Im Kontext von Business Intelligence und Datenmanagement bezieht sich Mapping auf den Prozess der Verknüpfung und Zuordnung von Datenattributen, -elementen oder -feldern zwischen verschiedenen Datenquellen, Datenmodellen, Datenbanken, Dateiformaten, Tabellen oder Systemen. Mapping ist ein wichtiger Schritt in Datenintegrations-, Datenmigrations-, ETL- (Extract, Transform, Load) und Datenkonsolidierungsprozessen, bei denen Daten aus unterschiedlichen Quellen extrahiert, transformiert, angepasst und in ein zentrales Data Warehouse oder ein anderes Datenspeichersystem geladen werden.
Mapping ermöglicht es, die Struktur, das Format, die Semantik, die Beziehungen und die Bedeutung von Daten zu harmonisieren, zu standardisieren und zu vereinheitlichen, um die Konsistenz, Genauigkeit, Qualität und Kompatibilität der Daten für die Analyse, Berichterstattung und Entscheidungsfindung zu gewährleisten. Mapping kann auch die Anwendung von Geschäftsregeln, Konvertierungsformeln, Validierungsbedingungen, Bereinigungslogik und Anreicherungsfunktionen umfassen, um die Daten aufzubereiten, zu bereinigen, zu korrigieren und zu verbessern.
Mapping-Verfahren und -Techniken können manuell, semi-automatisch oder automatisch durchgeführt und mithilfe spezialisierter Datenintegrations-, Datenqualitäts-, ETL- oder Datenmodellierungswerkzeuge und -software entwickelt, getestet, dokumentiert und verwaltet werden.