnung anfangen sollen?
Kein Problem – unsere Spezialisten helfen Ihnen gerne . Wir analysieren Ihr aktuelles Schema, ermitteln die Zuordnungsanforderungen und implementieren eine maßgeschneiderte Lösung, die Ihren betrieblichen Bedürfnissen entspricht.

Häufig gestellte Fragen zur Datenzuordnung (FAQ)