Si vous avez déjà travaillé avec des données ne serait-ce qu'une fois dans votre vie, vous avez probablement entendu parler du processus de data mapping. La cartographie des bases de données est essentielle pour garantir une transition fluide et efficace de vos données.
Mais comment fonctionne exactement le data mapping? Quel est son impact sur la rapidité ? Toutes les migrations de données ne sont-elles pas rapides de nos jours ? Si vous débutez, consulter quelques exemples de data mapping peut vous aider à comprendre les besoins spécifiques de votre configuration.
Qu’est-ce que la cartographie des données ?
La cartographie des données est le processus qui consiste à faire correspondre les champs de données d’un système à des champs spécifiques dans un autre système. Dans le cadre de la migration de help desk, vous utilisez la cartographie des données pour déterminer comment transférer les tickets, utilisateurs, statuts, priorités, champs personnalisés et autres objets de la plateforme source vers la plateforme cible. Ce processus garantit la cohérence, la précision et l’utilisabilité des données pendant et après la migration, permettant ainsi au nouveau système de fonctionner avec des informations correctement associées et organisées.
Exemple de cartographie des données :
Supposons que vous migriez de Zendesk vers Freshdesk. Dans la cartographie des données, vous définissez comment chaque champ de Zendesk correspond à son champ équivalent dans Freshdesk.
Par exemple :
- Le champ "Sujet du ticket" de Zendesk correspond au champ "Sujet" de Freshdesk.
- "Email du demandeur" correspond à "Email du client".
- Un ticket avec le statut "Ouvert" dans Zendesk est associé au statut "Ouvert" dans Freshdesk.
- Un champ personnalisé Zendesk "Type de produit" est équivalent au champ personnalisé "Catégorie de produit" dans Freshdesk.
- Le champ "Assigné à" de Zendesk correspond au champ "Agent" de Freshdesk.
De cette façon, toutes les données essentielles restent précises et fonctionnelles après la migration.
Pourquoi avez-vous besoin de la cartographie des données ?
Maintenant que nous avons couvert les bases de la cartographie des données, explorons pourquoi il s’agit d’une étape aussi essentielle dans un processus de migration. Une cartographie appropriée est importante, mais ces trois raisons sont essentielles pour une transition réussie.
Intégration des données
L'intégration des données est le processus consistant à combiner les données de différents systèmes sources dans un système cible de manière intégrée et cohérente. Elle implique la cartographie des données ou la correspondance des champs du système source vers les champs équivalents du système cible afin d'assurer une transformation correcte des données.
Lorsque vous cartographiez les données avec précision, vous garantissez le transfert correct des tickets, utilisateurs, champs, pièces jointes et balises — en préservant l'intégrité, la cohérence et la pleine fonctionnalité dans le système cible.
Avant de commencer votre processus d'intégration, utilisez un modèle de cartographie des données pour comprendre comment chaque champ de votre système source correspond aux champs de la plateforme cible.
Migration des données
Pour transférer des données entre différentes plateformes, vous devez les ajuster afin que le nouveau système puisse les reconnaître et les interpréter. Mais ce n’est que la moitié du travail.
La cartographie des données joue un rôle clé dans la migration des données en plaçant chaque information à l’endroit qui lui correspond. Sans une cartographie correcte, vous risquez de produire des résultats inexacts et d’endommager des informations précieuses, des problèmes longs et complexes à résoudre.
Même si l’intégrité des données est préservée, une cartographie de mauvaise qualité peut désaligner les enregistrements, comme attribuer les mauvaises informations client et confondre Jane Doe avec John Doe. En mettant en place un processus de cartographie fiable, vous protégez vos données, maintenez la précision opérationnelle et assurez une transition fluide vers votre nouvelle plateforme.
Préservation des données
La préservation des données est essentielle et souvent plus complexe qu’il n’y paraît — décomposons cela.
Avec le temps, vous pouvez accumuler des données excédentaires dont vous n’avez pas besoin immédiatement, mais que vous devez conserver pour une utilisation future ou pour des raisons de conformité.
Dans ces cas, l’exportation vers un stockage externe, comme un disque dur ou le cloud, est courante. Mais sans une planification adéquate, récupérer ces données peut devenir difficile. C’est pourquoi la préservation des données nécessite la même approche stratégique que la migration active.
La préservation des données garantit que toutes les informations essentielles restent intactes et utilisables tout au long du processus de migration. Sans une cartographie rigoureuse, vous risquez de perdre, modifier ou mal interpréter des données importantes, ce qui compromet leur qualité et leur fiabilité.
Une cartographie efficace aide à préserver les enregistrements historiques, les métadonnées, les champs personnalisés et le contenu généré par les utilisateurs. En définissant clairement la manière dont chaque élément de données est transféré vers un nouveau système, les organisations assurent la continuité, réduisent les erreurs et respectent les exigences de conformité. En résumé, une cartographie précise protège la valeur de vos données durant la transition.
Vous devez cartographier les données avec précision pour utiliser efficacement les outils de transfert et placer chaque élément au bon endroit, ce qui nous mène à la section suivante.
Types de techniques de cartographie des données
Voyons maintenant brièvement quelles sont vos options. Il existe trois alternatives pour les techniques de cartographie des données : manuelle, semi-automatique et automatique.
Figure 1 : Avantages et inconvénients
| Méthode | Avantages | Inconvénients |
| Automatique | Rapide | Coûte de l’argent & sujet aux erreurs |
| Semi-automatique | Assez rapide & plutôt précis | Coûte aussi de l’argent mais un peu moins |
| Manuelle | Précise & Gratuite | Lente |
Nous n’allons pas citer d’outils en particulier, mais nous allons analyser les avantages et inconvénients généraux de chaque méthode. Car soyons honnêtes, choisir la bonne approche dès le départ peut vous faire gagner des heures — voire des jours — de frustration plus tard.
Voici donc une comparaison côte à côte des stratégies de cartographie des données.
Cartographie manuelle
C’est une approche traditionnelle, réalisée manuellement. Elle consiste à assumer l’entière responsabilité du processus de migration en gérant chaque étape à la main. Bien que cette méthode soit chronophage et nécessite une grande attention aux détails, elle peut être pratique pour de petits ensembles de données ou des structures de données très spécifiques. Son principal avantage est que vous contrôlez chaque partie de la migration, surveillez chaque étape et approuvez directement toutes les modifications.
Avantages
Contrôle total sur chaque champ
Ne nécessite aucun outil ou logiciel spécial
Idéale pour les projets petits ou très personnalisés
Inconvénients
Très chronophage
Sujet aux erreurs humaines
Pas du tout évolutif
Cartographie semi-automatique
Imaginez un scénario où vous avez un assistant très compétent — le système prend en charge une partie du travail, mais vous conservez l’autorité décisionnelle. Cette configuration accélère le processus sans sacrifier le contrôle. De nombreuses plateformes permettent de créer et d’ajuster les correspondances en temps réel, offrant ainsi de la flexibilité plutôt que de vous enfermer dans des configurations prédéfinies.
Avantages
Bon équilibre entre rapidité et contrôle
Réduction de l’effort manuel
Permet souvent des modifications et validations en cours de processus
Inconvénients
Nécessite encore une certaine intervention manuelle
Peut nécessiter un temps d’apprentissage
Implique généralement un coût
Cartographie automatique
Cette méthode accélère la cartographie des données — une fois le système configuré, il prend en charge la charge de travail efficacement. Lorsque vous standardisez vos données et alignez vos systèmes source et cible, vous simplifiez la migration et réduisez les erreurs. Cependant, si vous travaillez avec des systèmes anciens ou peu courants, vous pouvez rencontrer des problèmes de compatibilité ou de précision.
Avantages
Extrêmement rapide
Réduit considérablement le travail manuel
Parfait pour les tâches répétitives ou à grand volume
Inconvénients
Peut être coûteux
Flexibilité limitée
Peut mal interpréter les données non standard
Bien sûr, ce ne sont pas tous les avantages et inconvénients possibles — d’autres peuvent apparaître selon votre situation spécifique — mais cela vous donne un bon aperçu général.
Si vous cherchez une solution rapide et que vos systèmes sont compatibles, l’option automatique est idéale. En revanche, si la précision est votre priorité et que vous êtes prêt à investir un peu plus de temps, l’option manuelle ou semi-automatique pourrait mieux vous convenir.
Au final, tout repose sur l’évaluation des compromis et le choix de la méthode de cartographie des données la plus adaptée à vos besoins.
Comparaison des Méthodes de Cartographie des Données
| Fonctionnalité/Méthode | Cartographie Manuelle | Cartographie Semi-Automatique | Cartographie Automatique |
| Vitesse | Très lente | Modérée | Extrêmement rapide |
| Cas d’utilisation idéal | Petits projets ou structures de données très personnalisées | Projets de taille moyenne | Transferts à grande échelle, répétitifs ou standardisés |
| Effort requis | Élevé | Moyen | Faible – le système gère presque tout |
| Outils nécessaires | Aucun | Plateformes ou logiciels spécialisés | Outils/plateformes automatiques dédiés |
| Précision | Élevée (si bien faite), mais sujette aux erreurs humaines | Élevée | Élevée |
| Flexibilité | Très flexible – adaptée aux besoins spécifiques | Modérée – correspondances et règles modifiables | Limitée – règles fixes, mais options personnalisables |
| Évolutivité | Non évolutive | Assez évolutive | Très évolutive |
Processus de Cartographie des Données : Étapes Clés
Cartographier vos données ne doit pas être un casse-tête. Voici un guide rapide pour bien faire le processus de cartographie :
Étape 1 – Définir vos Sources et Cibles de Données
Sachez exactement d'où proviennent vos données et où elles doivent aller. Cette clarté pose les bases de tout le reste.
Étape 2 – Analyser la Structure des Données
Examinez attentivement la structure des données et comprenez bien les types de champs, les formats, et les spécificités ou incohérences propres aux systèmes source et cible.
Étape 3 – Créer un Document de Cartographie
Dressez la correspondance entre chaque champ source et son champ cible, et ajoutez les règles de transformation appliquées durant le processus.
Étape 4 – Choisir la Méthode de Cartographie
Manuelle, semi-automatique ou automatique ? Choisissez la méthode adaptée à la taille et à la complexité de votre projet. Des outils comme Help Desk Migration facilitent grandement cette étape.
Étape 5 – Valider la Cartographie
Faites un test sur un petit lot. Assurez-vous que les données arrivent correctement et qu’aucune information ne se perd en route.
Étape 6 – Exécuter la Cartographie des Données
Lancez la migration ou l’intégration complète en fonction de la configuration testée (vous pouvez opter d’abord pour une migration de démonstration).
Étape 7 – Revoir et Optimiser
Après avoir cartographié les données, vérifiez les problèmes éventuels, affinez votre configuration et documentez les améliorations pour la prochaine fois.
Quelles sont les Meilleures Pratiques pour la Cartographie des Données ?
Suivez ces bonnes pratiques pour garantir une cartographie des données propre, fiable et opérationnelle :
Établir des Normes Claires
Commencez par définir des conventions de nommage, types de données et formats standardisés dans tout le système. Cela simplifie le processus et réduit les erreurs.
Utiliser des Outils Automatisés si Possible
La cartographie manuelle convient aux petits projets, mais des outils automatisés comme Help Desk Migration permettent de gagner du temps, de réduire les erreurs humaines et de mieux évoluer.
Tester avec un Échantillon de Données
Lancez toujours une migration test. Cela permet de détecter les erreurs de correspondance, les problèmes de formatage ou les champs manquants avant de valider.
Valider la Logique de Cartographie
Vérifiez vos règles de transformation et assurez-vous que chaque champ correspond correctement dans le système cible. Un second avis peut aussi être utile.
Outils de Cartographie des Données à Considérer
Tous les outils de cartographie des données ne se valent pas, et c’est tant mieux. Qu’il s’agisse de transférer des milliers de tickets, d’intégrer des informations clients, ou de gérer une intégration d’entreprise complexe, le bon outil peut vous faire économiser des heures (voire des semaines) de travail.
Outil Help Desk Migration
Help Desk Migration est conçu pour effectuer des migrations de données rapides et précises, sans codage.
Cet outil automatisé vous permet de migrer toutes vos données d’assistance importantes avec précision et fiabilité. Vous pouvez transférer les champs standards comme l’ID du ticket, le sujet, le statut et la priorité, ainsi que les utilisateurs (agents et clients), organisations, étiquettes, pièces jointes, notes internes, et même les champs personnalisés. Le logiciel conserve l’intégralité de votre structure de données dans un environnement sécurisé, évitant toute perte ou confusion lors du transfert.
Vous avez également un contrôle total sur la cartographie des données. Le système vous permet de renommer les champs, d’ignorer ceux qui sont inutiles et d’affiner la configuration pour qu’elle corresponde à vos processus internes. Cette flexibilité vous évite de devoir adapter vos workflows à la migration – c’est la migration qui s’adapte à vous.
Help Desk Migration prend en charge la cartographie des données pour toutes les principales plateformes, dont Zendesk, Freshdesk, Salesforce, Jira Service Management, et bien d'autres. Aucun outil supplémentaire ni intervention manuelle n’est nécessaire – tout est inclus dans le service.
Avant de lancer une migration complète, vous pouvez effectuer une migration de démonstration gratuite. Elle vous montre clairement à quoi ressembleront vos enregistrements une fois transférés, afin que vous puissiez ajuster les paramètres si nécessaire. C’est une fonction rassurante qui permet des corrections avant tout transfert.
- Sans codage, sans stress
- Pré-configuré pour Zendesk, Intercom, Freshdesk, et autres
- Personnalisez tout : tickets, balises, champs et automatisations
Cartographie Manuelle des Données
Lorsque vous effectuez une cartographie manuelle, vous associez directement chaque champ du système source au champ correspondant dans le système cible. Vous déterminez précisément comment chaque donnée est transférée, formatée et affichée sur la plateforme cible.
Vous avez un contrôle total sur le processus, ce qui rend la cartographie manuelle idéale pour les migrations très spécifiques, notamment dans les secteurs réglementés ou les anciens systèmes où la précision est cruciale.
Écriture de Scripts API Personnalisés
Lorsque vous écrivez un script API personnalisé pour la cartographie des données, vous créez un code qui se connecte directement aux systèmes source et cible via leurs API. Vous contrôlez l’extraction, la transformation et le transfert des données, ce qui vous permet d’appliquer une logique complexe, de fusionner des champs, de reformater des valeurs, ou de répondre à des exigences spécifiques. Cette approche offre une flexibilité et une précision maximales.
Modèle de Cartographie des Données : À Quoi Il Ressemble et Comment L’utiliser
Un modèle de cartographie des données est votre guide pour aligner les champs entre deux systèmes. Il montre d’où viennent vos données, où elles vont, et ce qui doit changer en chemin. Que vous migriez d’un help desk à un autre ou synchronisiez deux systèmes, un modèle clair peut vous faire gagner des heures et éviter des erreurs coûteuses.
Conclusion – Pourquoi la Cartographie des Données est Essentielle
Pour garantir l’exactitude de vos intégrations, il est crucial de suivre les meilleures pratiques de cartographie.
La cartographie est la base de toute migration, intégration ou transformation de données réussie. Sans elle, vos données n’ont pas de direction – ce ne sont que des informations brutes sans contexte. Une bonne cartographie place chaque élément à la bonne place, dans le bon format, prêt à l’emploi.
Une stratégie de cartographie bien pensée préserve l’intégrité des données et améliore leur utilisabilité, réduisant les tâches de nettoyage après migration. Que vous transfériez des tickets, des utilisateurs ou des champs personnalisés, une bonne cartographie garantit la continuité des activités et le bon fonctionnement quotidien.
Vous ne savez pas par où commencer ?
Pas de souci — nos spécialistes sont là pour vous aider. Nous analyserons votre schéma actuel, identifierons les besoins de cartographie et mettrons en œuvre une solution adaptée à vos opérations.
FAQ sur la Cartographie des Données
Identifiez d’abord les champs source et cible, puis analysez la structure des données pour comprendre comment chaque élément s’aligne. Créez un document de cartographie pour guider le processus, et choisissez la méthode la plus appropriée. Validez la cartographie pour en garantir l’exactitude, effectuez le transfert des données, puis révisez et optimisez les résultats pour une efficacité maximale.
De nombreux outils existent selon le cas d’usage. Pour la migration de données, Help Desk Migration est un outil spécialisé qui automatise et simplifie le processus de cartographie des données.
La cartographie des données consiste à connecter les données d’un système à un autre, champ par champ. La modélisation des données implique la conception de la structure et des relations des données au sein d’un système. En résumé : cartographie = mouvement, modélisation = structure.
Oui, et cela permet de gagner beaucoup de temps. Des solutions comme Help Desk Migration offrent des fonctionnalités de cartographie automatisée qui prennent en charge la majorité du travail, en particulier pour les plateformes standard.
