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.

Asignación de datos EDI

MapForce es compatible con una amplia gama de estándares EDI y sus versiones actuales y anteriores, que incluyen:

• EDIFACT
• ANSI X12
• HL7 (Nivel de salud 7)
• HIPAA X12
• SAP IDOC
• IATA PADIS
• TRADACOMS
• SWIFT
• ODETTE
• VDA EDI
• FORTRAS

Esto significa que puede mapear y convertir datos EDI entre cualquier otro formato de datos compatible, que incluye bases de datos, XML, JSON, Excel, PDF y muchos más.

Ejemplo práctico de integración de datos EDI

Analicemos un requisito común en el mundo de la integración de datos y ETL: la conversión de un documento EDI a una base de datos interna, y veamos cómo funciona utilizando Altova AI.

Comenzamos insertando el archivo EDI de origen que contiene los pedidos y el esquema de la base de datos de destino en un nuevo proyecto de MapForce. La base de datos contiene varias tablas, como "Clientes", "Pedidos", "Artículos", entre otras, que están interconectadas mediante relaciones, lo cual es característico de un esquema normalizado de gestión de pedidos.

En lugar de aplicar la inteligencia artificial a todo el esquema de una sola vez, construiremos la tabla de correspondencias tabla por tabla. Esto permite que las sugerencias sean más específicas y las hace más fáciles de revisar.

Seleccionamos la tabla "Clientes" en la base de datos de destino como punto de partida, y le pedimos a Altova AI que encuentre conexiones para mapear los datos de "Clientes" desde algún lugar en la fuente EDI.

Analiza la estructura de los datos de origen y propone un conjunto de conexiones, que se muestran en verde.

En realidad, propone más de lo que necesitamos en este momento: además de los campos del cliente, sugiere conexiones para "Artículos" y "ID de Artículo". Dado que estamos enfocándonos deliberadamente en la tabla de "Clientes" primero, rechazamos esas conexiones desmarcando las opciones correspondientes, y luego hacemos clic en Confirmar para mantener las conexiones relevantes para los clientes.

Este es el valor del flujo de trabajo interactivo de aceptación o rechazo: la inteligencia artificial ofrece un borrador inicial completo, y nosotros decidimos qué elementos incluir.

Completar los campos de la dirección

Una vez que hemos definido los campos principales relacionados con el cliente, pasamos a la dirección. Le pedimos a Altova AI que encuentre conexiones para los campos de la dirección, y esta devuelve coincidencias para Dirección y Ciudad.

Aún necesitamos conexiones para "State" y "Street", por lo que también solicitamos esas. En las solicitudes de seguimiento, se identifican los elementos de origen correctos para ambos.

Es importante destacar lo siguiente: cuando una primera revisión no cubre todo, no se vuelve a un mapeo manual. En lugar de eso, se dirige la inteligencia artificial a los campos específicos que aún no se han procesado y se le permite generar más sugerencias solo para esos campos. Cada solicitud reduce la cantidad de trabajo que queda por realizar.

Organizar los artículos dentro del pedido

Ahora podemos trabajar con los elementos individuales. En la base de datos de destino, la tabla "Artículos" está vinculada desde la tabla "Pedidos", por lo que la seleccionamos allí y, de nuevo, le pedimos a Altova AI que encuentre las conexiones desde la fuente.

Esta es la parte de la configuración de un EDI que suele ser la más complicada, ya que los datos de cada artículo se encuentran en lo más profundo de un grupo de segmentos anidados, a menudo con nombres de campos crípticos. Altova AI lo gestiona de forma eficiente: localiza los elementos correctos dentro de SG29, el grupo de segmentos que contiene los detalles de cada artículo, y propone las conexiones adecuadas.

¿Por qué esto es importante, específicamente, para el EDI

El ejemplo anterior es bastante básico, pero ilustra el tipo de trabajo que hace que la integración de EDI sea lenta cuando se aplica a gran escala:

• Los identificadores crípticos se decodifican automáticamente para usted. No es necesario que sepa de antemano qué significan NAD, LIN o SG29. Altova AI analiza los datos y sugiere la conexión.

• Se gestiona la estructura anidada. Los elementos individuales que se encuentran dentro de los grupos de segmentos se identifican y se conectan automáticamente, sin necesidad de recorrer manualmente la jerarquía.

• Usted mantiene el control. Cada sugerencia se revisa y se acepta o se rechaza individualmente (o todas a la vez, cuando tiene sentido), de modo que un borrador inicial detallado nunca se convierte en algo incomprensible.

• La iteración es económica. Cuando un proceso falla en un campo específico, se solicita nuevamente solo ese campo en lugar de completarlo manualmente.

• El resultado es un proyecto MapForce completamente funcional. Todo se integra en el entorno gráfico estándar, listo para ejecutarse, automatizarse con MapForce Server o perfeccionarse como cualquier otro proyecto de mapeo.

Para los equipos que transfieren datos EDI de forma regular a través de los estándares EDIFACT, X12, HL7, HIPAA y los demás estándares que MapForce admite, esto convierte la parte más lenta y especializada del trabajo en un borrador que se revisa, en lugar de un documento que se debe descifrar.

Pruébalo con tus propios mapeos EDI

Altova AI está disponible como una suscripción que se añade a su licencia de MapForce y requiere un paquete de soporte y mantenimiento (SMP) activo. La forma más rápida de ver de qué es capaz es dirigirlo a un archivo EDI y a un esquema de destino que ya conozca, y observar cómo gestiona las conexiones que normalmente tendría que rastrear manualmente.

Revise las opciones y comience una suscripción en la [tienda en línea de Altova](https://shop.altova.com/\), o aprenda más sobre Altova AI en MapForce.