Was ist Data Mapping & wie macht man es richtig? – Kostenloser Leitfaden

Geschrieben von
Taras Velychko

Aktualisiert June 18, 2025

Wenn Sie schon einmal mit Daten gearbeitet haben, haben Sie wahrscheinlich vom Data-Mapping-Prozess gehört. Datenbank-Mapping ist entscheidend, damit Ihre nächste Datenübertragung reibungslos und effizient verläuft.
Aber wie funktioniert Data Mapping genau? Wie hängt es mit der Geschwindigkeit zusammen? Sind nicht alle Datenmigrationen heutzutage schnell? Wenn Sie gerade erst anfangen, kann es hilfreich sein, sich ein paar Beispiele für Data Mapping anzusehen – so wird klarer, was Ihre eigene Konfiguration braucht.

Was ist Data Mapping?

Data Mapping ist der Prozess, bei dem Datenfelder in einem System bestimmten Feldern in einem anderen System zugeordnet werden. Bei der help desk migration verwenden Sie Data Mapping, um festzulegen, wie Tickets, Benutzer, Status, Prioritäten, benutzerdefinierte Felder und andere Objekte von der Quellplattform auf die Zielplattform übertragen werden sollen. Dieser Prozess gewährleistet Konsistenz, Genauigkeit und Nutzbarkeit der Daten während und nach der Migration – damit das neue System mit korrekt zugeordneten und strukturierten Informationen funktioniert.

Beispiel für Data Mapping:

Angenommen, Sie migrieren von Zendesk zu Freshdesk. Beim Data Mapping legen Sie fest, wie jedes Feld in Zendesk dem entsprechenden Feld in Freshdesk zugeordnet wird.

Zum Beispiel:

• Das Feld „Ticket-Betreff“ in Zendesk wird dem Feld „Betreff“ in Freshdesk zugeordnet.
• „Anfragende E-Mail“ als „Kunden-E-Mail“.
• Ein Ticket mit dem Status „Offen“ in Zendesk wird dem Status „Offen“ in Freshdesk zugeordnet.
• Ein benutzerdefiniertes Feld in Zendesk namens „Produkttyp“ wird mit dem benutzerdefinierten Feld „Produktkategorie“ in Freshdesk gleichgesetzt.
• Der „Zuständige“ in Zendesk wird dem Feld „Agent“ in Freshdesk zugeordnet.

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

Warum ist Data Mapping notwendig?

Nachdem wir die Grundlagen des Data Mappings behandelt haben, werfen wir nun einen Blick darauf, warum dieser Schritt bei einer Migration so entscheidend ist. Richtiges Data Mapping ist wichtig – aus diesen drei Gründen ist es der Schlüssel zu einer erfolgreichen Übertragung.

Datenintegration

Datenintegration ist der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellsystemen in ein Zielsystem integriert und konsistent zusammengeführt werden. Dazu gehört das Data Mapping bzw. die Feldzuordnung vom Quellsystem zu den entsprechenden Feldern im Zielsystem, um eine korrekte Datenübertragung sicherzustellen.

Wenn Sie Daten präzise zuordnen, gewährleisten Sie die korrekte Übertragung von Tickets, Benutzern, Feldern, Anhängen und Tags – und bewahren so die Datenintegrität, Konsistenz und vollständige Funktionalität im Zielsystem.

Bevor Sie mit dem Integrationsprozess beginnen, sollten Sie eine Data-Mapping-Vorlage verwenden, um zu verstehen, wie jedes Feld in Ihrem Quellsystem den Feldern in der Zielplattform zugeordnet wird.

Datenmigration

Um Daten zwischen Plattformen zu übertragen, müssen sie so angepasst werden, dass das neue System sie erkennen und interpretieren kann. Aber das ist erst die halbe Arbeit.

Data Mapping spielt eine zentrale Rolle bei der Datenmigration, da es jede Information an den richtigen Ort bringt. Wenn Sie Ihre Daten nicht korrekt zuordnen, riskieren Sie ungenaue Ergebnisse und den Verlust wertvoller Informationen – Probleme, die zeitaufwändig und schwer zu beheben sind.

Selbst wenn die Datenintegrität gewahrt bleibt, kann schlechtes Mapping zu falschen Verknüpfungen führen – etwa wenn einem Kunden die falschen Daten zugewiesen werden und Jane Doe plötzlich mit John Doe verwechselt wird. Ein zuverlässiger Data-Mapping-Prozess schützt Ihre Daten, bewahrt die Genauigkeit Ihrer Abläufe und sorgt für einen reibungslosen Umstieg auf die neue Plattform.

Datenerhaltung

Datenerhaltung ist entscheidend – und oft komplexer, als es auf den ersten Blick scheint. Werfen wir einen genaueren Blick darauf.

Im Laufe der Zeit sammeln Sie möglicherweise Daten an, die Sie nicht sofort benötigen, aber aus rechtlichen oder geschäftlichen Gründen für die Zukunft aufbewahren müssen.
In solchen Fällen ist es üblich, die Daten auf ein externes Speichermedium – wie eine Festplatte oder in die Cloud – zu exportieren. Doch ohne eine durchdachte Planung kann das spätere Wiederherstellen dieser Daten schwierig werden. Deshalb erfordert die Datenerhaltung dieselbe strategische Herangehensweise wie eine aktive Migration.

Die Datenerhaltung stellt sicher, dass alle wichtigen Informationen während des gesamten Migrationsprozesses intakt und nutzbar bleiben. Ohne sorgfältiges Mapping können Daten verloren gehen, verändert oder falsch interpretiert werden – was die Qualität und Zuverlässigkeit Ihrer Daten beeinträchtigt.

Effektives Data Mapping trägt dazu bei, historische Aufzeichnungen, Metadaten, benutzerdefinierte Felder und nutzergenerierte Inhalte zu erhalten. Indem Unternehmen genau festlegen, wie jedes Datenelement ins neue System übertragen wird, sorgen sie für Kontinuität, reduzieren Fehler und bleiben konform mit Vorschriften. Kurz gesagt: Präzises Mapping schützt den Wert Ihrer Daten während der Umstellung.

Damit Übertragungstools effektiv eingesetzt werden können und jede Information an ihrem richtigen Platz landet, müssen Sie die Daten korrekt zuordnen – was uns direkt zum nächsten Abschnitt führt.

Arten von Data-Mapping-Techniken

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

Abbildung 1: Vor- und Nachteile

Wir werden hier keine bestimmten Tools beim Namen nennen, aber wir zeigen Ihnen die allgemeinen Vor- und Nachteile jeder Methode. Denn mal ehrlich – wenn Sie von Anfang an den richtigen Ansatz wählen, sparen Sie sich Stunden, wenn nicht sogar Tage voller Frustration.

Hier also ein Vergleich der verschiedenen Data-Mapping-Strategien – auf einen Blick nebeneinandergestellt.

Manuelles Mapping

Dies ist der klassische, manuelle Ansatz. Dabei übernehmen Sie die volle Verantwortung für den Migrationsprozess, indem Sie jeden Schritt eigenhändig durchführen. Obwohl diese Methode zeitaufwendig ist und ein hohes Maß an Genauigkeit erfordert, kann sie bei kleinen Datenmengen oder sehr spezifischen Datenstrukturen sinnvoll sein. Der Hauptvorteil besteht darin, dass Sie jeden Teil der Migration kontrollieren, jeden Schritt überwachen und alle Änderungen direkt genehmigen können.

Halbautomatisches Mapping

Stellen Sie sich vor, Sie hätten eine äußerst fähige Assistenz – das System übernimmt einen Teil der Arbeit, aber Sie behalten die volle Entscheidungsfreiheit. Dieses Setup beschleunigt den Prozess, ohne die Kontrolle zu verlieren. Viele Plattformen ermöglichen es, Zuordnungen in Echtzeit zu erstellen und anzupassen, wodurch Flexibilität entsteht, statt Sie auf vordefinierte Konfigurationen festzulegen.

Automatische Mapping

Dieser Ansatz beschleunigt die Datenzuordnung – sobald Sie das System konfiguriert haben, übernimmt es die Arbeitslast effizient. Wenn Sie Ihre Daten standardisieren und Ihre Quell- und Zielsysteme angleichen, vereinfachen Sie die Migration und minimieren Fehler. Bei älteren oder weniger verbreiteten Systemen können jedoch Probleme mit der Genauigkeit oder Kompatibilität auftreten.

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

Wenn Sie eine schnelle Lösung möchten und Ihre Systeme kompatibel sind, ist die automatische Zuordnung Ihre erste Wahl. Wenn Präzision jedoch oberste Priorität hat und Sie bereit sind, etwas mehr Zeit zu investieren, könnte eine manuelle oder halbautomatische Option besser geeignet sein.

Letztendlich geht es darum, die Kompromisse abzuwägen und die Datenzuordnungsmethode zu wählen, die am besten zu Ihnen passt.

Vergleich der Datenzuordnungsmethoden

Datenzuordnungsprozess: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Die Zuordnung Ihrer Daten muss kein Kopfzerbrechen bereiten. Hier ist eine kurze Anleitung, wie Sie den Datenzuordnungsprozess richtig durchführen:

Schritt 1 – Definieren Sie Ihre Datenquellen und -ziele

Wissen Sie genau, woher Ihre Daten kommen und wohin sie gehen sollen. Diese Klarheit bildet die Grundlage für alle weiteren Schritte.

Schritt 2 – Analysieren Sie die Datenstruktur

Prüfen Sie die zugrunde liegende Datenstruktur sorgfältig und verstehen Sie die Feldtypen, Formate sowie systembezogene Eigenheiten oder Inkonsistenzen in Quell- und Zielsystem.

Schritt 3 – Erstellen Sie ein Zuordnungsdokument

Listen Sie auf, welches Quellfeld welchem Zielfeld entspricht, und fügen Sie alle Transformationsregeln hinzu, die während des Prozesses angewendet werden.

Schritt 4 – Wählen Sie die Zuordnungsmethode

Manuell, halbautomatisch oder automatisch? Wählen Sie die Methode, die zur Größe und Komplexität Ihres Projekts passt. Tools wie Help Desk Migration machen diesen Schritt besonders einfach.

Schritt 5 – Validieren Sie die Zuordnung

Testen Sie sie mit einer kleinen Datenmenge. Stellen Sie sicher, dass die Daten korrekt ankommen und nichts verloren geht.

Schritt 6 – Führen Sie die Datenzuordnung durch

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

Schritt 7 – Überprüfen und optimieren Sie

Überprüfen Sie nach der Datenzuordnung mögliche Probleme, optimieren Sie Ihre Einstellungen und dokumentieren Sie Verbesserungen für das nächste Mal.

Was sind die Best Practices für die Datenzuordnung?

Befolgen Sie diese Best Practices, um eine saubere, zuverlässige und einsatzbereite Datenzuordnung sicherzustellen:

Klare Datenstandards festlegen

Beginnen Sie mit einheitlichen Namenskonventionen, Datentypen und Formaten im gesamten System. Das erleichtert den Prozess und reduziert spätere Fehler.

Automatisierte Tools verwenden, wenn möglich

Manuelle Zuordnung eignet sich für kleine Projekte, aber Automatisierungstools wie Help Desk Migration sparen Zeit, verringern menschliche Fehler und sind leicht skalierbar.

Mit Beispieldaten testen

Führen Sie immer zuerst eine kleine Testmigration durch. So können Sie Feldzuordnungen, Formatierungsprobleme oder fehlende Daten erkennen, bevor Sie endgültig migrieren.

Zuordnungslogik validieren

Überprüfen Sie Ihre Transformationsregeln doppelt und stellen Sie sicher, dass jedes zugeordnete Feld im Zielsystem wie gewünscht funktioniert. Eine zweite Meinung ist ebenfalls hilfreich.

Datenzuordnungstools, die Sie in Betracht ziehen sollten

Nicht alle Datenzuordnungstools sind gleich – und das ist auch gut so. Ob Sie tausende Support-Tickets verschieben, Kundendaten integrieren oder eine komplexe Unternehmensintegration durchführen – das richtige Tool kann Ihnen Stunden (oder Wochen) an Aufwand ersparen.

Help Desk Migration Tool

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

Dieses automatisierte Datenmigrationstool ermöglicht es Ihnen, alle wichtigen Helpdesk-Daten mit Präzision und Vertrauen zu übertragen. Sie können Standardfelder wie Ticket-ID, Betreff, Status und Priorität migrieren – ebenso wie Benutzer (Mitarbeiter und Kunden), Organisationen, Tags, Anhänge, interne Notizen und sogar benutzerdefinierte Felder. Die Software bewahrt Ihre gesamte Datenstruktur in einer sicheren Umgebung, sodass beim Wechsel nichts verloren geht oder falsch zugeordnet wird.

Sie behalten jederzeit die volle Kontrolle über die Datenzuordnung. Das System erlaubt Ihnen, Felder umzubenennen, überflüssige Felder zu überspringen und die Konfiguration so anzupassen, dass sie perfekt zu Ihren internen Abläufen passt. Diese Flexibilität bedeutet: Sie müssen Ihre Workflows nicht an die Migration anpassen – die Migration passt sich an Ihre Bedürfnisse an.

Help Desk Migration unterstützt die Datenzuordnung für alle führenden Plattformen wie Zendesk, Freshdesk, Salesforce, Jira Service Management und viele weitere. Sie benötigen keine zusätzlichen Tools oder manuelle Eingriffe – alles, was Sie brauchen, ist bereits im Service integriert.

Bevor Sie die vollständige Migration durchführen, können Sie eine kostenlose Demo-Migration testen. Damit erhalten Sie einen klaren Überblick darüber, wie Ihre zugeordneten Datensätze im neuen System aussehen werden. So können Sie das Ergebnis vorab prüfen und bei Bedarf Anpassungen vornehmen – eine beruhigende Funktion, die vor dem eigentlichen Umzug für Sicherheit sorgt.

• Kein Programmieren, kein Stress
• Vorgefertigte Unterstützung für Zendesk, Intercom, Freshdesk und mehr
• Alles anpassbar – Tickets, Tags, Felder und Automatisierungen

Manuelle Datenzuordnung

Bei der manuellen Datenzuordnung ordnen Sie jedes Feld Ihres Quellsystems direkt dem entsprechenden Feld im Zielsystem zu. Sie bestimmen exakt, wie jede einzelne Information übertragen, formatiert und im Zielsystem dargestellt wird.

Sie behalten die vollständige Kontrolle über den gesamten Prozess – daher ist die manuelle Zuordnung ideal für sehr spezifische Migrationen, insbesondere in regulierten Branchen oder bei Altsystemen, bei denen Genauigkeit und Compliance von entscheidender Bedeutung sind.

Individuelles API-Scripting

Beim Schreiben eines benutzerdefinierten API-Skripts zur Datenzuordnung erstellen Sie Code, der direkt mit dem Quell- und Zielsystem über deren APIs kommuniziert. Sie steuern, wie das Skript die Daten extrahiert, transformiert und überträgt – so können Sie komplexe Logiken anwenden, Felder zusammenführen, Werte umformatieren oder spezielle Plattformanforderungen berücksichtigen. Dieser Ansatz bietet maximale Flexibilität und Präzision.

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

Eine Datenzuordnungs-Vorlage ist Ihr praktischer Leitfaden zur Feldzuordnung zwischen zwei Systemen. Sie zeigt, woher Ihre Daten stammen, wohin sie gehen und ob (und was) dabei angepasst werden muss. Ganz gleich, ob Sie von einer Helpdesk-Plattform zu einer anderen migrieren oder Systeme synchronisieren – eine klare Vorlage spart Ihnen stundenlanges Rätselraten und verhindert teure Fehler.

Fazit – Warum Datenzuordnung wichtig ist

Um Genauigkeit während der Integration sicherzustellen, sollten Sie unbedingt Best Practices der Datenzuordnung befolgen.

Datenzuordnung ist das Rückgrat jeder erfolgreichen Datenmigration, Integration oder Transformation. Ohne sie fehlt Ihren Daten die Richtung – sie sind lediglich rohe Informationen ohne Zusammenhang. Wenn Sie die Zuordnung richtig durchführen, landet jedes Datenelement genau dort, wo es hingehört – im richtigen Format und einsatzbereit.

Eine durchdachte Zuordnungsstrategie bewahrt die Datenintegrität und verbessert die Nutzbarkeit, wodurch Nachbearbeitungen nach der Migration minimiert werden. Ob Sie Tickets, Benutzer oder benutzerdefinierte Felder übertragen – eine korrekte Datenzuordnung sorgt für Geschäftskontinuität und reibungslose Abläufe.

Sie wissen nicht, wo Sie mit der Datenzuordnung beginnen sollen?
Kein Problem — unsere Spezialisten helfen Ihnen gerne weiter. Wir analysieren Ihr aktuelles Schema, identifizieren die Zuordnungsanforderungen und setzen eine maßgeschneiderte Lösung um, die zu Ihren betrieblichen Anforderungen passt.

FAQs zur Datenzuordnung (FAQ)