Se você já trabalhou com dados pelo menos uma vez na vida, provavelmente já ouviu falar do processo de mapeamento de dados. O mapeamento de banco de dados é crucial para tornar sua próxima transição de dados suave e eficiente.
Mas como funciona o mapeamento de dados? Como isso se relaciona com velocidade? Todas as migrações de dados não são rápidas hoje em dia? Se você está começando, revisar alguns exemplos de mapeamento de dados pode ajudar a esclarecer o que sua própria configuração pode precisar.
O que é Mapeamento de Dados?
O mapeamento de dados é o processo de corresponder campos de dados dentro de um sistema a campos específicos em outro sistema. Em uma migração de help desk, você usa o mapeamento de dados para determinar como mover tickets, usuários, status, prioridades, campos personalizados e outros objetos da plataforma de origem para a plataforma de destino. Esse processo mantém a consistência, a precisão e a usabilidade dos dados durante e após a migração, permitindo que o novo sistema funcione com informações devidamente correspondidas e organizadas.
Exemplo de Mapeamento de Dados:
Suponha que você migre do Zendesk para o Freshdesk. No mapeamento de dados, você define como cada campo no Zendesk mapeia para seu campo correspondente no Freshdesk.
Por exemplo:
- O campo "Assunto do Ticket" do Zendesk para o campo "Subject" do Freshdesk.
- "Email do Solicitante" como "Customer Email".
- Um ticket com o status "Open" no Zendesk é mapeado para o status "Open" do Freshdesk.
- Um campo personalizado do Zendesk "Product Type" é equivalente a um campo personalizado da instância Freshdesk "Product Category".
- O "Assignee" do Zendesk com o campo "Agent" do Freshdesk.
Dessa forma, todos os dados críticos permanecem precisos e funcionais após a migração.
Por que Você Precisa de Mapeamento de Dados?
Agora que cobrimos o básico do mapeamento de dados, vamos explorar por que ele é uma etapa tão crítica na migração. O mapeamento de dados adequado importa, mas estas três razões são fundamentais para uma transição bem-sucedida.
Integração de Dados
Integração de dados é o processo de combinar dados de diferentes sistemas de origem em um sistema de destino de forma integrada e consistente. Isso envolve o mapeamento de dados ou correlação de campos do sistema de origem para campos equivalentes no sistema de destino para a devida transformação dos dados.
Quando você mapeia os dados com precisão, assegura a transferência correta de tickets, usuários, campos, anexos e tags—preservando integridade, consistência e funcionalidade completa no sistema de destino.
Antes de iniciar seu processo de integração, use um modelo de mapeamento de dados para entender como cada campo em seu sistema de origem se alinha com os campos na plataforma de destino.
Migração de Dados
Para mover dados entre plataformas, você precisa ajustá-los para que o novo sistema possa reconhecê-los e interpretá-los. Mas isso é apenas metade do caminho.
O mapeamento de dados desempenha um papel-chave na migração de dados ao colocar cada informação em seu local correto. A menos que você mapeie seus dados corretamente, corre o risco de criar resultados imprecisos e danificar informações valiosas — problemas que consomem tempo e são difíceis de resolver.
Mesmo se você mantiver a integridade dos dados, um mapeamento ruim pode desalinha r registros, como atribuir detalhes de cliente incorretos e confundir Jane Doe com John Doe. Ao estabelecer um processo confiável de mapeamento de dados, você protege seus dados, mantém a precisão operacional e garante uma transição suave para sua nova plataforma.
Preservação de Dados
A preservação de dados é crucial e frequentemente mais complexa do que parece—vamos detalhar.
Ao longo do tempo, você pode acumular dados em excesso que não precisa imediatamente, mas que deve preservar para uso futuro ou conformidade.
Nesses casos, é comum exportar para armazenamento externo, como um disco rígido ou nuvem. Mas, sem um planejamento adequado, recuperar esses dados pode se tornar difícil. É por isso que a preservação de dados precisa da mesma abordagem estratégica que a migração ativa.
A preservação de dados garante que todas as informações essenciais permaneçam intactas e utilizáveis ao longo do processo de migração. Sem um mapeamento cuidadoso, você pode perder, alterar ou interpretar mal dados importantes, comprometendo sua qualidade e confiabilidade.
O mapeamento de dados eficaz ajuda a preservar registros históricos, metadados, campos personalizados e conteúdo gerado por usuários. Ao definir claramente como migrar cada elemento de dados para um novo sistema, as organizações garantem continuidade, reduzem erros e mantêm conformidade. Em resumo, o mapeamento preciso protege o valor dos seus dados durante a transição.
Você precisa mapear os dados com precisão para usar as ferramentas de transferência de forma eficaz e colocar tudo onde pertence, o que nos leva à seção seguinte.
Tipos de Técnicas de Mapeamento de Dados
Agora vamos analisar rapidamente suas opções. Existem três alternativas para técnicas de mapeamento de dados: manual, semi-automático e automático.
Figura 1: Prós e Contras
| Método | Prós | Contras |
| Automático | Rápido | Custa dinheiro e é suscetível a erros |
| Semi-automático | Meio rápido & Bem preciso | Também custa dinheiro, mas um pouco menos |
| Manual | Preciso Gratuito | Lento |
Não vamos citar ferramentas específicas, mas vamos detalhar os prós e contras gerais de cada método. Porque, sejamos sinceros, escolher a abordagem certa desde o início pode economizar horas — se não dias — de frustração depois.
Aqui está, portanto, uma comparação lado a lado das estratégias de mapeamento de dados.
Mapeamento Manual
Esta é uma abordagem tradicional e manual. Ela envolve assumir total responsabilidade pelo processo de migração, gerenciando manualmente cada etapa. Embora seja demorado e exija muita atenção aos detalhes, pode ser útil ao lidar com pequenos conjuntos de dados ou estruturas altamente específicas. A principal vantagem é que você controla cada parte da migração, monitora cada etapa e aprova todas as mudanças diretamente.
Prós
Controle total sobre cada campo individual
Não requer ferramentas ou softwares especiais
Ideal para projetos pequenos ou altamente personalizados
Contras
Demorado
Propenso a erro humano
Nada escalável
Mapeamento Semi-Automático
Imagine um cenário em que você tem um assistente altamente capaz — o sistema lida com parte do trabalho, mas você mantém autoridade total sobre as decisões. Essa configuração acelera o processo sem sacrificar o controle. Muitas plataformas permitem criar e ajustar mapeamentos em tempo real, oferecendo flexibilidade em vez de prendê-lo a configurações pré-definidas.
Prós
Equilibra velocidade e controle
Reduz o esforço manual
Frequentemente permite edições e validações durante o processo
Contras
Ainda requer algum trabalho manual
Pode exigir curva de aprendizado
Geralmente tem um custo
Mapeamento Automático
Essa abordagem acelera o mapeamento de dados — depois de configurar o sistema, ele executa o trabalho de forma eficiente. Quando você padroniza seus dados e alinha seus sistemas de origem e destino, simplifica a migração e minimiza erros. No entanto, ao trabalhar com sistemas mais antigos ou menos comuns, pode enfrentar problemas de precisão ou compatibilidade.
Prós
Extremamente rápido
Minimiza o trabalho manual
Ótimo para tarefas repetitivas ou de grande volume
Contras
Pode ser caro
Flexibilidade limitada
Pode interpretar incorretamente dados não padrão
Claro, esses não são todos os possíveis prós e contras — você descobrirá mais dependendo do seu caso específico — mas eles fornecem uma visão geral.
Se você deseja uma solução rápida e seus sistemas são compatíveis, o automático é o caminho. No entanto, se a precisão é sua maior prioridade e você está disposto a dedicar um pouco mais de tempo, a opção manual ou semi-automática pode ser a melhor escolha.
No final, tudo se resume a avaliar as compensações e escolher qual metodologia de mapeamento de dados funciona melhor para você.
Comparação dos Métodos de Mapeamento de Dados
| Recurso/Método | Mapeamento Manual | Mapeamento Semi-Automático | Mapeamento Automático |
| Velocidade | Muito lento | Moderado | Extremamente rápido |
| Melhor Caso de Uso | Projetos pequenos ou estruturas de dados altamente personalizadas | Projetos de porte médio | Transferências de dados em larga escala, repetitivas ou padronizadas |
| Esforço Necessário | Alto | Médio | Baixo – o sistema gerencia quase todas as operações |
| Ferramentas Necessárias | Nenhuma | Plataformas ou softwares especializados | Ferramentas/plataformas automáticas dedicadas |
| Precisão | Alta (se feito com cuidado), mas suscetível a erros devido à entrada manual | Alta | Alta |
| Flexibilidade | Muito flexível – adaptado às necessidades específicas | Moderada – mapeamentos e regras editáveis | Limitada – regras fixas, mas com opções personalizadas |
| Escalabilidade | Não escalável | Parcialmente escalável | Altamente escalável |
Processo de Mapeamento de Dados: Passo a Passo
Fazer o mapeamento dos seus dados não precisa ser complicado. Aqui está um guia rápido para realizar o processo da maneira certa:
Passo 1 – Defina suas Fontes e Destinos de Dados
Saiba exatamente de onde seus dados vêm e para onde precisam ir. Essa clareza estabelece a base para todo o restante.
Passo 2 – Analise a Estrutura dos Dados
Verifique cuidadosamente a estrutura subjacente dos dados e entenda bem os tipos de campos, formatos e outras peculiaridades ou inconsistências específicas dos sistemas, tanto na origem quanto no destino.
Passo 3 – Crie um Documento de Mapeamento
Liste como cada campo de origem corresponde a um campo de destino, e adicione quaisquer regras de transformação aplicadas durante o processo.
Passo 4 – Escolha o Método de Mapeamento
Manual, semi-automático ou automático? Escolha o método que melhor se adapta ao tamanho e à complexidade do seu projeto. Ferramentas como o Help Desk Migration facilitam bastante essa etapa.
Passo 5 – Valide o Mapeamento
Teste em um pequeno lote. Garanta que os dados sejam enviados corretamente e que nada se perca no processo.
Passo 6 – Execute o Mapeamento de Dados
Realize a migração ou integração completa com base na configuração testada (você pode optar pela Migração de Demonstração primeiro).
Passo 7 – Revise e Otimize
Depois de mapear os dados, verifique possíveis problemas, ajuste sua configuração e documente melhorias para uma próxima vez.
Quais São as Melhores Práticas para o Mapeamento de Dados?
Siga estas práticas recomendadas para garantir que seu mapeamento de dados seja limpo, confiável e pronto para uso:
Estabeleça Padrões Claros de Dados
Comece definindo convenções de nomenclatura, tipos de dados e formatos padronizados em todo o sistema. Isso facilita o processo e reduz erros mais adiante.
Use Ferramentas Automáticas Sempre que Possível
O mapeamento manual funciona para projetos pequenos, mas ferramentas automáticas como o Help Desk Migration economizam tempo, reduzem erros humanos e escalam facilmente.
Teste com Dados de Amostra
Sempre execute uma migração de teste com um pequeno conjunto de dados. Isso ajuda a detectar incompatibilidades, problemas de formatação ou campos não mapeados antes da finalização.
Valide a Lógica de Mapeamento
Verifique suas regras de transformação e confirme que cada campo mapeado funciona conforme o esperado no sistema de destino. Uma segunda verificação também ajuda.
Ferramentas de Mapeamento de Dados para Considerar
Nem todas as ferramentas de mapeamento de dados são iguais — e isso é ótimo. Mover milhares de tíquetes de suporte, integrar informações de clientes ou criar uma integração empresarial complexa são apenas alguns cenários em que a ferramenta certa pode economizar horas (ou semanas) de trabalho.
Ferramenta Help Desk Migration
O Help Desk Migration foi desenvolvido para realizar migrações de dados rápidas e precisas, sem necessidade de programação.
Essa ferramenta automatizada de migração de dados permite migrar todos os dados essenciais do help desk com precisão e segurança. Você pode transferir campos padrão como ID do tíquete, assunto, status e prioridade, além de usuários (agentes e clientes), organizações, tags, anexos, notas internas e até campos personalizados. O software mantém toda a sua estrutura de dados em um ambiente seguro, garantindo que nada se perca ou seja colocado no lugar errado durante a transição.
Você também tem controle total sobre o mapeamento dos seus dados. O sistema permite renomear campos, ignorar os desnecessários e ajustar a configuração para alinhá-la aos seus processos internos. Essa flexibilidade significa que você não precisa adaptar seus fluxos de trabalho à migração — é a migração que se adapta às suas necessidades.
O Help Desk Migration oferece suporte ao mapeamento de dados em todas as principais plataformas, incluindo Zendesk, Freshdesk, Salesforce, Jira Service Management e muitas outras. Você não precisa de ferramentas extras ou intervenção manual — tudo o que você precisa já está integrado ao serviço.
Antes de realizar uma migração completa, você pode fazer uma Migração de Demonstração Gratuita. Ela oferece uma visão clara de como os seus registros mapeados aparecerão no novo sistema, permitindo analisar o resultado e fazer ajustes conforme necessário. É um recurso tranquilizador que permite correções antes de mover qualquer dado.
- Sem programação, sem estresse
- Pré-configurada para Zendesk, Intercom, Freshdesk e mais
- Personalize tudo — tíquetes, tags, campos e automações
Mapeamento de dados manual
Ao realizar o mapeamento de dados manualmente, você corresponde diretamente cada campo do sistema de origem ao campo correspondente no sistema de destino. Você determina exatamente como cada parte dos dados é transferida, como é formatada e como aparece na plataforma de destino.
Você ganha controle total sobre o processo, tornando o mapeamento manual ideal para migrações altamente específicas, especialmente em setores regulamentados ou em sistemas legados onde precisão e conformidade são fundamentais.
Escrita de script API personalizado
Ao escrever um script API personalizado para mapeamento de dados, você cria um código que se conecta diretamente aos sistemas de origem e destino através de suas APIs. Você controla como o script extrai, transforma e transfere os dados, permitindo aplicar lógica complexa, mesclar campos, reformatar valores ou atender a requisitos exclusivos da plataforma. Essa abordagem oferece máxima flexibilidade e precisão.
Modelo de Mapeamento de Dados: Como É e Como Usá-lo
Um modelo de mapeamento de dados é seu guia para alinhar campos entre dois sistemas. Ele mostra de onde vêm seus dados, para onde vão e o que (se houver algo) precisa ser transformado ao longo do caminho. Quer você esteja migrando de uma plataforma de help desk para outra ou sincronizando sistemas, um modelo claro pode economizar horas de tentativa e erro e evitar erros custosos.
Conclusão – Por Que o Mapeamento de Dados É Importante
Para garantir precisão durante a integração, é importante seguir as melhores práticas de mapeamento de dados.
O mapeamento de dados é a espinha dorsal de qualquer migração, integração ou transformação de dados bem-sucedida. Sem ele, seus dados não têm direção — são apenas informações brutas se movendo sem contexto. Quando o mapeamento é feito corretamente, cada dado é colocado exatamente onde deveria estar, no formato correto e pronto para uso.
Uma estratégia bem planejada preserva a integridade dos dados e melhora a usabilidade, reduzindo retrabalho após a migração. Seja transferindo tíquetes, usuários ou campos personalizados, o mapeamento adequado ajuda a manter a continuidade dos negócios e operações diárias sem interrupções.
Não sabe por onde começar com o mapeamento de dados?
Sem problema — nossos especialistas estão aqui para ajudar. Vamos analisar seu esquema atual, identificar requisitos de mapeamento e implementar uma solução personalizada que atenda às suas necessidades operacionais.
Perguntas Frequentes sobre Mapeamento de Dados (FAQ)
Primeiro, identifique os campos de origem e destino e analise a estrutura dos dados para entender como cada elemento se alinha. Crie um documento de mapeamento para orientar o processo e escolha o método mais adequado. Valide o mapeamento para garantir precisão, execute o mapeamento de dados e, por fim, revise e otimize os resultados para máxima eficiência.
Muitas ferramentas dependem do caso de uso. Para migração de dados, o Help Desk Migration é uma ferramenta desenvolvida especificamente para automatizar e simplificar o processo de mapeamento.
Mapeamento de dados — conectar dados de um sistema a outro, campo por campo. Modelagem de dados envolve projetar a estrutura e os relacionamentos dos dados dentro de um sistema. Em resumo: mapeamento = movimento, modelagem = estrutura.
Sim, e isso economiza muito tempo. Soluções como o Help Desk Migration oferecem recursos de mapeamento automático que gerenciam a maior parte do trabalho, especialmente ao lidar com plataformas padrão.
