Se você já trabalhou com dados pelo menos uma vez na vida, provavelmente já ouviu falar do processo de mapeamento de dados. Database é crucial para tornar sua próxima migração de dados tranquila e eficiente.
Mas como funciona o mapeamento de dados? Qual a sua relação com a velocidade? Afinal, todas as migrações de dados rápidas hoje em dia? Se você está começando agora, analisar alguns exemplos de mapeamento de dados pode ajudar a esclarecer o que sua configuração específica pode precisar.
O que é mapeamento de dados?
O mapeamento de dados é o processo de associar campos de dados de um sistema a campos específicos em outro sistema. Na help desk migration , o mapeamento de dados é usado para determinar como transferir 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 associadas e organizadas.
Exemplo de mapeamento de dados:
Suponha que você migre do Zendesk para Freshdesk. No mapeamento de dados, você define como cada campo no Zendesk corresponde ao seu campo no Freshdesk.
Por exemplo:
- O campo "Assunto do Ticket" do Zendeskfoi substituído pelo campo "Assunto" do Freshdesk.
- "E-mail do solicitante" como "E-mail do cliente".
- Um ticket com o status "Aberto" no Zendesk é mapeado para o status "Aberto" no Freshdesk.
- Um campo personalizado Zendesk denominado "Tipo de Produto" é equivalente a um campo personalizado Freshdesk denominado "Categoria de Produto"
- O "Responsável" Zendesk com o campo "Agente" Freshdesk .
Dessa forma, todos os dados críticos permanecem precisos e funcionais após a migração.
Por que você precisa de mapeamento de dados?
Agora que abordamos os conceitos básicos de mapeamento de dados, vamos explorar por que essa etapa é tão crucial na migração. Um mapeamento de dados adequado é importante, mas esses três motivos são essenciais para uma transição bem-sucedida.
Integração de dados
A integração de dados é o processo de combinar dados de diferentes sistemas de origem em um sistema de destino de forma integrada e consistente. Envolve o mapeamento de dados ou a correlação de campos do sistema de origem para campos equivalentes no sistema de destino, visando a transformação adequada dos dados.
Ao mapear os dados com precisão, você garante a transferência correta de tickets, usuários, campos, anexos e tags, preservando a integridade, a consistência e a funcionalidade completa no sistema de destino.
Antes de iniciar o processo de integração, utilize um modelo de mapeamento de dados para entender como cada campo do seu sistema de origem se alinha com os campos da plataforma de destino.
Migração de dados
Para migrar dados entre plataformas , é necessário ajustá-los para que o novo sistema os reconheça e interprete. Mas isso é apenas metade do processo.
O mapeamento de dados desempenha um papel fundamental na migração, colocando cada informação em seu devido lugar. A menos que o mapeamento seja feito corretamente, corre-se o risco de obter resultados imprecisos e danificar informações valiosas, problemas que consomem muito tempo e são difíceis de corrigir.
Mesmo mantendo a integridade dos dados, um mapeamento inadequado pode levar a registros incorretos, como atribuir informações erradas ao cliente 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 tranquila para sua nova plataforma.
Preservação de dados
A preservação de dados é crucial e, muitas vezes, mais complexa do que parece — vamos analisá-la em detalhes.
Com o tempo, você pode acumular dados em excesso que não precisa imediatamente, mas que devem ser preservados para uso futuro ou para fins de conformidade.
Nesses casos, a exportação para armazenamento externo, como um disco rígido ou a nuvem, é comum. No entanto, sem um planejamento adequado, recuperar esses dados pode se tornar difícil. É por isso que a preservação de dados exige a mesma abordagem estratégica que a migração ativa.
A preservação de dados garante que todas as informações essenciais permaneçam intactas e utilizáveis durante todo o processo de migração. Sem um mapeamento cuidadoso, você pode perder, alterar ou interpretar erroneamente dados importantes, comprometendo sua qualidade e confiabilidade.
Um mapeamento de dados eficaz ajuda a preservar registros históricos, metadados, campos personalizados e conteúdo gerado pelo usuário. Ao definir claramente como migrar cada elemento de dados para um novo sistema, as organizações garantem a continuidade, reduzem erros e mantêm a conformidade. Em resumo, um mapeamento preciso protege o valor dos seus dados durante a transição.
É necessário mapear os dados com precisão para usar as ferramentas de transferência de forma eficaz e colocar tudo em seu devido lugar, o que nos leva à próxima seção.
Tipos de técnicas de mapeamento de dados
Vamos agora analisar brevemente suas opções. Existem três alternativas para técnicas de mapeamento de dados: manual, semiautomática e automática.
Figura 1: Prós e Contras
| Método | Prós | Contras |
| Automático | Rápido | Custa dinheiro e é propenso a erros |
| Semiautomático | Meio rápido e bastante preciso | Também custa dinheiro, mas um pouco menos |
| Manual | Preciso e gratuito | Lento |
Não vamos citar nomes de ferramentas, mas vamos analisar os prós e os contras gerais de cada método. Porque, sejamos sinceros, escolher a abordagem certa desdefront pode poupar horas — ou até dias — de frustração mais tarde.
Aqui está, portanto, uma comparação lado a lado de estratégias de mapeamento de dados.
Mapeamento manual
Esta é uma abordagem tradicional e manual. Envolve assumir total responsabilidade pelo processo de migração, gerenciando manualmente cada etapa. Embora esse método seja demorado e exija muita atenção aos detalhes, pode ser prático ao lidar com conjuntos de dados pequenos ou estruturas de dados muito específicas. A principal vantagem é que você controla todas as partes da migração, monitora cada etapa e aprova todas as alterações diretamente.
Prós
Controle total sobre cada campo
Não requer ferramentas ou software especiais
Ideal para projetos pequenos ou altamente personalizados
Contras
Demorado
Sujeito a erros humanos
Nada escalável
Mapeamento semiautomático
Imagine um cenário em que você tem um assistente altamente capacitado — o sistema lida com parte da carga de trabalho, mas você mantém total autonomia para tomar 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 restringir você a configurações predefinidas.
Prós
Equilibra velocidade e controle
Reduz o esforço manual
Geralmente permite edições e validações durante o processo
Contras
Ainda requer alguma entrada manual
Pode envolver uma curva de aprendizado
Geralmente tem um custo
Mapeamento automático
Essa abordagem acelera o mapeamento de dados — uma vez configurado o sistema, ele lida com a carga de trabalho de forma eficiente. Ao padronizar seus dados e alinhar seus sistemas de origem e destino, você simplifica a migração e minimiza erros. No entanto, se você trabalha com sistemas mais antigos ou menos comuns, pode enfrentar problemas de precisão ou compatibilidade.
Prós
Extremamente rápido
Minimiza a carga de trabalho manual
Ideal para tarefas repetitivas ou de grande volume
Contras
Pode ser caro
Flexibilidade limitada
Pode haver interpretação errônea de dados não padronizados
É claro que esses não são todos os prós e contras possíveis — você descobrirá mais dependendo do seu caso específico —, mas eles lhe dão uma ideia geral.
Se você busca uma solução rápida e seus sistemas são compatíveis, o modo automático é a melhor opção. No entanto, se a precisão é sua prioridade e você está disposto a investir um pouco mais de tempo, uma opção manual ou semiautomática pode ser mais adequada.
No final das contas, tudo se resume a ponderar as vantagens e desvantagens e escolher a metodologia de mapeamento de dados que melhor se adapta às suas necessidades.
Comparação de Métodos de Mapeamento de Dados
| Recurso/Método | Mapeamento manual | Mapeamento semiautomático | Mapeamento automático |
| Velocidade | Muito lento | Moderado | Extremamente rápido |
| Melhor caso de uso | Projetos de pequeno porte ou estruturas de dados altamente personalizadas | Projetos de médio porte | Transferências de dados em larga escala, repetitivas ou padronizadas |
| Esforço necessário | Alto | Médio | Baixo – o sistema lida com quase todas as operações |
| Ferramentas necessárias | Nenhum | Plataformas ou softwares especializados | Ferramentas/plataformas automatizadas dedicadas |
| Precisão | Alta (se tiver cuidado), mas propensa a erros devido à entrada manual | Alto | Alto |
| Flexibilidade | Muito flexível – adaptado às necessidades específicas | Moderado – mapeamentos e regras editáveis | Limitado – regras fixas, mas com opções de personalização |
| Escalabilidade | Não escalável | Parcialmente escalável | Altamente escalável |
Processo de Mapeamento de Dados: Detalhamento Passo a Passo
Mapear seus dados não precisa ser uma dor de cabeça. Aqui está um guia rápido para realizar o processo de mapeamento de dados corretamente:
Etapa 1 – Defina suas fontes e destinos de dados
Saiba exatamente de onde seus dados vêm e para onde precisam ir. Clareza nesse ponto estabelece a base para todo o resto.
Etapa 2 – Analisar a estrutura de dados
Analise cuidadosamente a estrutura de dados subjacente e tenha um bom entendimento dos tipos de campos, formatos e outras peculiaridades ou inconsistências específicas do sistema, tanto no ambiente de origem quanto no de destino.
Etapa 3 – Criar 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.
Etapa 4 – Escolha o método de mapeamento
Manual, semiautomático ou automático? Escolha o método que melhor se adapta ao tamanho e à complexidade do seu projeto. Ferramentas como Help Desk Migration facilitam muito essa etapa.
Etapa 5 – Validar o mapeamento
Faça o teste em um pequeno lote. Certifique-se de que os dados sejam recebidos corretamente e que nada se perca na tradução.
Etapa 6 – Realizar o mapeamento de dados
Execute a migração ou integração completa com base na sua configuração testada (você pode optar pela Migração de Demonstração inicialmente).
Etapa 7 – Revisar e Otimizar
Após mapear os dados, verifique se há problemas, ajuste sua configuração e documente as melhorias para a próxima vez.
Quais são as melhores práticas para mapeamento de dados?
Siga estas boas práticas para garantir que seu mapeamento de dados seja preciso, confiável e pronto para uso:
Estabelecer padrões de dados claros
Comece estabelecendo convenções de nomenclatura, tipos de dados e formatos padrão em todo o sistema. Isso facilita o trabalho e diminui a probabilidade de erros posteriormente.
Utilize ferramentas automatizadas sempre que possível
O mapeamento manual funciona bem para projetos pequenos, mas ferramentas de automação como Help Desk Migration economizam tempo, reduzem erros humanos e são facilmente escaláveis.
Teste com dados de amostra
Sempre execute uma pequena migração de teste primeiro. Isso ajuda a detectar incompatibilidades, problemas de formatação ou campos ausentes antes de finalizar.
Validar a lógica de mapeamento
Verifique novamente suas regras de transformação e confirme se todos os campos mapeados funcionam conforme o esperado no sistema de destino. Uma segunda opinião também ajuda.
Ferramentas de mapeamento de dados a considerar
todas as ferramentas de mapeamento de dados são iguais, e isso é ótimo. Migrar milhares de chamados de suporte, integrar informações de clientes ou criar uma integração empresarial complexa são apenas alguns exemplos de cenários em que a ferramenta certa pode economizar horas (ou semanas) de trabalho.
Ferramenta Help Desk Migration
Help Desk Migration foi desenvolvido para realizar migrações de dados rápidas e precisas sem a necessidade de programação.
Esta 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 ticket, assunto, status e prioridade, além de usuários (agentes e clientes), organizações, tags, anexos, notas internas e até mesmo campos personalizados. O software preserva toda a sua estrutura de dados em um ambiente seguro, garantindo que nada se perca ou seja extraviado durante a migração.
Você também tem controle total sobre o mapeamento dos seus dados. O sistema permite renomear campos, ignorar os desnecessários e ajustar a configuração para que esteja alinhada aos seus processos internos. Essa flexibilidade significa que você não precisa adaptar seus fluxos de trabalho à migração — o sistema se adapta às suas necessidades.
Help Desk Migration oferece suporte ao mapeamento de dados em todas as principais plataformas, incluindo Zendesk, Freshdesk, Salesforce, Jira Service Managemente muitas outras. Você não precisa de ferramentas adicionais nem de 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 seus registros mapeados aparecerão no novo sistema, permitindo que você visualize o resultado e faça os ajustes necessários. Essa é uma ferramenta tranquilizadora que permite fazer correções antes de transferir qualquer dado.
- Sem programação, sem estresse
- Pré-configurado para Zendesk, Intercom, Freshdeske muito mais
- Personalize tudo: ingressos, etiquetas, campos e automações
Mapeamento manual de dados
Ao realizar o mapeamento manual de dados, você associa diretamente cada campo do seu sistema de origem ao campo correspondente no sistema de destino. Você determina exatamente como cada dado é transferido, como é formatado e como aparece na plataforma de destino.
Você obtém controle total sobre o processo, tornando o mapeamento manual ideal para migrações altamente específicas, especialmente em setores regulamentados ou sistemas legados onde a precisão e a conformidade são fundamentais.
Criação de scripts de API personalizados
Ao escrever um script de API personalizado para mapeamento de dados, você cria um código que se conecta diretamente aos sistemas de origem e destino por meio 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 específicos da plataforma. Essa abordagem oferece máxima flexibilidade e precisão.
Modelo de Mapeamento de Dados: Como Ele É e Como usá-lo
Um modelo de mapeamento de dados é o seu guia essencial para alinhar campos entre dois sistemas. Ele mostra a origem e o destino dos seus dados, além de indicar o que (se houver) precisa ser alterado ao longo do processo. Seja para migrar de uma plataforma de help desk para outra ou para sincronizar sistemas, um modelo claro pode economizar horas de trabalho e evitar erros dispendiosos.
Conclusão: Por que o mapeamento de dados é importante
Para garantir a precisão durante a integração, é importante seguir as melhores práticas de mapeamento de dados.
O mapeamento de dados é a espinha dorsal de qualquer processo bem-sucedido de migração, integração ou transformação de dados. Sem ele, seus dados ficam sem direção — são apenas informações brutas se movendo sem contexto. Quando você faz o mapeamento de dados corretamente, coloca cada dado exatamente onde ele pertence, no formato correto e pronto para uso.
Uma estratégia de mapeamento bem planejada preserva a integridade dos dados e melhora a usabilidade, reduzindo o trabalho de limpeza pós-migração. Seja para transferir tickets, usuários ou campos personalizados, um mapeamento de dados adequado ajuda a manter a continuidade dos negócios e a garantir o bom funcionamento das operações diárias.
Não sabe por onde começar com o mapeamento de dados?
Sem problemas — nossos especialistas estão aqui para ajudar . Analisaremos seu esquema atual, identificaremos os requisitos de mapeamento e implementaremos uma solução personalizada que atenda às suas necessidades operacionais.
Perguntas frequentes sobre mapeamento de dados (FAQ)
Primeiramente, identifique os campos de origem e destino e, em seguida, analise a estrutura dos dados para entender como cada elemento se relaciona. Crie um documento de mapeamento para orientar o processo e escolha o método de mapeamento mais adequado. Valide o mapeamento para garantir a precisão, execute o mapeamento de dados e, por fim, revise e otimize os resultados para obter a máxima eficiência.
Muitas ferramentas dependem do caso de uso. Para migração de dados, Help Desk Migration é uma ferramenta desenvolvida especificamente para automatizar e simplificar o processo de mapeamento de dados.
Mapeamento de dados – conectar dados de um sistema para outro, de campo para campo. Modelagem de dados envolve projetar a estrutura e os relacionamentos dos dados dentro de um sistema. Em resumo: mapeamento = movimentação , modelagem = estrutura .
Sim, e economiza muito tempo. Soluções como Help Desk Migration Oferecem recursos de mapeamento automatizado que gerenciam a maior parte da carga de trabalho, principalmente ao lidar com plataformas padrão.
