Permettre à l'IA de décoder vos correspondances EDI dans MapForce
Parmi tous les formats de données avec lesquels un développeur d'intégration est amené à travailler, EDI est celui qui risque le plus de ralentir le processus, notamment lors de la phase de mappage. Les normes sont anciennes, les identifiants sont volontairement concis, et la structure est très complexe. Un segment comme NAD ou un groupe comme SG29 a une signification commerciale réelle et précise, mais rien dans son nom ne vous indique cette signification. Avant de pouvoir connecter un seul champ EDI à une base de données cible, vous devez savoir ce qu'il représente, ce qui implique généralement de consulter la spécification du message.
Ce travail de décodage est la partie de l'intégration EDI qui résiste à l'automatisation. Déterminer quel élément source obscur correspond à quelle colonne de destination est un processus lent et manuel qui dépend entièrement de quelqu'un qui connaît déjà le format.
C'est précisément là qu'Altova AI dans MapForce est le plus utile. Il comprend la signification de ces identifiants EDI souvent obscurs, propose les correspondances appropriées et vous permet de les accepter un par un, sans que vous ayez à traduire les spécifications au préalable.
Cartographie des données automatisée grâce à l'intelligence artificielle dans MapForce : découvrez Altova AI
La majeure partie du temps consacré à un projet d'intégration de données n'est pas consacrée à son exécution, mais à sa définition. Connecter un schéma source à un schéma cible implique de faire correspondre les champs un par un, entre des systèmes qui sont rarement d'accord sur leur structure, leur nommage ou leur langue. La source utilise le terme cust_nm;, tandis que la cible souhaite utiliser CustomerName. Un partenaire EDI envoie des segments N1 et PO1 qui n'ont aucun sens tant que vous n'avez pas consulté une spécification de référence. D'un côté, les informations sont en chinois, de l'autre, en anglais.
Et l'alignement des champs n'est qu'une partie du travail : établir des connexions entre eux implique rarement une relation directe. Il faut également définir les fonctions de traitement des données et les filtres qui permettent de faire correspondre une valeur source à la valeur cible : cela peut impliquer la concaténation ou la division de chaînes de caractères, la reformulation de dates, la conversion d'unités ou de codes, l'application de logiques conditionnelles, et le filtrage des enregistrements qui ne doivent absolument pas être pris en compte. Multipliez tout cela par quelques centaines de champs, et vous obtiendrez la partie du travail qui prend le plus de temps et qui exige les connaissances les plus spécialisées.
La couche d'exécution des processus ETL est une problématique résolue depuis de nombreuses années création de contenu Or, plus précisément, il n'existe pas de solution qui permette de gérer efficacement ces correspondances. C'est là que la solution Altova AI comble cette lacune.
Nouvelle version d'Altova AI : une assistance intelligente pour XMLSpy, MapForce et DatabaseSpy
La version 2026, release 2, du logiciel Altova est maintenant disponible, avec de nouvelles fonctionnalités importantes, notamment l'introduction du Altova AI Server. Proposée en tant qu'abonnement optionnel qui s'intègre directement aux produits Altova MissionKit, Altova AI apporte une assistance intelligente et contextualisée à MapForce, XMLSpy et DatabaseSpy, directement dans les outils que vous utilisez déjà.
Authentification biométrique pour les applications dans MobileTogether 10.3
La version 10.3 d'Altova MobileTogether, la plateforme multiplateforme pour la création d'applications d'entreprise et mobiles axées sur les données, est maintenant disponible. Cette nouvelle version ajoute l'authentification biométrique pour les utilisateurs finaux, de nouvelles fonctionnalités d'édition d'images, des améliorations de sécurité pour le serveur MobileTogether, et de nombreuses optimisations pour améliorer la productivité des développeurs d'applications travaillant avec MobileTogether Designer.
Débogage XSLT : Identification et correction des erreurs de transformation
Pour toute personne travaillant avec XML, XSLT est un outil puissant et indispensable, mais il est également notoirement difficile à déboguer. Vous transformez un grand fichier XML et obtenez un résultat inattendu ? Vous pourriez passer des heures à essayer de déterminer si le problème se situe dans la logique de votre modèle, dans vos expressions XPath ou dans vos données sources. Sans les bons outils de débogage, le développement XSLT devient une source de frustration. Examinons comment une approche appropriée du débogage peut vous faire gagner énormément de temps.
Le guide complet de l'édition XML
Si vous travaillez avec des données, des fichiers de configuration, des services web, des rapports financiers ou du contenu structuré, il est fort probable que vous ayez déjà rencontré XML. Que vous développiez des API, que vous gériez des données d'entreprise ou que vous traitiez des documents XBRL, XML reste l'un des formats de données les plus répandus dans le domaine de l'informatique professionnelle. Cependant, l'édition efficace de XML est une autre question. Dans ce guide, nous vous expliquerons ce que signifie réellement l'édition de XML, pourquoi elle est importante en 2026, et comment les bons outils peuvent transformer votre flux de travail.
Automatisez les flux de travail d'intégration et de transformation des données grâce au serveur FlowForce
Les organisations qui traitent de grands volumes de données savent à quel point le traitement manuel peut rapidement devenir un goulot d'étranglement. Les fichiers arrivent dans différents formats, les règles métier varient selon les régions ou les clients, et la marge d'erreur est faible. Ce dont on a besoin, c'est d'une chaîne de traitement des données fiable qui puisse acheminer, transformer et calculer les données automatiquement, sans intervention humaine.
C'est précisément ce que les serveurs Altova FlowForce et MapForce sont conçus pour faire. Dans notre dernier tutoriel vidéo, nous vous guidons à travers un exemple complet d'automatisation de flux de travail, de son début à sa fin.
Comparer des fichiers Markdown à l'ère de l'IA autonome : pourquoi choisir DiffDog
Markdown est devenu, discrètement, l'un des formats de fichiers les plus importants dans le développement logiciel. Des fichiers README et de la documentation aux configurations et à la gestion de projets, les fichiers .md sont omniprésents. Mais une nouvelle application, plus fascinante, propulse Markdown sur le devant de la scène : la configuration de personnalités pour l'intelligence artificielle.
Des plateformes de pointe comme OpenClaw, un framework d'assistant IA open source, utilisent une série de fichiers Markdown spéciaux, appelés SOUL.md, IDENTITY.md, MEMORY.md, HEARTBEAT.md et TOOLS.md, pour définir la personnalité, le comportement, la mémoire et les principes de fonctionnement d'un agent IA. Chaque fois qu'un assistant OpenClaw démarre une nouvelle session, il lit ces fichiers Markdown dans le cadre de l'invite système, se "définissant" ainsi. Cela fait de SOUL.md et des autres documents des fichiers de configuration dynamiques qui sont affinés et perfectionnés au fil du temps, un peu comme le code source.
Là où il y a des améliorations successives, il est nécessaire d'avoir un outil fiable pour comparer et fusionner les modifications. C'est là qu'Altova DiffDog entre en jeu.
Transformation de données en chaîne
Les projets complexes d'ETL (extraction, transformation, chargement) et d'intégration de données ne rentrent rarement dans une seule transformation. Les développeurs créent souvent des pipelines de données en plusieurs étapes, où la sortie d'une étape devient l'entrée de la suivante. Cette approche facilite la gestion des dépendances, la réutilisation de la logique et permet de maintenir des flux de travail importants. Décomposer les transformations en mappages plus petits et structurés simplifie également les tests, le débogage et la scalabilité à long terme.
Altova MapForce prend en charge cette approche grâce à la transformation de données en chaîne, qui vous permet de connecter plusieurs transformations dans un flux de traitement structuré. Cet article explique quand utiliser les transformations en chaîne, les problèmes qu'elles résolvent dans les pipelines de données réels, et comment créer un flux de travail modulaire et multi-étapes dans MapForce.
Convertir automatiquement les fichiers EDI en fichiers XML
L'EDI (échange électronique de données) reste une technologie fondamentale pour l'échange de données entre entreprises, même si les architectures d'intégration modernes continuent d'évoluer. Depuis des décennies, les normes EDI telles que X12 et EDIFACT permettent une communication fiable et structurée entre les partenaires commerciaux dans divers secteurs, notamment la vente au détail, la santé, la logistique et la finance. Leur longévité témoigne de leur stabilité, de leur capacité de mise à l'échelle et de leur adoption généralisée, en particulier pour les transactions à volume élevé et critiques.
Parallèlement, les systèmes d'entreprise actuels s'appuient de plus en plus sur XML, JSON, les bases de données, les API et les services basés sur le cloud. Bien que l'EDI soit excellent pour l'échange de données standardisées, ses formats compacts et positionnels ne sont pas conçus pour être lisibles par les humains ni pour être directement utilisés par les applications modernes. Par conséquent, les données EDI doivent être traduites et transformées pour s'intégrer de manière fluide avec les systèmes et les processus métier contemporains.
Altova MapForce relève ce défi grâce à une approche graphique puissante pour la conversion des données EDI vers d'autres formats de données courants. Il inclut même une conversion automatique des données EDI vers le format XML.
Outils simples pour l'édition de fichiers YAML
Avec l'utilisation de plus en plus fréquente de YAML dans les fichiers de configuration et les échanges de données, il est logique que les développeurs recherchent des éditeurs YAML spécialisés pour les intégrer à leurs outils de travail quotidiens.
Bien que YAML soit simple, sa dépendance stricte à l'indentation et au formatage peut le rendre sujet aux erreurs. Les outils YAML intelligents offrent des fonctionnalités qui permettent d'accélérer la programmation tout en minimisant ces problèmes. XMLSpy inclut un éditeur YAML basé sur du texte, facile à utiliser, ainsi qu'une vue unique sous forme de grille YAML. La grille YAML représente la structure du document de manière visuelle, ce qui facilite sa compréhension, tout en offrant des fonctionnalités supplémentaires pour une édition efficace.
Développez une application compatible avec le protocole MQTT
À mesure que l'adoption de l'Internet des objets (IoT) s'accélère, les développeurs sont de plus en plus chargés de connecter un grand nombre d'appareils distribués sur des réseaux peu fiables ou ayant une bande passante limitée. Dans ces environnements, le choix du protocole de communication est crucial. MQTT est devenu une norme largement adoptée pour l'IoT et les systèmes pilotés par des événements, en raison de sa faible empreinte, de sa faible latence et de son modèle de messagerie publication/abonnement efficace.
MQTT est suffisamment flexible pour prendre en charge des projets d'automatisation, des plus petits prototypes aux déploiements à grande échelle en production. Il permet l'échange de données en temps réel entre les appareils tout en minimisant la charge réseau, ce qui le rend particulièrement adapté à des applications telles que les réseaux de capteurs, l'automatisation industrielle et la surveillance à distance.
Altova MobileTogether offre une prise en charge native pour la création d'applications compatibles MQTT pour iOS, Android et Windows. Son approche de développement rapide d'applications mobiles (RMAD), qui nécessite peu de code, permet aux développeurs d'intégrer rapidement la messagerie MQTT dans des applications multiplateformes, tout en conservant le contrôle de la logique de l'application et de la gestion des données.
Voyons comment cela fonctionne.
La cartographie des données simplifiée
Grâce à son interface visuelle et intuitive, basée sur le glisser-déposer, MapForce a toujours été conçu pour simplifier la cartographie et l'intégration des données. Dans la dernière version, deux nouvelles fonctionnalités facilitent encore davantage le démarrage pour les utilisateurs qui n'utilisent pas quotidiennement des outils d'intégration de données ou d'ETL. Les analystes de données d'aujourd'hui, les utilisateurs experts d'Excel et les professionnels informatisés ont souvent besoin de cartographier et de convertir des données dans le cadre de leur travail quotidien, et ils peuvent désormais exploiter la puissance de MapForce pour accomplir cette tâche.
Un nouveau guide d'utilisation accompagne les débutants dans la configuration d'un projet de cartographie, et une bibliothèque de composants visuels offre une manière claire et organisée de trouver et d'intégrer les composants nécessaires pour différents formats de données et tâches de traitement.
Ensemble, ces améliorations permettent aux nouveaux utilisateurs de se familiariser rapidement avec l'outil et de commencer à créer leur premier projet de modélisation de données.
Comment visualiser et modifier les données au format BSON
À mesure que les applications se complexifient, les développeurs ont besoin de formats de sérialisation de données qui soient compacts, rapides à analyser et faciles à utiliser avec les systèmes de bases de données modernes. Un format qui continue de gagner en popularité est BSON (JSON binaire).
Bien que BSON soit efficace et conçu pour la performance, la modification directe des données BSON brutes n'est pas pratique, car il s'agit d'un format binaire pratiquement illisible par les humains. C'est là qu'un éditeur BSON professionnel devient important, offrant une vue hiérarchique et lisible par l'homme, facilitant ainsi l'examen, la modification et le dépannage des données.
Pour répondre à ce besoin, XMLSpy intègre désormais un éditeur BSON complet qui permet de modifier et de convertir des documents BSON, le tout dans un environnement familier que les développeurs utilisent déjà pour travailler avec XML, JSON et YAML.
Utilisation des tableaux de décision pour simplifier la logique de correspondance des données
Un aspect essentiel de tout projet de modélisation des données est la définition des règles de traitement des données, qui permettent de transformer les données depuis leur source vers la structure de données cible. Cependant, lorsque ces règles impliquent de multiples conditions et exceptions, la logique peut rapidement devenir complexe et difficile à maintenir.
Si vos correspondances de données sont liées par un réseau de conditions, vous n'êtes pas seul. Les tableaux de décision simplifient cette complexité, vous permettant de définir des règles métier dans un format tabulaire clair, facile à lire, à tester et à maintenir. Pour les équipes de ETL et d'intégration de données, ils offrent une meilleure maintenabilité et une plus grande cohérence, en particulier lorsqu'ils sont implémentés directement dans MapForce.
Déverrouiller les fichiers PDF numérisés grâce à la prise en charge de la reconnaissance optique de caractères (OCR) dans MapForce
Pour de nombreuses organisations, les fichiers PDF constituent à la fois une source de données essentielle et un obstacle majeur dans les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) ainsi que dans les flux d'intégration de données. Bien que les fichiers PDF modernes, contenant du texte sélectionnable, soient relativement faciles à traiter, une part importante des données critiques pour l'entreprise reste piégée dans des documents numérisés : archives papier numérisées, anciens enregistrements et fichiers basés sur des images, où le texte n'existe qu'en tant que pixels, et non sous forme de caractères lisibles par machine. Le défi consiste à transformer leur contenu non structuré en données utilisables.
La fonctionnalité de reconnaissance optique de caractères (OCR) intégrée à l'outil MapForce PDF Extractor comble cette lacune en transformant le contenu des fichiers PDF basés sur des images en données structurées et exploitables, prêtes à être traitées et converties vers d'autres formats.
Nouveautés dans la version 2026 des logiciels Altova
La version 2026 d'Altova, qui prend en charge le passage du format BSON au format XBRL, en utilisant la reconnaissance optique de caractères (OCR) comme intermédiaire, ajoute un support important pour plusieurs normes et technologies de l'industrie. Pour les clients des outils de développement, des logiciels serveur et des solutions de conformité d'Altova, cette version comprend un ensemble de nouveaux outils et fonctionnalités, ainsi qu'une prise en charge améliorée des nouvelles versions de bases de données et de normes, pour l'ensemble de la gamme de produits.
Examinons les points importants.
Rapports XBRL conformes aux normes comptables américaines (US-GAAP) : exigences, défis et solutions
Aux États-Unis, les entreprises qui déposent des rapports auprès de la Securities and Exchange Commission (SEC) doivent établir leurs états financiers conformément aux principes comptables généralement reconnus, ou US GAAP. Ces règles constituent la base d'une information financière cohérente, transparente et comparable pour toutes les sociétés cotées en bourse.
Au cours de la dernière décennie, la SEC a ajouté une nouvelle exigence à cette règle : non seulement les rapports financiers doivent être publiés dans des formats lisibles par les humains, tels que PDF ou HTML, mais ils doivent également être déposés au format XBRL. Bien que la standardisation des données de cette manière offre de nombreux avantages, l'étiquetage des données financières pour le format XBRL peut représenter un défi pour les comptables et les analystes, qui sont des experts en données comptables, mais pas en langages de balisage.
Face à ces défis, les entreprises ont souvent recours à des outils spécialisés pour simplifier l'étiquetage XBRL conforme aux normes US-GAAP. L'une de ces solutions est xbrl-tagging.com, qui offre aux organisations un moyen simple et visuel pour gérer la complexité de la déclaration structurée, et ce, gratuitement.
Outils ESEF
L'acronyme ESEF est devenu une priorité pour les professionnels de la finance dans toute l'Union européenne et au Royaume-Uni depuis mi-2019, date à laquelle l'obligation de reporting de l'Autorité européenne des marchés de capitaux (ESMA) a été annoncée.
ESEF, qui signifie "European Single Electronic Format" (format électronique unique européen), est une norme de reporting financier numérique basée sur la technologie XBRL. Depuis le début de l'année 2020, les entreprises cotées sur les marchés réglementés de l'Union européenne sont tenues de préparer leurs rapports annuels conformément aux règles de l'ESEF.
Qu'est-ce que la conformité ESEF, et quelles sont les exigences à respecter pour répondre aux obligations de reporting ? Examinons les bases et certains outils qui facilitent cette démarche.
Une solution simple pour l'étiquetage XBRL (et elle est gratuite !)
Au cours de la dernière décennie, le langage de déclaration financière extensible (XBRL) a évolué d'un format de reporting spécialisé pour devenir la pierre angulaire de la divulgation financière, avec des obligations désormais en vigueur de la part de la SEC, de l'ESMA et de nombreuses autres autorités dans le monde entier. Bien que cette évolution permette une plus grande standardisation, transparence et comparabilité des données financières, elle pose également des défis importants pour les entreprises qui doivent produire ces déclarations.
Les organisations doivent gérer des systèmes de classification volumineux et complexes, s'adapter aux exigences juridictionnelles variables et se tenir au courant des mises à jour fréquentes, tout en garantissant la précision des données issues à la fois de tableaux structurés et de rapports rédigés pour un public humain.
Les approches traditionnelles, qui nécessitent beaucoup de code, ralentissent souvent les équipes de reporting et augmentent la dépendance vis-à-vis de consultants externes. C'est pourquoi Altova a développé une approche entièrement visuelle pour la création de rapports XBRL.
Voici la solution Altova XBRL Tagging, un outil gratuit et basé sur le cloud, qui permet d'étiqueter les rapports existants au format XBRL sans avoir à se confronter à la complexité de la syntaxe sous-jacente.
Outils d'IA pour la création instantanée d'applications
Les outils visuels sans code, comme Altova RecordsManager, ont révolutionné le domaine de la création d'applications axées sur les données, la rendant plus rapide et plus accessible. Mais imaginez maintenant pouvoir exprimer votre vision de la base de données en une seule phrase, et que celle-ci soit automatiquement créée – incluant non seulement la structure de la base de données et les tables, mais aussi les formulaires et les rapports. C'est exactement ce que fait le nouvel assistant IA intégré à RecordsManager.
Grâce à une simple requête d'intelligence artificielle, les utilisateurs de tous niveaux peuvent transformer leurs idées en solutions de bases de données fonctionnelles, sans nécessiter de compétences en programmation ou en conception de bases de données. RecordsManager vous permet de vous passer des tâches manuelles liées à la conception de bases de données, afin que vous puissiez vous concentrer davantage sur les aspects les plus importants de votre projet.
Voyons comment cela fonctionne.
Gérez vos contrats dans le cloud
Dans le monde actuel, de plus en plus dématérialisé, les organisations de toutes tailles sont toujours confrontées au défi de stocker et de gérer efficacement les contrats. Les armoires de rangement verrouillées ont été remplacées par le stockage numérique, mais les dossiers partagés ont souvent tendance à devenir désorganisés et ne disposent pas des contrôles d'accès et de la sécurité dont les entreprises ont besoin.
De nombreuses entreprises se tournent vers des solutions de gestion de contrats. Nous avons fait de même. Mais après avoir étudié les différentes options, nous avons constaté qu'aucune ne répondait à nos besoins en termes de simplicité, de sécurité et de flexibilité. C'est pourquoi nous avons développé notre propre solution.
Altova ContractManager est une application de gestion de contrats basée sur le cloud, sécurisée, riche en fonctionnalités, hautement personnalisable et abordable pour les entreprises de toutes tailles. Voici comment elle répond à toutes les exigences.
La déclaration pays par pays, simplifiée
L'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) exige que les grandes entreprises multinationales soumettent chaque année des rapports pays par pays (CbC) aux administrations fiscales locales. Ces rapports doivent être soumis dans un format XML spécifique, conforme au schéma officiel de l'OCDE, afin de garantir la cohérence et la comparabilité des données entre les différentes juridictions.
Bien que cette obligation soit en vigueur depuis près de dix ans, la production de rapports XML CbC conformes reste un défi technique pour les services fiscaux des entreprises, qui dépendent fortement d'Excel ou de systèmes comptables traditionnels. À l'approche des échéances chaque année, les organisations sont confrontées à une pression accrue pour convertir les données financières en fichiers XML correctement structurés, souvent sans disposer des outils ou de l'expertise nécessaires pour le faire efficacement.
Pour combler cette lacune, Altova propose une solution simple d'utilisation, basée sur le cloud, qui génère automatiquement un rapport XML CbC valide et correctement formaté, à partir des données existantes. Les utilisateurs peuvent saisir les données manuellement ou via un modèle Excel, et l'application de reporting CbC d'Altova s'occupe du reste. Voyons maintenant comment cela fonctionne.
Comment créer des projets de mappage de données en lot
Dans le monde en constante évolution du développement d'applications modernes, les API sont l'élément qui relie les systèmes, les services et les appareils. Les API REST, en particulier, sont largement utilisées en raison de leur simplicité, de leur évolutivité et de leur flexibilité. Cependant, à mesure que les API deviennent plus complexes et évolutives, leur gestion efficace devient un défi. C'est là que la spécification OpenAPI (OAS) entre en jeu.
OpenAPI offre une méthode standardisée pour décrire les API RESTful dans un format lisible à la fois par les machines et par les humains. Cela améliore non seulement la collaboration entre les équipes de développement, mais simplifie également l'ensemble du cycle de vie des API, de la conception à la documentation, en passant par l'intégration et les tests. De plus, grâce à des outils performants comme Altova XMLSpy et Altova MapForce, travailler avec OpenAPI devient plus rapide, plus visuel et beaucoup plus efficace.
Outils OpenAPI pour les développeurs
Dans le monde en constante évolution du développement d'applications modernes, les API sont l'élément qui relie les systèmes, les services et les appareils. Les API REST, en particulier, sont largement utilisées en raison de leur simplicité, de leur évolutivité et de leur flexibilité. Cependant, à mesure que les API deviennent plus complexes et évolutives, leur gestion efficace devient un défi. C'est là que la spécification OpenAPI (OAS) entre en jeu.
OpenAPI offre une méthode standardisée pour décrire les API RESTful dans un format lisible à la fois par les machines et par les humains. Cela améliore non seulement la collaboration entre les équipes de développement, mais simplifie également l'ensemble du cycle de vie des API, de la conception à la documentation, en passant par l'intégration et les tests. De plus, grâce à des outils performants comme Altova XMLSpy et Altova MapForce, travailler avec OpenAPI devient plus rapide, plus visuel et beaucoup plus efficace.
Mise à jour des stocks Shopify à partir d'une application mobile
L'un des avantages de l'utilisation de Shopify comme plateforme de commerce électronique est qu'elle offre des fonctionnalités robustes de gestion des stocks. Cependant, maintenir des informations précises sur les stocks en temps réel peut être difficile, en particulier pour les commerçants qui dépendent de la saisie manuelle des données lors des inventaires ou des réapprovisionnements.
Les lecteurs de codes-barres portables sont une excellente solution pour augmenter la rapidité et la précision lors des inventaires, mais les propriétaires de magasins ont souvent du mal à connecter directement les données du lecteur au système Shopify. Sans une intégration adéquate, le personnel peut encore devoir saisir manuellement les données scannées dans Shopify, ce qui annule une partie des gains d'efficacité que les lecteurs de codes-barres sont censés apporter.
Examinons un exemple concret pour la création d'une application mobile intégrant la lecture de codes-barres et qui se connecte directement à Shopify pour une gestion des stocks en temps réel.
Exporter des produits depuis Shopify au format CSV
Shopify est une plateforme de commerce électronique extrêmement populaire, utilisée par de nombreuses entreprises de vente au détail, grandes et petites. Bien que Shopify offre des outils faciles à utiliser pour créer et gérer une boutique en ligne, la gestion du grand volume de données qui se cachent derrière, comme les catalogues de produits, les informations sur les clients, les enregistrements de commandes et les stocks, peut rapidement devenir complexe.
Les entreprises ont souvent besoin d'intégrer les données de Shopify avec des bases de données internes, des systèmes ERP, des CRM, des entrepôts de données ou d'autres plateformes, afin de rationaliser leurs opérations, de réaliser des analyses plus approfondies ou de prendre en charge des processus automatisés.
C'est là qu'un outil de mappage de données compatible avec Shopify devient indispensable, permettant aux entreprises de transformer, de structurer et de transférer les données entre Shopify et d'autres systèmes de manière efficace et précise.
Examinons un exemple de situation courante : l'extraction de données de produits depuis Shopify vers un fichier CSV, en utilisant les outils visuels de MapForce.
Nouveaux outils pour Shopify, OpenAPI et bien plus encore
Avec la version 2025, mise à jour 2, nous avons étendu les fonctionnalités pour travailler avec les formats YAML, OpenAPI et XBRL, tout en introduisant un nouveau support pour l'intégration de données Shopify.
Notre engagement continu à intégrer et à améliorer le support des technologies les plus utilisées signifie que les développeurs disposent des fonctionnalités dont ils ont besoin pour rester à la pointe des normes industrielles en constante évolution, en utilisant des outils qu'ils connaissent et en lesquels ils ont confiance.
Examinons les points forts de cette nouvelle version.
Qu’est-ce que ETL ?
L'ETL (extraction, transformation, chargement) est la pierre angulaire de l'intégration moderne des données. Bien que la plupart des professionnels de la technique comprennent les bases, le véritable défi réside dans la conception de processus ETL efficaces et évolutifs, capables de gérer des transformations de données complexes tout en maintenant la performance et la précision.
Dans notre dernière série de vidéos, nous expliquons en détail.. Comment fonctionne l'ETL, Les défis courants liés à la définition des flux ETL, et la manière dont des outils graphiques comme Altova MapForce peuvent aider. Nous allons illustrer cela à travers des démonstrations de scénarios concrets, tels que la transformation et le chargement de rapports CSV vers une base de données SQL, ainsi que la mise en œuvre d'une automatisation évolutive.
Que vous cherchiez à optimiser un processus existant ou à explorer de nouveaux outils ETL, cette série couvre tous les aspects importants.
Tutoriel ETL : Vidéo
Les processus ETL englobent un large éventail de complexités, allant de tâches simples comme la correspondance directe entre les données d'une API et une base de données, à des scénarios très complexes nécessitant un filtrage, une transformation et une manipulation approfondies des données.
Altova MapForce peut gérer l'ensemble de ces tâches d'ETL. Regardez la vidéo pour en savoir plus.
Bases de l'ETL : importation de fichiers CSV vers une base de données avec MapForce
Les processus ETL sont de plus en plus nécessaires dans les entreprises modernes, car les organisations reçoivent des données dans des formats variés qui doivent être transformées et intégrées dans des bases de données ou des systèmes métier cibles. Les projets ETL varient de simples à très complexes, en fonction des exigences spécifiques.
Un exemple courant de processus ETL simple consiste à extraire des données au format CSV à partir de fichiers entrants, à définir la structure des données, à appliquer des transformations de base pour les adapter au schéma cible, à supprimer les doublons, puis à charger les données traitées dans une base de données SQL.
Que ce soit pour un projet ETL simple, avec une simple correspondance un-à-un, ou pour un projet plus complexe nécessitant des traitements de données sophistiqués, les développeurs ont besoin d'outils capables de gérer cette complexité sans nécessiter une longue période d'apprentissage ou un coût élevé. C'est là que MapForce intervient.
Découvrez XULE pour XBRL
XBRL (eXtensible Business Reporting Language) est une norme ouverte, basée sur XML, pour la soumission électronique de données financières et commerciales. Bien que XBRL spécifie les données qui doivent être déclarées et offre une méthode standardisée pour le faire, les entreprises et les organismes de réglementation ont besoin d'un moyen de garantir la qualité des données soumises. Une approche consiste à utiliser la validation des règles métier, et XULE est une méthode qui gagne en popularité en 2025.
Comment exécuter les logiciels serveur Altova dans Docker
Docker a révolutionné la manière dont les développeurs créent, distribuent et exécutent des applications en offrant une solution légère et portable pour la conteneurisation des logiciels. Les conteneurs regroupent les applications avec toutes leurs dépendances, garantissant ainsi qu'elles fonctionnent de manière cohérente dans différents environnements, que ce soit sur la machine d'un développeur, sur un serveur de test ou dans le cloud. Comparés aux machines virtuelles traditionnelles, les conteneurs Docker démarrent plus rapidement, consomment moins de ressources et facilitent la mise à l'échelle des applications. Cette efficacité a fait de Docker un outil incontournable pour le développement et le déploiement de logiciels.
Course à pied Produits de logiciels Altova Server Dans l'environnement Docker, ces avantages sont apportés aux tâches de traitement et d'automatisation des données à l'échelle de l'entreprise. En conteneurisant des outils tels que FlowForce Server, MapForce Server ou RaptorXML Server, les développeurs bénéficient d'une solution hautement portable, évolutive et efficace pour gérer des flux de travail complexes, ainsi que pour automatiser les transformations de données, la validation et la génération de rapports.
Pour faciliter encore davantage le démarrage, Altova propose un projet open source qui permet d'automatiser le processus de configuration dans un environnement Docker.
Recherche textuelle pour une extraction précise des données à partir de fichiers PDF
Les documents PDF sont utilisés à de nombreuses étapes des processus métier modernes, et servent souvent de format privilégié pour les factures, les rapports, les contrats juridiques et autres documents importants. Bien que les PDF soient idéaux pour préserver l'intégrité du contenu et une mise en page spécifique, leur structure rend l'extraction automatisée des données difficile. Pour les organisations impliquées dans l'intégration de données et l'ETL (Extraction, Transformation, Chargement), l'accès aux informations contenues dans les PDF est essentiel, et c'est là que le logiciel MapForce PDF Extractor entre en jeu.
L'outil MapForce PDF Extractor comprend plusieurs outils permettant de définir visuellement des règles d'extraction pour convertir les données PDF vers d'autres formats. L'une de ces fonctionnalités, particulièrement utile pour cibler un contenu spécifique, est la recherche de texte. Voici comment elle fonctionne, avec une démonstration vidéo.
Comment mettre en œuvre les contrôles de qualité des données XBRL pour l'EBA
L'Autorité bancaire européenne (ABE) exige que les banques utilisent le format de données XBRL pour leurs déclarations. XBRL est un format standardisé qui facilite la collecte, l'analyse et la comparaison des données provenant de différentes institutions financières. En respectant la taxonomie XBRL de l'ABE, les banques soumettent des données cohérentes et faciles à vérifier, ce qui simplifie le processus de déclaration pour les institutions qui déposent les informations et pour les régulateurs. Cette approche rationalisée améliore la précision des déclarations et permet à l'ABE de mieux contrôler le secteur bancaire européen.
En plus des validations obligatoires définies dans la taxonomie XBRL de l'ABE, l'ABE recommande un ensemble de contrôles de qualité des données facultatifs qui permettent aux organisations soumettant des rapports d'améliorer davantage la précision des données et la conformité aux exigences réglementaires. Ces validations supplémentaires aident les entreprises soumettant des rapports à améliorer la précision et l'intégrité de leurs données déclarées, mais seulement si ces contrôles sont pris en charge par leurs outils de reporting XBRL.
Dans le cadre de son support complet pour XBRL, Altova peut exécuter les contrôles de qualité des données XBRL optionnels de l'EBA dans plusieurs produits. Voyons comment cela fonctionne.
Outils simples pour l'édition de fichiers YAML
Avec l'utilisation de plus en plus fréquente de YAML dans les fichiers de configuration et les échanges de données, il est logique que les développeurs recherchent des éditeurs YAML spécialisés pour les intégrer à leurs outils de travail quotidiens.
Bien que YAML soit simple, sa dépendance stricte à l'indentation et au formatage peut le rendre sujet aux erreurs. Les éditeurs YAML intelligents offrent des fonctionnalités qui permettent de coder plus rapidement tout en minimisant ces problèmes. XMLSpy inclut un éditeur YAML intelligent basé sur du texte, ainsi qu'une vue unique sous forme de grille YAML. La grille YAML représente la structure du document de manière visuelle, ce qui facilite sa compréhension, tout en offrant des fonctionnalités supplémentaires pour une édition efficace.
Voyons maintenant comment cela fonctionne.
Altova version 2025, avec la fonctionnalité YAML Grid et bien plus encore
La dernière version de la gamme de produits Altova introduit de nombreuses nouvelles fonctionnalités. Les clients ont désormais accès à de nouveaux outils d'édition YAML, plus intuitifs, à des options améliorées pour l'extraction de données PDF afin de les convertir vers d'autres formats, à une prise en charge actualisée de l'intégration de données SQL et NoSQL, et bien plus encore.
Que vous utilisiez les outils de développement Altova, les produits logiciels serveur ou les modules complémentaires XBRL pour Excel, cette nouvelle version offre des fonctionnalités pour tous. Voici un aperçu des principales nouveautés.
Exécutez les logiciels serveur Altova sur le cloud Azure
La plateforme serveur Altova est constituée de l'ensemble des logiciels serveur haute performance d'Altova, conçus pour automatiser les processus de traitement et d'intégration des données. Ces produits logiciels serveur, compatibles avec différentes plateformes, permettent une installation flexible, soit sur site, soit dans n'importe quelle infrastructure cloud privée ou publique.
Pour les clients utilisant le cloud Microsoft Azure, nous avons créé un modèle de machine virtuelle (VM) pratique et gratuit, avec la plateforme serveur Altova préinstallée, pour faciliter le déploiement. Ce modèle est disponible sur le marché Azure.
Comment développer des applications pour les lecteurs de codes-barres
Les lecteurs de codes-barres portables sont aujourd'hui indispensables dans de nombreux secteurs, allant de la vente au détail et de la logistique aux soins de santé, au transport et à la fabrication. Ces appareils jouent un rôle crucial dans la collecte de données en temps réel, telles que les mises à jour des stocks, le suivi des commandes et les informations sur les clients. Cependant, l'intégration transparente des données numérisées dans les systèmes informatiques est tout aussi importante que leur collecte. Les applications de lecture de codes-barres peuvent combler ce fossé en permettant de transférer les informations numérisées vers des bases de données et des systèmes d'entreprise.
Bien que l'intégration des données des lecteurs de codes-barres dans les applications mobiles soit une exigence courante, le développement d'applications de lecture de codes-barres représente souvent un défi. Les méthodes de développement traditionnelles nécessitent une expertise spécialisée et peuvent prendre trop de temps, en particulier dans les secteurs qui exigent un déploiement rapide.
La prise en charge des scanners de codes-barres dans Altova MobileTogether change tout cela. Grâce à ce framework de développement d'applications à faible code, vous pouvez créer, tester et déployer des solutions de lecture de codes-barres en beaucoup moins de temps que les méthodes de programmation traditionnelles.
Nouvelles fonctionnalités dans MobileTogether 10.0
La dernière version d'Altova MobileTogether introduit une fonctionnalité très demandée : le support pour la création d'applications qui se connectent à des scanners de codes-barres mobiles. Cette nouvelle fonctionnalité rend la plateforme de développement low-code encore plus utile pour créer des solutions dans divers secteurs qui utilisent les codes-barres et les QR codes pour mettre à jour les données en temps réel.
La version 10.0 comprend également un nouvel inspecteur de styles dans le simulateur d'applications, de nouveaux contrôles, des options pour améliorer la flexibilité et les performances, et bien plus encore.
Voici un aperçu des points importants.
Modularisation pour le développement d'applications
En programmation, la modularisation consiste à diviser les fonctionnalités en modules distincts et indépendants. Dans le développement d'applications, la modularisation est une méthode efficace pour organiser les composants de l'application et faciliter la collaboration au sein des équipes de développement. Une approche modulaire permet également de simplifier les tests, le débogage et la maintenance de l'application.
MobileTogether propose des approches classiques, ainsi que certaines approches originales, en matière de modularisation.
Découvrez les fonctionnalités de mise à jour de XQuery
La fonctionnalité de mise à jour XQuery est une extension du langage XQuery qui vous permet de modifier un document XML en utilisant des « expressions de mise à jour » qui permettent d'insérer, de supprimer, de remplacer ou de renommer des nœuds. Cette extension offre un moyen pratique de réaliser des mises à jour intelligentes de documents XML, et XMLSpy propose une implémentation unique qui le rend encore plus facile. Voyons comment cela fonctionne.
Cartographie des données structurées avec des fonctions de nœud améliorées
Nous avions déjà signalé précédemment la fonctionnalité de support des fonctions de nœud qui simplifie la transformation de données structurées en éliminant la nécessité de copier-coller une fonction plusieurs fois dans une transformation. La répétition inutile de la même fonction encombre la structure de la transformation et rend la compréhension ou la modification de la transformation de données plus difficiles.
MapForce propose également des filtres supplémentaires pour la définition des fonctions des nœuds. Ces paramètres permettent aux développeurs d'appliquer des fonctions et des valeurs par défaut à des nœuds spécifiques, en fonction de critères définis par l'utilisateur. Par exemple, vous pouvez appliquer une fonction à un nœud en fonction de ses métadonnées, telles que le nom du nœud, sa longueur, la précision du type de données du nœud, des annotations personnalisées, et bien plus encore.
Examinons une représentation avec des fonctions de nœuds améliorées.
Outils de modification de fichiers YAML
YAML gagne en popularité en raison de sa combinaison de lisibilité, de simplicité et de polyvalence. Souvent utilisé dans les fichiers de configuration et pour la sérialisation des données, YAML peut être utilisé aux côtés de JSON et de XML dans les systèmes modernes. Il est donc logique que les développeurs choisissent un environnement de développement intégré (IDE) qui prend en charge ces trois standards.
Les nouveaux outils YAML intégrés à XMLSpy viennent compléter le support étendu pour le développement XML et JSON, offrant aux utilisateurs la flexibilité de choisir le format de sérialisation le plus adapté à leurs besoins spécifiques et à leurs préférences.
Examinons maintenant la prise en charge du format YAML dans l'éditeur XML et JSON.
La version 2024r2 introduit la prise en charge de YAML, de FORTRAS EDI, et d'autres fonctionnalités
La dernière version de la gamme d'outils de développement pour ordinateurs de bureau et de logiciels serveur d'Altova comprend le support de nouvelles normes de l'industrie, des mises à jour du support des bases de données et des optimisations de performance.
À chaque nouvelle version de nos produits, nous nous efforçons de proposer à nos clients un ensemble de fonctionnalités demandées par les développeurs, une prise en charge des normes émergentes et des améliorations de performance. La version 2024r2 ne fait pas exception, avec l'introduction d'outils pour travailler avec YAML, FORTRAS EDI et les packages de rapports XBRL, ainsi que de nombreuses améliorations de performance et d'ergonomie sur l'ensemble de la gamme de produits.
Voici un aperçu des points importants.
