Permita que la inteligencia artificial decodifique sus mapeos EDI en MapForce
De todos los formatos de datos con los que un desarrollador de integración trabaja, EDI es el que más probablemente puede ralentizar el proceso en la etapa de mapeo. Los estándares tienen décadas de antigüedad, los identificadores son concisos por diseño, y la estructura es muy compleja. Un segmento como NAD o un grupo como SG29 tienen un significado comercial real y específico, pero nada en su nombre indica cuál es ese significado. Antes de poder conectar un solo campo EDI a una base de datos de destino, es necesario saber qué representa, lo que generalmente implica consultar la especificación del mensaje.
Esa labor de decodificación es la parte de la integración EDI que es más difícil de automatizar. Determinar a qué columna de destino corresponde cada elemento de origen, que a menudo está codificado, es un proceso lento y manual que depende completamente de alguien que ya conozca el formato.
Aquí es donde Altova AI en MapForce resulta más útil. Entiende el significado detrás de esos identificadores EDI, a menudo complejos, propone las conexiones adecuadas y le permite aceptarlas una por una, sin necesidad de que traduzca la especificación previamente.
Mapas de datos generados por inteligencia artificial en MapForce: conozca Altova AI
La mayor parte del tiempo que se invierte en un proyecto de integración de datos no se dedica a ejecutarlo, sino a definirlo. Conectar un esquema de origen con uno de destino implica comparar campos uno por uno en sistemas que rara vez coinciden en estructura, nombres o lenguaje. La fuente de datos utiliza cust_nm;, mientras que el destino requiere CustomerName. Un socio de EDI envía segmentos N1 y PO1 que no tienen sentido hasta que se cruzan con una especificación. Un lado está en chino, y el otro en inglés.
Y la simple correspondencia entre campos es solo la mitad del trabajo; establecer la conexión entre ellos rara vez implica una línea recta. También es necesario definir las funciones de procesamiento de datos y los filtros que permiten que un valor de origen se ajuste al destino: concatenar o dividir cadenas de texto, reformatear fechas, convertir unidades o códigos, aplicar lógica condicional y filtrar los registros que no deberían ser procesados en absoluto. Multiplique todo eso por unos cientos de campos y tendrá la parte del trabajo que lleva más tiempo y que requiere el conocimiento más especializado.
La capa de ejecución de ETL se ha resuelto durante años creación de contenido La herramienta no ha logrado cerrar esa brecha. Ahí es donde Altova AI marca la diferencia.
Nueva versión de Altova AI: Asistencia inteligente para XMLSpy, MapForce y DatabaseSpy
La versión 2026, lanzamiento 2, de Altova Software ya está disponible y ofrece importantes nuevas funcionalidades, incluyendo la introducción del Altova AI Server. Disponible como una suscripción opcional que se integra directamente con los productos Altova MissionKit, Altova AI aporta asistencia inteligente y contextualizada a MapForce, XMLSpy y DatabaseSpy, directamente dentro de las herramientas que ya utiliza.
Autenticación biométrica para aplicaciones en MobileTogether 10.3
La versión 10.3 de Altova MobileTogether, el framework multiplataforma para la creación de aplicaciones empresariales y móviles centradas en datos, ya está disponible. Esta nueva versión incluye autenticación biométrica para los usuarios finales, nuevas funcionalidades de edición de imágenes, mejoras de seguridad para el servidor MobileTogether y una serie de optimizaciones para aumentar la productividad de los desarrolladores de aplicaciones que trabajan en MobileTogether Designer.
Depuración de XSLT: Identificación y corrección de errores de transformación
Para cualquier persona que trabaje con XML, XSLT es una herramienta poderosa e indispensable, pero también es notoriamente difícil de depurar. ¿Transforma un archivo XML grande y obtienes resultados inesperados? Podrías pasar horas tratando de averiguar si el problema está en la lógica de tu plantilla, en tus expresiones XPath o en los datos de origen. Sin las herramientas de depuración adecuadas, el desarrollo de XSLT se convierte en una fuente de frustración. Exploremos cómo el enfoque correcto para la depuración puede ahorrarte enormes cantidades de tiempo.
La guía completa para la edición de XML
Si trabaja con datos, archivos de configuración, servicios web, informes financieros o contenido estructurado, es muy probable que se haya encontrado con XML. Ya sea que esté desarrollando APIs, gestionando datos empresariales o trabajando con documentos XBRL, XML sigue siendo uno de los formatos de datos más utilizados en el ámbito profesional. Sin embargo, editar XML de manera efectiva es otra cuestión. En esta guía, le explicaremos en qué consiste realmente la edición de XML, por qué es importante en 2026 y cómo las herramientas adecuadas pueden transformar su flujo de trabajo.
Automatice los flujos de trabajo de integración y transformación de datos con el servidor FlowForce
Las organizaciones que manejan grandes volúmenes de datos entrantes saben lo rápido que el procesamiento manual se convierte en un cuello de botella. Los archivos llegan en diferentes formatos, las reglas de negocio varían según la región o el cliente, y el margen de error es mínimo. Lo que se necesita es una canalización de procesamiento de datos fiable que pueda enrutar, transformar y calcular los datos de forma automática, sin intervención humana.
Exactamente para eso están diseñados Altova FlowForce Server y MapForce Server. En nuestro último tutorial en video, explicamos paso a paso un escenario completo de automatización de flujos de trabajo, desde el principio hasta el final.
Comparación de archivos Markdown en la era de la inteligencia artificial autónoma: ¿Por qué DiffDog
Markdown se ha convertido, de forma discreta, en uno de los formatos de archivo más importantes en el desarrollo de software. Desde los archivos README y la documentación, hasta la configuración y la gestión de proyectos, los archivos .md están en todas partes. Sin embargo, existe un uso más reciente y fascinante que está impulsando a Markdown a la vanguardia: la configuración de personalidades para la inteligencia artificial.
Las plataformas de vanguardia, como OpenClaw, un marco de trabajo de asistente de inteligencia artificial de código abierto, utilizan una serie de archivos Markdown especiales llamados SOUL.md, IDENTITY.md, MEMORY.md, HEARTBEAT.md y TOOLS.md para definir la personalidad, el comportamiento, la memoria y los principios de funcionamiento de un agente de IA. Cada vez que un asistente de OpenClaw inicia una nueva sesión, lee estos archivos Markdown como parte del mensaje del sistema, esencialmente "definiéndose a sí mismo". Esto convierte a SOUL.md y a estos otros documentos en archivos de configuración dinámicos que se ajustan y perfeccionan con el tiempo, de manera similar al código fuente.
Cuando se requiere un proceso de mejora continua, es necesario contar con una herramienta confiable para comparar y fusionar archivos. Ahí es donde entra Altova DiffDog.
Transformación de datos en cadena
Los proyectos complejos de ETL (extracción, transformación y carga) e integración de datos rara vez se ajustan a una única transformación. Los desarrolladores a menudo crean flujos de datos de múltiples etapas, donde la salida de una etapa se convierte en la entrada para la siguiente. Este enfoque facilita la gestión de dependencias, la reutilización de la lógica y el mantenimiento de flujos de trabajo complejos. Dividir las transformaciones en mapeos más pequeños y por etapas también simplifica las pruebas, la depuración y la escalabilidad a largo plazo.
Altova MapForce admite este enfoque a través de las transformaciones de datos en cadena, lo que le permite conectar múltiples transformaciones en un flujo de trabajo de procesamiento estructurado. Este artículo explica cuándo utilizar transformaciones en cadena, los problemas que resuelven en los flujos de datos del mundo real y cómo construir un flujo de trabajo modular y de múltiples etapas en MapForce.
Convertir automáticamente archivos EDI a formato XML
EDI sigue siendo una tecnología fundamental para el intercambio de datos en el ámbito empresarial (B2B), a pesar de la continua evolución de las arquitecturas de integración modernas. Durante décadas, los estándares EDI como X12 y EDIFACT han permitido una comunicación fiable y estructurada entre socios comerciales en diversos sectores, como el comercio minorista, la atención médica, la logística y las finanzas. Su larga trayectoria es un testimonio de su estabilidad, escalabilidad y amplia adopción, especialmente en transacciones de alto volumen y de importancia crítica.
Al mismo tiempo, los sistemas empresariales actuales dependen cada vez más de XML, JSON, bases de datos, APIs y servicios basados en la nube. Si bien EDI es excelente para el intercambio de datos estandarizado, sus formatos compactos y basados en la posición no están diseñados para ser fácilmente legibles por humanos ni para ser utilizados directamente por las aplicaciones modernas. Como resultado, los datos de EDI deben ser traducidos y transformados para integrarse de manera fluida con los sistemas y flujos de trabajo empresariales contemporáneos.
Altova MapForce aborda este desafío con un enfoque gráfico y potente para transformar datos EDI a otros formatos de datos más comunes. Incluso incluye una conversión automática de EDI a XML.
Herramientas sencillas para la edición de archivos YAML
Dado que YAML se está utilizando cada vez más en archivos de configuración e intercambio de datos, tiene sentido que los desarrolladores busquen editores especializados en YAML para añadir a sus herramientas de trabajo habituales.
Aunque YAML es sencillo, su estricta dependencia de la indentación y el formato puede hacerlo propenso a errores. Las herramientas de YAML más avanzadas ofrecen funciones que pueden acelerar la programación al tiempo que minimizan estos problemas. XMLSpy incluye un editor de YAML basado en texto, fácil de usar, así como una vista de cuadrícula YAML única. La vista de cuadrícula YAML representa la estructura del documento de una manera visual que facilita su comprensión, a la vez que desbloquea funcionalidades adicionales para una edición eficiente.
Desarrollar una aplicación que utilice MQTT
A medida que la adopción del Internet de las Cosas (IoT) se acelera, los desarrolladores se enfrentan cada vez más a la tarea de conectar un gran número de dispositivos distribuidos a través de redes poco fiables o con un ancho de banda limitado. En estos entornos, la elección del protocolo de comunicación es fundamental. MQTT se ha convertido en un estándar ampliamente adoptado para el IoT y los sistemas basados en eventos, debido a su bajo consumo de recursos, su baja latencia y su eficiente modelo de mensajería de publicación/suscripción.
MQTT es lo suficientemente flexible para soportar proyectos de automatización, desde los más pequeños y experimentales hasta implementaciones a gran escala en entornos de producción. Permite el intercambio de datos en tiempo real entre dispositivos, minimizando la carga en la red, lo que lo hace ideal para escenarios como redes de sensores, automatización industrial y monitorización remota.
Altova MobileTogether ofrece soporte nativo para la creación de aplicaciones habilitadas para MQTT para iOS, Android y Windows. Su enfoque de desarrollo rápido de aplicaciones móviles (RMAD) permite a los desarrolladores integrar la mensajería MQTT en aplicaciones multiplataforma de forma rápida, manteniendo al mismo tiempo el control sobre la lógica de la aplicación y el manejo de datos.
Veamos cómo funciona.
Mapeo de datos simplificado
Con su interfaz visual e intuitiva de arrastrar y soltar, MapForce siempre ha estado diseñado para facilitar la asignación y la integración de datos. En la última versión, dos nuevas funciones hacen que los primeros pasos sean aún más sencillos para los usuarios que no trabajan con herramientas de integración de datos o ETL de forma habitual. Los analistas de datos de hoy en día, los usuarios avanzados de Excel y los usuarios empresariales con conocimientos técnicos a menudo necesitan asignar y convertir datos como parte de su flujo de trabajo habitual, y ahora pueden aprovechar la potencia de MapForce para lograrlo.
Una nueva barra guía ayuda a los principiantes a configurar un proyecto de mapeo, y una galería de componentes visuales ofrece una forma clara y organizada para encontrar e insertar los componentes necesarios para diferentes formatos de datos y tareas de procesamiento.
En conjunto, estas mejoras ayudan a los nuevos usuarios a familiarizarse rápidamente con la plataforma y a comenzar a desarrollar su primer proyecto de mapeo de datos.
Cómo ver y editar documentos en formato BSON
A medida que las aplicaciones se vuelven más complejas, los desarrolladores necesitan formatos de serialización de datos que sean compactos, rápidos de procesar y fáciles de usar en los sistemas de bases de datos modernos. Un formato que sigue ganando popularidad es BSON (JSON binario).
Aunque BSON es eficiente y está diseñado para el rendimiento, editar directamente los datos BSON sin procesar no es práctico, ya que es un formato binario y prácticamente ilegible para los humanos. Es ahí donde un editor de BSON profesional se vuelve importante, ya que ofrece una vista jerárquica y legible para facilitar la inspección, la edición y la resolución de problemas de los datos.
Para satisfacer esta necesidad, XMLSpy ahora incluye un editor de BSON con todas las funciones necesarias para editar y convertir documentos BSON, todo ello en el mismo entorno familiar que los desarrolladores utilizan para trabajar con XML, JSON y YAML.
Utilizar tablas de decisión para simplificar la lógica de mapeo de datos
Un aspecto fundamental de cualquier proyecto de mapeo de datos es la definición de las reglas de procesamiento de datos, que sirven para transformar los datos desde su origen hasta la estructura de datos de destino. Sin embargo, cuando estas reglas implican múltiples condiciones y excepciones, la lógica puede volverse rápidamente compleja y difícil de mantener.
Si sus mapeos de datos están unidos por una compleja red de condiciones, no es el único caso. Las tablas de decisión simplifican esa complejidad, permitiéndole definir reglas de negocio en un formato tabular claro y fácil de leer, probar y mantener. Para los equipos de ETL e integración de datos, ofrecen mantenibilidad y consistencia, especialmente cuando se implementan directamente en MapForce.
Desbloquear archivos PDF escaneados con soporte OCR en MapForce
Para muchas organizaciones, los archivos PDF son tanto una fuente de datos esencial como un obstáculo constante en los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) y en la integración de datos. Si bien los archivos PDF modernos, que contienen texto seleccionable, son relativamente fáciles de procesar, una parte importante de los datos críticos para el negocio permanece atrapada en documentos escaneados: archivos de papel digitalizados, registros antiguos y archivos basados en imágenes, donde el texto existe únicamente como píxeles, y no como caracteres legibles por máquina. El desafío radica en transformar su contenido no estructurado en datos utilizables.
La función de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) integrada en el extractor de PDF de MapForce soluciona esta limitación, transformando el contenido de los archivos PDF basados en imágenes en datos estructurados y extraíbles, listos para ser procesados y adaptados a otros formatos.
Novedades del software de Altova versión 2026
La versión 2026 de Altova, que abarca desde BSON hasta XBRL, pasando por el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), incorpora un importante nuevo soporte para varios estándares y tecnologías de la industria. Para los clientes de las herramientas de desarrollo de escritorio, el software de servidor y las soluciones regulatorias de Altova, esta versión incluye una combinación de nuevas herramientas y funcionalidades, junto con un soporte actualizado para las nuevas versiones de bases de datos y estándares en toda la línea de productos.
Veamos los aspectos más destacados.
Informes XBRL según los principios contables generalmente aceptados de EE. UU.: Requisitos, desafíos y soluciones
En los Estados Unidos, las empresas que presentan informes a la Comisión de Valores y Bolsa (SEC) deben elaborar sus estados financieros de acuerdo con los Principios de Contabilidad Generalmente Aceptados, o US GAAP. Estas normas proporcionan la base para una presentación de informes financieros consistente, transparente y comparable en todas las empresas que cotizan en bolsa.
Durante la última década, la SEC ha añadido una capa adicional a este requisito: no solo deben publicarse los informes financieros en formatos legibles para los humanos, como PDF o HTML, sino que también deben presentarse utilizando XBRL. Y si bien la estandarización de los datos de esta manera ofrece numerosos beneficios, etiquetar los datos financieros para XBRL puede ser un desafío para los contadores y analistas, que son expertos en datos contables, pero no en lenguajes de marcado.
Ante estos desafíos, las empresas a menudo recurren a herramientas especializadas para agilizar la etiquetación XBRL según los estándares US-GAAP. Una de estas soluciones es xbrl-tagging.com, que ofrece una forma sencilla e intuitiva para que las organizaciones gestionen la complejidad de la presentación de informes estructurados, y además es gratuita.
Herramientas ESEF
El acrónimo ESEF ha estado en el centro de la atención de los profesionales del sector financiero en toda la Unión Europea y el Reino Unido desde mediados de 2019, cuando se anunció la obligación de presentación de informes por parte de la Autoridad Europea de Valores y Mercados (ESMA).
ESEF, que significa Formato Electrónico Único Europeo, es un estándar de presentación de informes financieros digitales basado en XBRL. Desde principios de 2020, las empresas que cotizan en los mercados regulados de la Unión Europea están obligadas a elaborar sus informes anuales de acuerdo con las normas de ESEF.
¿Qué significa exactamente el cumplimiento de los estándares ESEF, y qué se necesita para cumplir con los requisitos de presentación de informes? Analicemos los aspectos básicos y algunas herramientas que facilitan este proceso.
Una solución sencilla para la etiquetación XBRL (¡y es gratuita!)
En la última década, el lenguaje de informes empresariales extensible (XBRL) ha evolucionado desde un formato de informes especializado hasta convertirse en la base fundamental de la divulgación financiera, con regulaciones ya implementadas por la SEC, la ESMA y numerosas otras autoridades en todo el mundo. Si bien este cambio ofrece una mayor estandarización, transparencia y comparabilidad de los datos financieros, también plantea importantes desafíos para las empresas que deben cumplir con estas normativas.
Las organizaciones deben gestionar taxonomías extensas y complejas, adaptarse a los diversos requisitos jurisdiccionales y mantenerse al día con las actualizaciones frecuentes, todo ello garantizando la precisión de los datos extraídos tanto de tablas estructuradas como de informes narrativos que se elaboran para un público humano.
Los métodos tradicionales, que requieren una gran cantidad de código, a menudo ralentizan los equipos de elaboración de informes y aumentan la dependencia de consultores externos. Por eso, Altova desarrolló un enfoque completamente visual para la generación de informes XBRL.
Presentamos la solución Altova XBRL Tagging, una herramienta gratuita basada en la nube que permite etiquetar informes existentes para XBRL sin necesidad de conocer las complejidades de la sintaxis subyacente.
Herramientas de inteligencia artificial para la creación rápida de aplicaciones
Las herramientas visuales, que no requieren programación, como Altova RecordsManager, han revolucionado el campo de la creación de aplicaciones centradas en datos, haciéndolo más rápido y accesible. Pero ahora, imagine poder expresar su visión de la base de datos en una sola frase, y que esta se materialice automáticamente, incluyendo no solo la estructura de la base de datos y las tablas, sino también formularios e informes. Eso es exactamente lo que hace el nuevo Asistente de IA en RecordsManager.
Con una sola instrucción para la inteligencia artificial, usuarios de todos los niveles de habilidad pueden transformar sus ideas en soluciones de bases de datos funcionales, sin necesidad de conocimientos de programación o diseño de bases de datos. RecordsManager le permite omitir el trabajo manual de diseño de bases de datos, para que pueda concentrarse más en los aspectos de mayor nivel de su proyecto.
Veamos cómo funciona.
Administre sus contratos en la nube
En el mundo actual, cada vez más digitalizado, las organizaciones de todos los tamaños aún enfrentan el desafío de almacenar y gestionar los contratos de manera eficiente. Los archivadores físicos han sido reemplazados por el almacenamiento digital, pero las carpetas compartidas a menudo se vuelven desorganizadas y carecen de los controles de acceso y la seguridad que las empresas necesitan.
Muchas empresas recurren a soluciones de gestión de contratos. Nosotros también lo hicimos. Pero, tras analizar las diferentes opciones, descubrimos que ninguna ofrecía el equilibrio adecuado entre simplicidad, seguridad y flexibilidad que necesitábamos. Por eso, desarrollamos nuestra propia solución.
Altova ContractManager es una aplicación de gestión de contratos segura, basada en la nube, que ofrece una amplia gama de funciones, es altamente personalizable y asequible para empresas de cualquier tamaño. A continuación, se explica cómo cumple con todos los requisitos.
Informes país por país, simplificados
La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) exige que las grandes empresas multinacionales presenten informes anuales de información financiera por país (CbC) ante las autoridades fiscales locales. Estos informes deben presentarse en un formato XML específico que cumpla con el esquema oficial de la OCDE, garantizando la coherencia y la comparabilidad entre diferentes jurisdicciones.
Aunque esta obligación ha estado vigente durante casi una década, la elaboración de informes XML de Country-by-Country (CbC) que cumplan con los requisitos sigue siendo un desafío técnico para los departamentos de impuestos de las empresas que dependen en gran medida de Excel o de sistemas contables tradicionales. A medida que se acercan los plazos cada año, las organizaciones se enfrentan a una presión renovada para convertir los datos financieros en formato XML correctamente estructurado, a menudo sin las herramientas o la experiencia interna necesarias para hacerlo de manera eficiente.
Para solucionar esta carencia, Altova ofrece una solución basada en la nube, fácil de usar, que genera automáticamente un informe XML de Country-by-Country (CbC) válido y correctamente formateado, a partir de los datos existentes. Los usuarios pueden ingresar los datos manualmente o a través de una plantilla de Excel, y la aplicación Altova CbC Reporting se encarga del resto. Veamos cómo funciona.
Cómo crear proyectos de mapeo de datos por lotes
En el vertiginoso mundo del desarrollo de aplicaciones moderno, las APIs son el elemento que conecta sistemas, servicios y dispositivos. Las APIs REST, en particular, se utilizan ampliamente debido a su simplicidad, escalabilidad y flexibilidad. Sin embargo, a medida que las APIs se vuelven más complejas y extensas, gestionarlas de manera efectiva se convierte en un desafío. Aquí es donde entra en juego la especificación OpenAPI (OAS).
OpenAPI ofrece una forma estandarizada de describir las APIs RESTful en un formato legible tanto para máquinas como para personas. Esto no solo mejora la colaboración entre los equipos de desarrollo, sino que también optimiza todo el ciclo de vida de la API, desde el diseño hasta la documentación, la integración y las pruebas. Y con herramientas potentes como Altova XMLSpy y Altova MapForce, trabajar con OpenAPI se vuelve más rápido, más visual y mucho más eficiente.
Herramientas OpenAPI para desarrolladores
En el vertiginoso mundo del desarrollo de aplicaciones moderno, las APIs son el elemento que conecta sistemas, servicios y dispositivos. Las APIs REST, en particular, se utilizan ampliamente debido a su simplicidad, escalabilidad y flexibilidad. Sin embargo, a medida que las APIs se vuelven más complejas y extensas, gestionarlas de manera efectiva se convierte en un desafío. Aquí es donde entra en juego la especificación OpenAPI (OAS).
OpenAPI ofrece una forma estandarizada de describir las APIs RESTful en un formato legible tanto para máquinas como para personas. Esto no solo mejora la colaboración entre los equipos de desarrollo, sino que también optimiza todo el ciclo de vida de la API, desde el diseño hasta la documentación, la integración y las pruebas. Y con herramientas potentes como Altova XMLSpy y Altova MapForce, trabajar con OpenAPI se vuelve más rápido, más visual y mucho más eficiente.
Actualización del inventario de Shopify desde una aplicación móvil
Una de las ventajas de utilizar Shopify como plataforma de comercio electrónico es que ofrece funciones robustas de gestión de inventario. Sin embargo, mantener registros de inventario precisos en tiempo real puede ser un desafío, especialmente para los comerciantes que dependen de la introducción manual de datos durante las auditorías de inventario o al reponer existencias.
Los lectores de códigos de barras portátiles son una excelente solución para aumentar la velocidad y la precisión durante las revisiones de inventario, pero a menudo, los propietarios de tiendas carecen de una forma sencilla de conectar directamente los datos del escáner al sistema de Shopify. Sin una integración adecuada, el personal aún puede necesitar transferir manualmente los datos escaneados a Shopify, lo que anula parte de las mejoras de eficiencia que se supone que ofrecen los lectores de códigos de barras.
Analicemos un caso práctico para desarrollar una aplicación móvil con funcionalidad de escaneo de códigos de barras que se integra directamente con Shopify para la gestión de inventario en tiempo real.
Exportar productos de Shopify en formato CSV
Shopify es una plataforma de comercio electrónico muy popular, utilizada ampliamente por empresas minoristas de todos los tamaños. Aunque Shopify ofrece herramientas fáciles de usar para configurar y administrar una tienda en línea, la gestión de la gran cantidad de datos que se manejan internamente, como catálogos de productos, información de clientes, registros de pedidos e inventario, puede volverse rápidamente compleja.
Las empresas a menudo necesitan integrar los datos de Shopify con bases de datos internas, sistemas ERP, sistemas CRM, almacenes de datos u otras plataformas para optimizar las operaciones, realizar análisis más profundos o facilitar la automatización de procesos.
Aquí es donde una herramienta de mapeo de datos con soporte para Shopify se vuelve esencial, permitiendo a las empresas transformar, mapear y transferir datos entre Shopify y otros sistemas de manera eficiente y precisa.
Veamos un ejemplo de un escenario común: la extracción de datos de productos desde Shopify a un archivo CSV, utilizando herramientas visuales en MapForce.
Nuevas herramientas para Shopify, OpenAPI y más
Con la versión 2025, lanzamiento 2, hemos ampliado las funcionalidades para trabajar con YAML, OpenAPI y XBRL, y también hemos introducido un nuevo soporte para la integración de datos de Shopify.
Nuestro compromiso continuo de integrar y mejorar el soporte para las tecnologías más utilizadas significa que los desarrolladores tienen las funcionalidades que necesitan para mantenerse al día con los estándares de la industria en constante evolución, utilizando herramientas que ya conocen y en las que confían.
Veamos los aspectos más destacados de esta nueva versión.
¿Qué es ETL?
ETL (extracción, transformación, carga) es la base de la integración de datos moderna. Si bien la mayoría de los profesionales técnicos comprenden los conceptos básicos, el verdadero desafío radica en diseñar procesos ETL eficientes y escalables que gestionen transformaciones de datos complejas, al tiempo que se mantiene el rendimiento y la precisión.
En nuestra última serie de videos, analizamos en detalle.. cómo funciona ETL, Los desafíos comunes al definir flujos de trabajo ETL, y cómo herramientas gráficas como Altova MapForce pueden ayudar. Veremos demostraciones de escenarios reales, como la transformación y carga de informes CSV en una base de datos SQL, así como la implementación de automatización escalable.
Ya sea que esté optimizando un proceso existente o investigando nuevas herramientas de ETL, esta serie cubre todos los aspectos relevantes.
Tutorial sobre ETL: Video
Los procesos ETL abarcan un amplio espectro de complejidad, desde tareas sencillas como la correspondencia directa de los datos de una API a una base de datos, hasta escenarios muy complejos que requieren un filtrado, transformación y manipulación extensivos de los datos.
Altova MapForce puede abordar toda esta gama de tareas de ETL. Consulte el video para obtener más información.
Fundamentos de ETL: Importación de archivos CSV a una base de datos en MapForce
Los procesos ETL son cada vez más necesarios en las empresas modernas, ya que las organizaciones reciben datos en diversos formatos que deben ser transformados y cargados en bases de datos o sistemas empresariales específicos. Los proyectos ETL varían desde los más sencillos hasta los más complejos, dependiendo de los requisitos específicos.
Un ejemplo común de un proceso ETL sencillo implica la extracción de datos en formato CSV de archivos de entrada, la asignación de la estructura de los datos, la aplicación de transformaciones básicas para adaptarlos al esquema de destino, la eliminación de registros duplicados y, finalmente, la carga de los datos procesados en una base de datos SQL.
Ya sea que un proyecto de ETL sea básico, con una simple correspondencia uno a uno, o más complejo, con requisitos sofisticados de procesamiento de datos, los desarrolladores necesitan herramientas que puedan manejar el nivel de complejidad sin una curva de aprendizaje excesiva, ni un costo elevado. Ahí es donde entra MapForce.
Aprenda sobre XULE para XBRL
XBRL (lenguaje extensible para la presentación de informes empresariales) es un estándar abierto, basado en XML, para la presentación electrónica de datos empresariales y financieros. Aunque XBRL especifica qué datos deben ser reportados y proporciona una forma estandarizada de hacerlo, las empresas y las agencias reguladoras necesitan una manera de garantizar la calidad de los datos que se presentan. Un enfoque es mediante la validación de reglas de negocio, y XULE es un método que está ganando popularidad en 2025.
Cómo ejecutar el software de servidor Altova en Docker
Docker ha revolucionado la forma en que los desarrolladores crean, distribuyen y ejecutan aplicaciones, ofreciendo una solución ligera y portátil para la contenerización de software. Los contenedores empaquetan las aplicaciones junto con todas sus dependencias, lo que garantiza que se ejecuten de manera consistente en diferentes entornos, ya sea en la máquina de un desarrollador, en un servidor de pruebas o en la nube. En comparación con las máquinas virtuales tradicionales, los contenedores de Docker se inician más rápido, consumen menos recursos y facilitan la escalabilidad de las aplicaciones. Esta eficiencia ha convertido a Docker en una herramienta fundamental para el desarrollo y la implementación de software.
Ejecutar el software servidor Altova en Docker ofrece estas ventajas para tareas de procesamiento y automatización de datos a nivel empresarial. Al contenerizar herramientas como FlowForce Server, MapForce Server o RaptorXML Server, los desarrolladores obtienen una solución altamente portátil, escalable y eficiente para gestionar flujos de trabajo complejos, así como para automatizar la transformación, la validación y la generación de informes de datos.
Para facilitar aún más el inicio, Altova ofrece un proyecto de código abierto que automatiza el proceso de configuración en un entorno Docker.
Búsqueda por texto para una extracción precisa de datos de archivos PDF
Los documentos PDF se utilizan en muchas etapas de los flujos de trabajo empresariales modernos, y a menudo sirven como el formato preferido para facturas, informes, contratos legales y otros documentos importantes. Si bien los PDF son ideales para preservar la integridad del contenido y un diseño visual específico, su estructura dificulta la extracción automatizada de datos. Para las organizaciones que participan en la integración de datos y en procesos ETL, la posibilidad de acceder a la información contenida en los PDF es fundamental, y es aquí donde entra en juego el extractor de PDF de MapForce.
El extractor de PDF de MapForce incluye múltiples herramientas para definir visualmente las reglas de extracción y así convertir los datos de PDF a otros formatos. Una de las herramientas especialmente útil para identificar contenido específico es la búsqueda de texto. A continuación, se explica cómo funciona, incluyendo una demostración en video.
Cómo implementar controles de calidad de datos XBRL para EBA
La Autoridad Bancaria Europea (EBA) exige que los bancos utilicen el formato de datos XBRL para sus informes. XBRL es un formato estandarizado que facilita la recopilación, el análisis y la comparación de datos de diferentes instituciones financieras. Al cumplir con la taxonomía XBRL de la EBA, los bancos presentan datos que son consistentes y fáciles de verificar, lo que simplifica el proceso de presentación de informes tanto para las instituciones que los presentan como para los reguladores. Este enfoque optimizado mejora la precisión de los informes y ayuda a la EBA a mantener una mejor supervisión del sector bancario europeo.
Además de las validaciones obligatorias establecidas en la taxonomía XBRL de la EBA, esta recomienda un conjunto de controles de calidad de los datos opcionales que permiten a las organizaciones que presentan informes mejorar aún más la precisión de los datos y el cumplimiento de los requisitos normativos. Estas validaciones adicionales ayudan a las empresas que presentan informes a mejorar la precisión y la integridad de los datos que informan, pero solo si estos controles son compatibles con sus herramientas de presentación de informes XBRL.
Como parte de su amplio soporte para XBRL, Altova puede ejecutar las comprobaciones opcionales de calidad de datos XBRL de la EBA en varios productos. Veamos cómo funciona.
Herramientas sencillas para la edición de archivos YAML
Dado que YAML se está utilizando cada vez más en archivos de configuración e intercambio de datos, tiene sentido que los desarrolladores busquen editores especializados en YAML para añadir a sus herramientas de trabajo habituales.
Aunque YAML es sencillo, su estricta dependencia de la indentación y el formato puede hacerlo propenso a errores. Los editores de YAML inteligentes ofrecen funciones que pueden acelerar la programación al tiempo que minimizan estos problemas. XMLSpy incluye un editor de YAML inteligente basado en texto, así como una vista de cuadrícula YAML única. La vista de cuadrícula YAML representa la estructura del documento de una manera visual que facilita su comprensión, a la vez que desbloquea funcionalidades adicionales para una edición eficiente.
Veamos cómo funciona.
Altova Versión 2025, con la función YAML Grid y muchas más
La última versión de la línea de productos Altova introduce una gran cantidad de nuevas funciones y capacidades. Los clientes ahora tienen acceso a nuevas herramientas de edición visual de archivos YAML, opciones mejoradas para extraer datos de archivos PDF y convertirlos a otros formatos, soporte actualizado para la integración de datos SQL y NoSQL, y mucho más.
Ya sea que esté trabajando con las herramientas de desarrollo de Altova, los productos de software para servidores o los complementos XBRL para Excel, esta nueva versión tiene algo para todos. A continuación, se destacan los aspectos más importantes.
Ejecute el software servidor de Altova en la nube de Azure
La plataforma de servidores Altova está compuesta por la gama completa de software de servidor de alto rendimiento de Altova, diseñada para automatizar los procesos de procesamiento de datos y la integración de datos. Estos productos de software de servidor, que funcionan en diferentes plataformas, permiten una instalación flexible, ya sea en instalaciones propias o en cualquier infraestructura de nube privada o pública.
Para los clientes que utilizan la plataforma en la nube Microsoft Azure, hemos creado una solución práctica y.. Plantilla de máquina virtual gratuita Con la plataforma de servidor Altova, que viene preinstalada para facilitar su implementación, disponible en el Marketplace de Azure.
Cómo desarrollar aplicaciones para lectores de códigos de barras
Los escáneres de códigos de barras portátiles son indispensables en muchos sectores en la actualidad, desde el comercio minorista y la logística hasta la atención médica, el transporte y la manufactura. Estos dispositivos desempeñan un papel fundamental en la captura de datos en tiempo real, como actualizaciones de inventario, seguimiento de pedidos y detalles de los clientes. Sin embargo, integrar los datos escaneados de manera fluida en los sistemas internos es tan importante como recopilarlos. Las aplicaciones de escáner de códigos de barras pueden cerrar esta brecha, ya que permiten transferir la información escaneada a bases de datos y sistemas empresariales.
Si bien la necesidad de integrar datos de lectores de códigos de barras en aplicaciones móviles es una exigencia común, el desarrollo de estas aplicaciones suele ser un desafío. Los métodos de desarrollo tradicionales requieren conocimientos especializados y pueden llevar demasiado tiempo, especialmente en industrias que demandan una implementación rápida.
La función de soporte para la conexión a lectores de códigos de barras en Altova MobileTogether cambia por completo la situación. Con este marco de desarrollo de aplicaciones de bajo código, puede crear, probar e implementar soluciones de lectura de códigos de barras en una fracción del tiempo que se requiere con los métodos de programación tradicionales.
Novedades en MobileTogether 10.0
La última versión de Altova MobileTogether introduce el soporte, muy solicitado, para la creación de aplicaciones que se conectan a lectores de códigos de barras móviles. Esta nueva funcionalidad hace que el entorno de desarrollo de bajo código sea aún más útil para crear soluciones en diversos sectores que utilizan códigos de barras y códigos QR para actualizar datos en tiempo real.
La versión 10.0 también incluye un nuevo inspector de estilos en el simulador de la aplicación, nuevos controles, opciones para mejorar la flexibilidad y el rendimiento, y mucho más.
Aquí les presentamos los aspectos más destacados.
Modularización para el desarrollo de aplicaciones
En programación, la modularización es la práctica de dividir la funcionalidad en módulos separados e independientes. En el desarrollo de aplicaciones, la modularización es una forma eficiente de organizar los componentes de la aplicación y de facilitar la colaboración dentro de los equipos de desarrollo. Un enfoque modular también ayuda a simplificar y agilizar las pruebas, la depuración y el mantenimiento de la aplicación.
MobileTogether ofrece tanto enfoques clásicos como algunos únicos para la modularización.
Aprenda sobre la funcionalidad de actualización de XQuery
La función de actualización de XQuery es una extensión del lenguaje XQuery que permite realizar modificaciones en un documento XML utilizando "expresiones de actualización" que insertan, eliminan, reemplazan o renombran nodos. Esta extensión proporciona una forma práctica de realizar actualizaciones inteligentes en documentos XML, y XMLSpy tiene una implementación única que lo hace aún más sencillo. Veamos cómo funciona.
Mapeo de datos estructurados con funciones de nodo mejoradas
Anteriormente, hemos informado sobre el soporte para funciones de nodos que simplifican la asignación de datos estructurados al eliminar la necesidad de copiar y pegar una función varias veces en la asignación. Repetir la misma función innecesariamente dificulta la comprensión y la modificación de la estructura de la asignación de datos.
MapForce también incluye filtros adicionales que permiten definir funciones para los nodos. Estos parámetros permiten a los desarrolladores aplicar funciones y valores predeterminados a nodos específicos, basándose en criterios definidos por el usuario. Por ejemplo, se puede aplicar una función a un nodo en función de sus metadatos, como el nombre del nodo, la longitud del nodo, la precisión del tipo de datos del nodo, anotaciones personalizadas del nodo, y más.
Analicemos un esquema con funciones de nodo mejoradas.
Herramientas para la edición de archivos YAML
YAML está ganando popularidad debido a su combinación de legibilidad para los humanos, simplicidad y versatilidad. A menudo utilizado en archivos de configuración y para la serialización de datos, YAML puede utilizarse junto con JSON y XML en sistemas modernos. Por lo tanto, tiene sentido que los desarrolladores elijan un entorno de desarrollo integrado (IDE) que admita los tres estándares.
Las nuevas herramientas para YAML en XMLSpy complementan el amplio soporte para el desarrollo de XML y JSON, ofreciendo a los usuarios la flexibilidad de elegir el formato de serialización más adecuado para sus necesidades y preferencias específicas.
Analicemos el soporte para YAML en el editor de XML y JSON.
La versión 2024r2 introduce soporte para YAML, FORTRAS EDI, y otras funcionalidades
La última versión de la línea de herramientas para desarrolladores de escritorio y software de servidor de Altova incluye soporte para nuevos estándares de la industria, actualizaciones en el soporte de bases de datos y optimizaciones de rendimiento.
Con cada nueva versión del producto, nuestro objetivo es ofrecer a los clientes una combinación de funcionalidades solicitadas por los desarrolladores, soporte para los estándares emergentes y mejoras en el rendimiento. La versión 2024r2 no es una excepción, e introduce herramientas para trabajar con YAML, FORTRAS EDI y paquetes de informes XBRL, así como múltiples mejoras en el rendimiento y la usabilidad en toda la línea de productos.
Aquí les presentamos los aspectos más destacados.
