MapForce에서 AI를 활용하여 EDI 매핑을 자동 분석하고 설정하세요
통합 개발자가 다루는 다양한 데이터 형식 중에서, EDI는 매핑 단계에서 가장 많은 어려움을 겪게 만드는 형식입니다. EDI 표준은 수십 년 전에 만들어졌으며, 식별자는 의도적으로 간결하게 설계되었고, 구조는 매우 복잡하게 중첩되어 있습니다. 예를 들어, NAD와 같은 세그먼트나 SG29와 같은 그룹은 실제 비즈니스 의미를 담고 있지만, 이름만으로는 그 의미를 알 수 없습니다. 단 하나의 EDI 필드를 대상 데이터베이스에 연결하기 전에, 그 필드가 무엇을 의미하는지 정확히 알아야 하며, 이는 보통 메시지 사양을 참조해야 합니다.
그 복호화 작업은 EDI(전자 데이터 교환) 통합 과정에서 자동화가 어려운 부분입니다. 어떤 난해한 원본 데이터 요소가 어떤 대상 열에 매핑되는지 파악하는 것은 시간이 오래 걸리고 수동적인 작업이며, 이는 이미 해당 형식에 대한 지식을 가진 사람에게 완전히 의존합니다.
Altova AI가 MapForce에서 가장 큰 도움을 제공하는 부분은 바로 이 부분입니다. Altova AI는 복잡하고 이해하기 어려운 EDI 식별자 뒤에 숨겨진 의미를 파악하고, 올바른 연결을 제안하며, 사용자가 사양을 먼저 번역하지 않고도 하나씩 연결을 확인하고 적용할 수 있도록 돕습니다.
MapForce에서 AI 기반 데이터 매핑 기능 소개 - Altova AI를 만나보세요
데이터 통합 프로젝트에 소요되는 시간의 대부분은 실제로 프로그램을 실행하는 데 쓰이지 않습니다. 대부분의 시간은 프로젝트의 정의 단계에 소요됩니다. 소스 데이터 스키마를 대상 스키마에 연결한다는 것은, 시스템 간에 거의 일치하지 않는 구조, 명칭, 또는 언어에 맞춰 각 필드를 하나씩 매칭하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 소스 시스템에서는 고객 이름을 "cust_nm;"이라고 부르지만, 대상 시스템에서는 "CustomerName"이라고 부릅니다. 또한, EDI 파트너로부터 "N1" 및 "PO1"과 같은 데이터 세그먼트가 전송되지만, 특정 사양과 교차 참조하지 않으면 그 의미를 알 수 없습니다. 한쪽은 중국어로, 다른 쪽은 영어로 되어 있는 경우도 있습니다.
데이터 매핑은 단순히 필드를 연결하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 필드를 연결하는 것은 드물게 직선으로 이루어지며, 데이터 처리 함수와 필터를 정의하여 원본 데이터를 대상 데이터에 맞게 변환해야 합니다. 여기에는 문자열 연결 또는 분할, 날짜 형식 변경, 단위 또는 코드 변환, 조건부 로직 적용, 그리고 전혀 처리되지 않아야 할 데이터를 걸러내는 작업이 포함됩니다. 이러한 모든 작업을 수백 개의 필드에 적용해야 하므로, 이 부분이 가장 많은 시간과 전문 지식을 요구하는 작업입니다.
ETL 프로세스의 실행 단계는 수년 동안 해결되어 왔습니다 저작 활동, 콘텐츠 제작, 콘텐츠 작성 매핑(mapping) 기능이 부족한 부분이 있는데, Altova AI는 바로 그 부분을 해결해 줍니다.
새로운 Altova AI: XMLSpy, MapForce, DatabaseSpy를 위한 스마트 지원 기능
Altova Software의 2026년 2차 버전이 출시되었으며, Altova AI Server를 포함한 중요한 새로운 기능들이 추가되었습니다. Altova AI는 선택적인 구독 서비스로, Altova MissionKit 제품군에 직접 통합되어 MapForce, XMLSpy, DatabaseSpy 등 기존에 사용하시는 도구 내에서 지능적이고 상황에 맞는 지원을 제공합니다.
MobileTogether 10.3에서 앱을 위한 생체 인증 기능
Altova MobileTogether의 10.3 버전이 출시되었습니다. MobileTogether는 데이터 중심의 기업용 및 모바일 애플리케이션을 개발할 수 있는 크로스 플랫폼 프레임워크입니다. 이번 릴리스에서는 최종 사용자를 위한 생체 인증 기능, 새로운 이미지 편집 기능, MobileTogether 서버의 보안 강화 기능, 그리고 MobileTogether 디자이너에서 작업하는 앱 개발자를 위한 다양한 생산성 향상 기능이 추가되었습니다.
XSLT 디버깅: 변환 오류를 찾고 수정하기
XML을 다루는 모든 사람들에게 XSLT는 강력하고 필수적인 기술이지만, 동시에 디버깅이 매우 어렵기로 악명이 높습니다. 큰 XML 파일을 변환했는데 예상치 못한 결과가 나왔나요? 문제의 원인이 템플릿 로직, XPath 표현식, 또는 원본 데이터 중 어디에 있는지 파악하는 데 몇 시간씩 낭비할 수도 있습니다. 적절한 디버깅 도구가 없다면, XSLT 개발은 좌절감의 연속이 될 수 있습니다. 이제 올바른 디버깅 방법을 통해 얼마나 많은 시간을 절약할 수 있는지 알아보겠습니다.
XML 편집 완벽 가이드
데이터, 설정 파일, 웹 서비스, 재무 보고서 또는 구조화된 콘텐츠를 다루는 경우, XML을 접했을 가능성이 높습니다. API를 개발하든, 기업 데이터를 관리하든, XBRL 문서를 처리하든, XML은 전문적인 컴퓨팅 환경에서 가장 널리 사용되는 데이터 형식 중 하나입니다. 하지만 XML을 효과적으로 편집하는 것은 또 다른 문제입니다. 이 가이드에서는 XML 편집의 진정한 의미, 2026년에 왜 중요한지, 그리고 적절한 도구가 어떻게 작업 방식을 변화시킬 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.
FlowForce 서버를 사용하여 데이터 통합 및 변환 워크플로우를 자동화하세요
대량의 데이터를 처리하는 조직이라면, 수동 작업이 얼마나 빠르게 병목 현상을 일으키는지 잘 알고 있을 것입니다. 파일은 다양한 형식으로 도착하고, 비즈니스 규칙은 지역이나 고객에 따라 달라지며, 오류의 여지는 매우 적습니다. 따라서, 사람의 개입 없이 데이터를 자동으로 분류, 변환 및 계산할 수 있는 안정적인 데이터 처리 시스템이 필요합니다.
Altova FlowForce Server와 MapForce Server는 바로 이러한 기능을 수행하도록 설계되었습니다. 최신 비디오 튜토리얼에서는 실제 업무 환경에서 활용 가능한 워크플로우 자동화 과정을 처음부터 끝까지 자세히 안내합니다.
에이전트 AI 시대에 마크다운 파일을 비교하는 방법: DiffDog를 사용하는 이유
마크다운은 조용히 소프트웨어 개발 분야에서 가장 중요한 파일 형식 중 하나로 자리 잡았습니다. README 파일과 문서부터 설정 및 프로젝트 관리까지, .md 파일은 어디에나 존재합니다. 하지만 마크다운을 더욱 주목하게 만드는 새로운 활용 사례가 있습니다. 바로 인공지능의 개성 설정입니다.
최첨단 플랫폼인 OpenClaw와 같이 오픈 소스 AI 어시스턴트 프레임워크는 SOUL.md, IDENTITY.md, MEMORY.md, HEARTBEAT.md, 그리고 TOOLS.md라는 특수한 마크다운 파일들을 사용하여 AI 에이전트의 개성, 행동, 기억, 그리고 작동 원리를 정의합니다. OpenClaw 어시스턴트가 새로운 세션을 시작할 때마다, 이 마크다운 파일들을 시스템 프롬프트의 일부로 읽어들입니다. 이는 어시스턴트가 스스로를 "정의"하는 것과 같습니다. 따라서 SOUL.md 및 기타 문서들은 시간이 지남에 따라 조정되고 개선되는 "살아있는" 설정 파일이며, 이는 마치 소스 코드와 유사합니다.
반복적인 개선 작업이 필요한 경우, 안정적인 비교 및 병합 도구가 필수적입니다. 바로 그럴 때 Altova DiffDog가 유용합니다.
연결된 데이터 변환
복잡한 ETL(추출, 변환, 적재) 및 데이터 통합 프로젝트는 대부분 하나의 변환 과정으로 처리하기 어렵습니다. 개발자들은 종종 여러 단계를 거치는 데이터 파이프라인을 구축하는데, 여기서 한 단계의 결과물이 다음 단계의 입력으로 사용됩니다. 이러한 방식은 의존성 관리를 용이하게 하고, 로직 재사용을 가능하게 하며, 대규모 워크플로우를 유지 관리하기 쉽게 만들어줍니다. 또한, 변환 과정을 더 작고 단계적인 매핑으로 나누면 테스트, 디버깅, 그리고 장기적인 확장성을 확보하는 데 도움이 됩니다.
Altova MapForce는 체인형 데이터 매핑 기능을 통해 이 방식을 지원하며, 이를 통해 여러 변환 작업을 구조화된 처리 흐름으로 연결할 수 있습니다. 이 글에서는 체인형 변환을 언제 사용해야 하는지, 실제 데이터 파이프라인에서 어떤 문제를 해결하는지, 그리고 MapForce에서 모듈화되고 다단계로 구성된 워크플로우를 어떻게 구축하는지에 대해 설명합니다.
EDI 데이터를 XML 형식으로 자동 변환합니다
EDI(전자 데이터 교환)는 현대적인 통합 아키텍처가 계속 발전함에도 불구하고, 기업 간 데이터 교환을 위한 핵심 기술로 남아 있습니다. 수십 년 동안 X12 및 EDIFACT과 같은 EDI 표준은 소매, 의료, 물류, 금융 등 다양한 산업 분야에서 거래 파트너 간의 안정적이고 체계적인 통신을 가능하게 했습니다. 이러한 표준의 오랜 역사는 그 안정성, 확장성, 그리고 광범위한 사용을 입증하며, 특히 대량의 데이터를 처리하고 중요한 업무를 수행하는 거래에서 그 가치를 인정받고 있습니다.
동시에, 오늘날의 기업 시스템은 XML, JSON, 데이터베이스, API, 그리고 클라우드 기반 서비스에 점점 더 의존하고 있습니다. EDI는 표준화된 데이터 교환에 매우 유용하지만, 그 간결하고 위치 기반 형식은 현대 애플리케이션의 직접적인 사용이나 사람이 읽기 쉬운 형태로 설계되지 않았습니다. 따라서 EDI 데이터는 현대적인 비즈니스 시스템 및 워크플로우와 원활하게 통합되기 위해 번역 및 변환 과정을 거쳐야 합니다.
Altova MapForce는 강력하고 시각적인 방식으로 EDI 데이터를 다른 일반적인 데이터 형식으로 변환하여 이러한 과제를 해결합니다. 또한 EDI 데이터를 XML 형식으로 자동 변환하는 기능도 제공합니다.
YAML 파일 편집을 위한 간편한 도구들
YAML이 설정 파일 및 데이터 교환에서 점점 더 많이 사용됨에 따라, 개발자들이 일상적인 작업 도구에 특화된 YAML 편집기를 추가하는 것은 매우 합리적인 선택입니다.
YAML은 간단하지만, 들여쓰기와 서식에 대한 엄격한 규칙 때문에 오류가 발생하기 쉽습니다. 지능적인 YAML 도구는 이러한 문제를 최소화하면서 코딩 속도를 높일 수 있는 기능을 제공합니다. XMLSpy는 사용하기 쉬운 텍스트 기반 YAML 편집기뿐만 아니라, 독특한 YAML 그리드 뷰를 제공합니다. YAML 그리드 뷰는 문서 구조를 시각적으로 표현하여 이해를 돕고, 효율적인 편집을 위한 추가 기능을 제공합니다.
MQTT 프로토콜을 지원하는 애플리케이션을 개발하세요
사물 인터넷(IoT) 기술의 확산이 가속화됨에 따라, 개발자들은 불안정하거나 대역폭이 제한된 네트워크 환경에서 수많은 분산된 장치를 연결하는 과제를 점점 더 많이 맡게 되었습니다. 이러한 환경에서 통신 프로토콜의 선택은 매우 중요합니다. MQTT는 가벼운 구조, 낮은 지연 시간, 그리고 효율적인 발행/구독 메시징 모델 덕분에 사물 인터넷 및 이벤트 기반 시스템에서 널리 사용되는 표준으로 자리 잡았습니다.
MQTT은 소규모의 개념 검증 자동화 프로젝트부터 대규모의 상용 시스템 구축까지, 다양한 규모의 환경을 지원할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이 기술은 네트워크 부하를 최소화하면서 장치 간의 실시간 데이터 교환을 가능하게 하므로, 센서 네트워크, 산업 자동화, 원격 모니터링 등 다양한 분야에 적합합니다.
Altova MobileTogether는 iOS, Android, Windows용 MQTT 기능을 지원하는 앱을 개발하기 위한 기본 기능을 제공합니다. 이 제품의 로우코드(low-code) 기반의 빠른 모바일 앱 개발(RMAD) 방식은 개발자들이 MQTT 메시징 기능을 다양한 플랫폼에서 실행되는 애플리케이션에 빠르고 쉽게 통합할 수 있도록 지원하며, 동시에 앱의 로직과 데이터 처리 방식에 대한 제어 권한을 유지할 수 있도록 합니다.
자, 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
데이터 매핑, 이제 쉽게
MapForce는 시각적인 인터페이스와 드래그 앤 드롭 기능을 통해 데이터 매핑 및 통합 작업을 간편하게 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 최신 버전에서는 데이터 통합 또는 ETL 도구를 매일 사용하는 사용자가 아닌 사용자도 쉽게 시작할 수 있도록 두 가지 새로운 기능이 추가되었습니다. 오늘날의 데이터 분석가, 엑셀 전문가, 그리고 기술에 능숙한 비즈니스 사용자는 종종 업무의 일환으로 데이터를 매핑하고 변환해야 합니다. 이제 이들은 MapForce의 강력한 기능을 활용하여 이러한 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
새로운 **가이드 바(guide bar)**는 초보자들이 매핑 프로젝트를 설정하는 과정을 안내하며, 시각적 구성 요소 갤러리는 다양한 데이터 형식 및 처리 작업에 필요한 구성 요소를 쉽고 체계적으로 찾고 삽입할 수 있도록 지원합니다.
이러한 추가 기능들은 새로운 사용자들이 빠르게 시스템에 적응하고 첫 번째 데이터 매핑 프로젝트를 시작하는 데 도움을 줍니다.
BSON 데이터를 확인하고 편집하는 방법
애플리케이션의 규모가 커짐에 따라, 개발자들은 현대적인 데이터베이스 시스템에서 사용하기 쉽고, 빠르고, 효율적인 데이터 직렬화 형식이 필요합니다. 그중에서도 BSON(바이너리 JSON)은 꾸준히 많은 관심을 받고 있으며, 활용도가 높아지고 있습니다.
BSON은 효율적이고 성능을 위해 설계되었지만, BSON 데이터를 직접 편집하는 것은 실용적이지 않습니다. 왜냐하면 BSON은 이진 형식이며, 사람이 읽기에는 거의 불가능하기 때문입니다. 따라서 전문적인 BSON 편집기가 중요합니다. 이러한 편집기는 사람이 읽기 쉬운 계층 구조로 데이터를 보여주어, 데이터의 검토, 편집, 문제 해결을 용이하게 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해, XMLSpy는 이제 개발자들이 XML, JSON, YAML 파일을 다루는 데 익숙한 환경에서 BSON 문서의 편집 및 변환을 수행할 수 있는 완전한 기능을 갖춘 BSON 편집기를 제공합니다.
결정 테이블을 활용하여 데이터 매핑 로직을 간소화하는 방법
데이터 매핑 프로젝트의 핵심은 데이터를 원본 형태에서 대상 데이터 구조로 변환하기 위한 데이터 처리 규칙을 정의하는 것입니다. 하지만 이러한 규칙이 여러 조건과 예외 사항을 포함할 경우, 논리가 복잡해지고 유지 관리가 어려워질 수 있습니다.
데이터 매핑이 복잡한 조건문으로 연결되어 있다면, 혼자만 그런 것은 아닙니다. 결정 테이블은 이러한 복잡성을 단순화하여, 비즈니스 규칙을 깔끔하고 읽기 쉬운 표 형식으로 정의할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 테스트와 유지 관리가 용이해집니다. 특히 ETL 및 데이터 통합 팀에게는 결정 테이블이 유지 관리성과 일관성을 제공하며, MapForce에 직접 구현할 경우 그 효과가 더욱 큽니다.
MapForce에서 OCR 기능을 활용하여 스캔된 PDF 파일의 내용을 추출하는 방법
많은 조직에서 PDF 파일은 중요한 데이터 소스인 동시에 ETL(추출, 변환, 적재) 및 데이터 통합 프로세스에서 해결하기 어려운 문제로 작용합니다. 최신 PDF 파일 중에는 선택 가능한 텍스트가 포함되어 있어 비교적 쉽게 처리할 수 있는 것들이 있지만, 여전히 상당량의 중요한 비즈니스 데이터는 스캔된 문서, 디지털화된 종이 기록, 이미지 기반 파일 등에서 텍스트가 기계가 읽을 수 있는 문자가 아닌 픽셀 형태로만 존재합니다. 문제는 이러한 비정형 콘텐츠를 활용 가능한 데이터로 변환하는 데 있습니다.
MapForce PDF 추출기에서 제공하는 OCR(광학 문자 인식) 기능은 이러한 문제를 해결하며, 이미지 기반 PDF 파일의 내용을 구조화된 데이터로 변환하여, 다른 형식으로 처리하고 매핑할 수 있도록 지원합니다.
알토바 소프트웨어 2026 버전의 새로운 기능입니다
Altova의 2026 버전은 BSON에서 XBRL로의 변환 과정에 OCR 기술을 적용하여, 여러 산업 표준 및 기술에 대한 중요한 새로운 지원 기능을 추가했습니다. Altova의 데스크톱 개발 도구, 서버 소프트웨어 및 규제 솔루션을 사용하는 고객을 위해, 이번 릴리스는 제품 전반에 걸쳐 새로운 데이터베이스 및 표준 버전에 대한 업데이트된 지원과 함께 새로운 도구 및 기능들을 제공합니다.
주요 내용을 살펴보겠습니다.
미국 GAAP(일반적으로 인정되는 회계원칙) 기반 XBRL 보고: 요구 사항, 과제 및 해결 방안
미국에서 증권거래위원회(SEC)에 보고서를 제출하는 기업들은 일반적으로 인정되는 회계 원칙(US GAAP)에 따라 재무제표를 작성해야 합니다. 이러한 원칙들은 상장 기업들의 일관성 있고 투명하며 비교 가능한 재무 보고의 기반을 제공합니다.
지난 10년 동안, SEC(미국 증권거래위원회)는 이 요구 사항에 또 다른 요소를 추가했습니다. 즉, 재무 보고서는 PDF 또는 HTML과 같이 사람이 읽을 수 있는 형식으로 게시될 뿐만 아니라, XBRL 형식으로도 제출되어야 합니다. 이러한 방식으로 데이터를 표준화하는 것은 여러 가지 이점을 제공하지만, 회계 데이터 전문가인 회계사 및 분석가들은 마크업 언어에 대한 전문 지식이 부족하기 때문에 XBRL 형식으로 재무 데이터를 태깅하는 것이 어려울 수 있습니다.
이러한 어려움에 직면하여, 많은 기업들이 미국 GAAP(일반적으로 인정되는 회계 원칙)에 따른 XBRL(확장 가능한 비즈니스 보고 언어) 태깅 작업을 효율적으로 처리하기 위해 전문적인 도구를 활용합니다. 그중 하나의 솔루션이 xbrl-tagging.com이며, 이 서비스는 조직이 구조화된 보고의 복잡성을 쉽게 시각적으로 관리할 수 있도록 지원하며, 무료로 제공됩니다.
ESEF 도구들
2019년 중반, 유럽 증권 및 시장 감독 기구(ESMA)가 보고 의무를 발표한 이후부터, 유럽 연합 및 영국 전역의 금융 전문가들은 "ESEF"라는 약어를 주요 관심사로 생각해 왔습니다.
ESEF는 "유럽 단일 전자 보고 형식"의 약자로, XBRL 기반의 디지털 금융 보고 표준입니다. 2020년 초부터 EU 규제 시장에 상장된 기업들은 ESEF 규정에 따라 연차 보고서를 작성해야 합니다.
ESEF(유럽 지속가능성 관련 보고 표준) 준수란 정확히 무엇이며, 보고 요건을 충족하려면 어떤 노력이 필요한가요? 기본적인 내용과 이를 쉽게 만들어주는 몇 가지 도구를 살펴보겠습니다.
XBRL 태깅을 위한 간편한 솔루션 (그리고 무료입니다!)
지난 10년 동안, 확장 가능한 비즈니스 보고 언어(XBRL)는 특수한 보고 형식에서 벗어나 금융 정보 공개의 핵심 요소로 자리 잡았으며, 현재 미국 증권거래위원회(SEC), 유럽 증권시장청(ESMA)을 비롯한 전 세계 여러 기관에서 XBRL 사용을 의무화하고 있습니다. 이러한 변화는 금융 데이터의 표준화, 투명성, 비교 가능성을 높이는 데 기여하지만, 동시에 보고 의무를 지는 기업들에게 상당한 어려움을 안겨주고 있습니다.
기관들은 방대한 규모와 복잡성을 가진 분류 체계를 이해하고, 다양한 관할 구역의 요구 사항에 적응하며, 빈번한 업데이트에 발맞춰야 합니다. 동시에, 체계화된 표와 인간 사용자를 위한 보고서 등 다양한 형태의 데이터에서 정확성을 확보해야 합니다.
전통적인, 코드를 많이 사용하는 방식은 종종 보고팀의 업무 속도를 늦추고 외부 컨설턴트에 대한 의존도를 높입니다. 바로 이러한 이유로 Altova는 XBRL 보고서를 생성하는 데 있어 완전히 시각적인 방식을 개발했습니다.
Altova XBRL 태깅 솔루션을 소개합니다. 이 솔루션은 기존 보고서를 XBRL 형식으로 변환하는 무료 클라우드 기반 도구로, 복잡한 구문 규칙에 대한 이해 없이도 간편하게 사용할 수 있습니다.
인공지능 기반의 즉시 앱 제작 도구
시각적인 인터페이스를 제공하고 코딩이 필요 없는 도구인 Altova RecordsManager와 같은 프로그램은 데이터 중심 애플리케이션 개발 분야에 혁신을 가져왔으며, 개발 속도를 높이고 접근성을 향상시켰습니다. 이제 데이터베이스에 대한 여러분의 비전을 표현해 보세요 단 한 문장으로, 그리고 데이터베이스 구조와 테이블뿐만 아니라 양식과 보고서까지 자동으로 생성합니다. 바로 RecordsManager에 새롭게 도입된 AI 비서가 하는 일입니다.
단 하나의 AI 프롬프트를 통해, 모든 수준의 사용자가 코딩이나 데이터베이스 설계 전문 지식 없이도 아이디어를 실제 작동하는 데이터베이스 솔루션으로 구현할 수 있습니다. RecordsManager를 사용하면 데이터베이스 설계의 복잡한 과정을 생략하고, 프로젝트의 더 중요한 부분에 집중할 수 있습니다.
자, 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
클라우드 기반으로 계약을 관리하세요
오늘날의 종이 없는 시대에도, 모든 규모의 조직은 여전히 계약서를 효율적으로 보관하고 관리하는 어려움에 직면하고 있습니다. 과거에는 잠금 장치가 있는 서류 캐비닛을 사용했지만, 이제는 디지털 저장 방식이 일반화되었지만, 공유 폴더는 종종 체계적이지 않고, 기업이 필요로 하는 접근 권한 제어 및 보안 기능이 부족한 경우가 많습니다.
많은 기업들이 계약 관리 솔루션을 활용합니다. 저희 회사도 마찬가지였습니다. 하지만 다양한 옵션을 검토한 결과, 저희의 요구사항에 맞는 적절한 균형을 제공하는 솔루션은 없다는 것을 알게 되었습니다. 그래서 저희는 자체적으로 솔루션을 개발했습니다.
Altova ContractManager는 안전하고 클라우드 기반의 계약 관리 애플리케이션으로, 다양한 기능을 제공하며, 높은 수준의 사용자 정의가 가능하고, 모든 규모의 기업에서 부담 없이 사용할 수 있습니다. 이 제품이 모든 요구 사항을 충족하는 이유를 알려드리겠습니다.
국가별 보고서 작성, 이제 훨씬 쉬워졌습니다
경제협력개발기구(OECD)는 다국적 기업들이 각 국가의 세무 당국에 연간 국가별 정보 보고서(CbC 보고서)를 제출하도록 의무화하고 있습니다. 이러한 보고서는 OECD의 공식 규격을 준수하는 특정 XML 형식으로 작성되어야 하며, 이를 통해 각 국가 간의 일관성과 비교 가능성을 확보합니다.
이 규정은 거의 10년 동안 시행되었지만, 엑셀이나 기존 회계 시스템에 의존하는 기업의 세무 부서에게는 규정을 준수하는 CbC XML 보고서를 작성하는 것이 여전히 기술적인 어려움입니다. 매년 마감 기한이 다가올수록, 기업들은 재무 데이터를 올바르게 구조화된 XML 형식으로 변환해야 하는 압박을 받는데, 종종 이를 효율적으로 수행할 수 있는 자체적인 도구나 전문 지식이 부족합니다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, Altova는 사용하기 쉬운 클라우드 기반 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 기존 데이터를 기반으로 유효하고 올바르게 형식화된 CbC XML 보고서를 자동으로 생성합니다. 사용자는 데이터를 직접 입력하거나 엑셀 템플릿을 통해 입력할 수 있으며, Altova CbC 보고서 앱이 나머지 작업을 처리합니다. 작동 방식을 자세히 살펴보겠습니다.
일괄 데이터 매핑 프로젝트를 만드는 방법
현대적인 애플리케이션 개발의 빠르게 변화하는 환경에서, API는 시스템, 서비스, 그리고 장치를 연결하는 핵심 요소입니다. 특히 REST API는 단순성, 확장성, 그리고 유연성 덕분에 널리 사용됩니다. 하지만 API가 복잡해지고 규모가 커짐에 따라, 이를 효과적으로 관리하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 바로 이 지점에서 OpenAPI Specification (OAS)가 중요한 역할을 합니다.
OpenAPI는 RESTful API를 기계와 사람이 모두 이해할 수 있는 표준화된 방식으로 설명하는 방법을 제공합니다. 이는 개발팀 간의 협업을 향상시킬 뿐만 아니라, 설계부터 문서화, 통합, 테스트에 이르기까지 전체 API 개발 과정을 효율적으로 만들어줍니다. 또한, Altova XMLSpy 및 Altova MapForce와 같은 강력한 도구를 사용하면 OpenAPI를 활용하는 작업이 훨씬 빠르고, 시각적이며, 효율적으로 이루어질 수 있습니다.
개발자를 위한 OpenAPI 도구들
현대적인 애플리케이션 개발의 빠르게 변화하는 환경에서, API는 시스템, 서비스, 그리고 장치를 연결하는 핵심 요소입니다. 특히 REST API는 단순성, 확장성, 그리고 유연성 덕분에 널리 사용됩니다. 하지만 API가 복잡해지고 규모가 커짐에 따라, 이를 효과적으로 관리하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 바로 이 지점에서 OpenAPI Specification (OAS)가 중요한 역할을 합니다.
OpenAPI는 RESTful API를 기계와 사람이 모두 이해할 수 있는 표준화된 방식으로 설명하는 방법을 제공합니다. 이는 개발팀 간의 협업을 향상시킬 뿐만 아니라, 설계부터 문서화, 통합, 테스트에 이르기까지 전체 API 개발 과정을 효율적으로 만들어줍니다. 또한, Altova XMLSpy 및 Altova MapForce와 같은 강력한 도구를 사용하면 OpenAPI를 활용하는 작업이 훨씬 빠르고, 시각적이며, 효율적으로 이루어질 수 있습니다.
모바일 앱을 통해 Shopify 재고를 업데이트하는 방법
쇼피파이를 이커머스 플랫폼으로 사용하는 주요 장점 중 하나는 강력한 재고 관리 기능을 제공한다는 것입니다. 그러나 특히 재고 조사나 재고 보충 과정에서 수동으로 데이터를 입력하는 판매자들의 경우, 실시간으로 정확한 재고 기록을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다.
휴대용 바코드 스캐너는 재고 확인 시 속도와 정확성을 높이는 데 매우 효과적인 솔루션이지만, 많은 상점 주들은 스캐너 데이터를 쇼피파이 시스템에 직접 연결할 수 있는 편리한 방법을 찾기 어렵습니다. 적절한 연동이 이루어지지 않으면, 직원들은 여전히 스캔한 데이터를 수동으로 쇼피파이에 입력해야 할 수 있으며, 이는 바코드 스캐너가 제공해야 할 효율성 향상의 일부를 상쇄할 수 있습니다.
쇼피피와 직접 연동되어 실시간 재고 관리가 가능한 바코드 스캔 기능을 갖춘 모바일 앱을 개발하는 실제 사례를 살펴보겠습니다.
Shopify에서 제품 데이터를 CSV 파일로 내보내기
Shopify는 대규모로 사용되는 전자상거래 플랫폼으로, 다양한 규모의 소매업체에서 널리 활용되고 있습니다. Shopify는 온라인 매장을 구축하고 운영하는 데 필요한 편리한 도구를 제공하지만, 제품 카탈로그, 고객 정보, 주문 내역, 재고 관리 등 방대한 양의 데이터를 관리하는 것은 빠르게 복잡해질 수 있습니다.
기업들은 종종 운영 효율성을 높이거나, 심층적인 분석을 수행하거나, 자동화된 업무 프로세스를 지원하기 위해 Shopify 데이터를 백엔드 데이터베이스, ERP 시스템, CRM, 데이터 웨어하우스 또는 다른 플랫폼과 통합해야 합니다.
여기서 쇼피파이 지원 기능을 갖춘 데이터 매핑 도구가 필수적으로 사용됩니다. 이 도구를 통해 기업들은 쇼피파이와 다른 시스템 간에 데이터를 효율적이고 정확하게 변환, 매핑, 이동할 수 있습니다.
맵포스(MapForce)의 시각적 도구를 사용하여, 쇼피파이(Shopify)에서 제품 데이터를 CSV 파일로 추출하는 일반적인 사례를 예시로 들어보겠습니다.
Shopify, OpenAPI 및 기타 플랫폼을 위한 새로운 도구들
2025년 릴리스 2 버전에서는 YAML, OpenAPI, XBRL 파일 처리 기능을 확장했으며, Shopify 데이터 통합을 위한 새로운 지원 기능을 추가했습니다.
저희는 인기 있는 기술에 대한 지원을 통합하고 강화하는 데 지속적으로 노력하고 있으며, 이는 개발자들이 변화하는 업계 표준에 발맞춰 필요한 기능을 활용할 수 있도록 합니다. 개발자들은 이미 익숙하고 신뢰하는 도구를 사용하여 이러한 발전을 이룰 수 있습니다.
이번 릴리스의 주요 내용을 살펴보겠습니다.
ETL이란 무엇인가요?
ETL(추출, 변환, 적재)은 현대 데이터 통합의 핵심 기술입니다. 대부분의 기술 전문가들은 ETL의 기본 원리를 이해하지만, 실제적인 어려움은 복잡한 데이터 변환을 처리하면서도 성능과 정확성을 유지하는 효율적이고 확장 가능한 ETL 프로세스를 설계하는 데 있습니다.
최신 비디오 시리즈에서는 다음과 같은 내용을 자세히 설명합니다 ETL이 어떻게 작동하는지, ETL(추출, 변환, 적재) 워크플로우 정의 시 흔히 발생하는 문제점들과, Altova MapForce와 같은 그래픽 도구가 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보겠습니다. CSV 보고서를 SQL 데이터베이스로 변환 및 로드하는 것과 같이 실제 시나리오에 대한 데모를 통해, 확장 가능한 자동화 구현 방법도 살펴보겠습니다.
기존 프로세스를 최적화하든, 새로운 ETL 도구를 연구하든, 이 시리즈는 모든 측면을 다룹니다.
ETL 튜토리얼: 동영상
ETL(추출, 변환, 적재) 프로세스는 매우 다양한 복잡성을 가지며, API 데이터 페이로드를 데이터베이스에 1:1로 매핑하는 간단한 작업부터, 광범위한 데이터 필터링, 변환, 그리고 조작이 필요한 매우 복잡한 시나리오까지 포괄합니다.
Altova MapForce는 이러한 다양한 ETL 작업들을 모두 처리할 수 있습니다. 자세한 내용은 동영상을 통해 확인해 보세요.
ETL 기본 사항: MapForce를 사용하여 CSV 파일을 데이터베이스로 변환하기
현대 기업에서는 다양한 형식으로 데이터를 수집하고, 이를 변환하여 대상 데이터베이스 또는 업무 시스템에 로드해야 하므로, ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. ETL 프로젝트는 특정 요구 사항에 따라 단순한 것부터 매우 복잡한 것까지 다양합니다.
일반적인 ETL(추출, 변환, 적재) 프로세스의 예시로는, 먼저 수신 파일에서 CSV 데이터를 추출하고, 데이터 구조를 매핑한 다음, 대상 스키마에 맞게 기본적인 변환을 적용하고, 중복된 레코드를 제거한 후, 최종적으로 처리된 데이터를 SQL 데이터베이스에 적재하는 과정이 있습니다.
ETL 프로젝트가 단순한 일대일 매핑만 포함하는 기본적인 형태이든, 복잡한 데이터 처리 요구 사항을 포함하는 고도화된 형태이든, 개발자들은 큰 학습 부담이나 높은 비용 없이도 복잡성을 효과적으로 처리할 수 있는 도구가 필요합니다. 바로 그럴 때 MapForce가 유용합니다.
XBRL 표준을 위한 XULE에 대해 알아보세요
XBRL(eXtensible Business Reporting Language)은 기업 및 재무 데이터를 전자적으로 제출하기 위한 개방형 XML 기반 표준입니다. XBRL은 어떤 데이터를 보고해야 하는지 명시하고, 이를 표준화된 방식으로 수행할 수 있도록 하지만, 기업과 규제 기관은 제출되는 데이터의 품질을 보장할 수 있는 방법을 필요로 합니다. 한 가지 방법은 비즈니스 규칙 검증을 사용하는 것이며, XULE은 2025년에 점점 더 인기를 얻고 있는 방법 중 하나입니다.
Altova 서버 소프트웨어를 Docker 환경에서 실행하는 방법
Docker는 소프트웨어 컨테이너화에 대한 경량화되고 이식 가능한 솔루션을 제공함으로써 개발자들이 애플리케이션을 구축, 배포, 실행하는 방식을 혁신했습니다. 컨테이너는 애플리케이션과 모든 종속성을 함께 묶어, 개발자의 컴퓨터, 테스트 서버, 또는 클라우드 환경 등 다양한 환경에서 일관되게 실행되도록 보장합니다. 기존의 가상 머신과 비교했을 때, Docker 컨테이너는 시작 속도가 빠르고, 더 적은 리소스를 사용하며, 애플리케이션 확장을 더 쉽게 만들어줍니다. 이러한 효율성 덕분에 Docker는 소프트웨어 개발 및 배포에 필수적인 도구로 자리 잡았습니다.
Docker 환경에서 Altova 서버 소프트웨어를 실행하면 기업 수준의 데이터 처리 및 자동화 작업에 다음과 같은 이점을 제공합니다. FlowForce Server, MapForce Server, 또는 RaptorXML Server와 같은 도구를 컨테이너화함으로써 개발자는 복잡한 워크플로우를 관리하고, 데이터 변환, 검증, 보고서 생성 등을 자동화하는 데 매우 유연하고, 확장 가능하며, 효율적인 솔루션을 얻을 수 있습니다.
Altova는 Docker 환경에서 설정 과정을 자동화하는 오픈 소스 프로젝트를 제공하여, 사용자들이 더욱 쉽고 빠르게 시작할 수 있도록 지원합니다.
정확한 PDF 데이터 추출을 위한 텍스트 검색 기능
PDF 문서는 현대 비즈니스 워크플로우의 다양한 단계에서 활용되며, 종종 송장, 보고서, 법률 계약 및 기타 중요한 문서의 표준 형식으로 사용됩니다. PDF는 콘텐츠의 무결성과 특정 시각적 레이아웃을 유지하는 데 이상적이지만, 그 구조 때문에 자동 데이터 추출이 어렵습니다. 데이터 통합 및 ETL 작업을 수행하는 기업들에게는 PDF에 포함된 정보를 추출하는 것이 필수적이며, 바로 이 지점에서 MapForce PDF 추출기가 유용하게 활용됩니다.
MapForce PDF 추출기는 PDF 데이터를 다른 형식으로 변환하기 위한 추출 규칙을 시각적으로 정의할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. 특히 특정 콘텐츠를 정확하게 추출하는 데 유용한 기능 중 하나는 텍스트 검색 기능입니다. 이 기능의 작동 방식에 대한 설명과 함께 동영상 데모를 제공합니다.
EBA XBRL 데이터 품질 검사 구현 방법
유럽 은행 감독청(EBA)은 은행들이 제출하는 보고서에 XBRL 데이터 형식을 사용하도록 요구하고 있습니다. XBRL은 다양한 금융 기관에서 수집, 분석, 비교하기 용이하도록 표준화된 형식입니다. EBA의 XBRL 분류 체계를 준수함으로써 은행들은 일관성 있고 검증하기 쉬운 데이터를 제출하며, 이는 보고 기관과 규제 기관 모두의 보고 절차를 간소화합니다. 이러한 효율적인 접근 방식은 보고 정확도를 향상시키고, EBA가 유럽 은행 부문에 대한 더 나은 감독을 유지하는 데 도움이 됩니다.
EBA XBRL 분류 체계에서 요구되는 검증 외에도, EBA는 보고 기관이 데이터 정확성을 더욱 향상시키고 규제 요구 사항을 준수할 수 있도록 선택적으로 수행할 수 있는 데이터 품질 검사 목록을 권장합니다. 이러한 추가적인 검증은 보고 기업이 보고하는 데이터의 정확성과 무결성을 향상시키는 데 도움이 되지만, 이는 해당 기업이 사용하는 XBRL 보고 도구가 이러한 검사를 지원하는 경우에만 가능합니다.
Altova는 포괄적인 XBRL 지원 기능을 제공하며, 여러 제품에서 선택적인 EBA XBRL 데이터 품질 검사를 실행할 수 있습니다. 작동 방식을 자세히 살펴보겠습니다.
YAML 파일 편집을 위한 간편한 도구들
YAML이 설정 파일 및 데이터 교환에서 점점 더 많이 사용됨에 따라, 개발자들이 일상적인 작업 도구에 특화된 YAML 편집기를 추가하는 것은 매우 합리적인 선택입니다.
YAML은 간단하지만, 들여쓰기와 서식에 대한 엄격한 규칙 때문에 오류가 발생하기 쉽습니다. 스마트한 YAML 편집기는 이러한 문제를 최소화하면서 코딩 속도를 높일 수 있는 기능을 제공합니다. XMLSpy는 지능형 텍스트 기반 YAML 편집기뿐만 아니라, 독특한 YAML 그리드 뷰를 제공합니다. YAML 그리드 뷰는 문서 구조를 시각적으로 표현하여 이해를 돕고, 효율적인 편집을 위한 추가 기능을 제공합니다.
자, 이제 작동 방식을 살펴보겠습니다.
알토바 2025 버전: YAML 그리드 기능 추가 및 기타 개선 사항
최신 버전의 Altova 제품군은 다양한 새로운 기능과 성능을 제공합니다. 고객은 이제 시각적인 YAML 편집 도구, 다른 형식으로 변환하기 위한 PDF 데이터 추출 기능 개선, 업데이트된 SQL 및 NoSQL 데이터 통합 지원 등 다양한 기능을 사용할 수 있습니다.
Altova 개발 도구, 서버 소프트웨어 제품, 또는 엑셀용 XBRL 확장 프로그램 등 어떤 것을 사용하시든, 이번 업데이트에는 모든 사용자를 위한 기능이 포함되어 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.
Azure 클라우드에서 Altova 서버 소프트웨어를 실행하세요
Altova Server Platform은 Altova의 고성능 서버 소프트웨어 제품군 전체를 포함하며, 데이터 처리 및 데이터 통합 워크플로우를 자동화하는 데 사용됩니다. 이러한 플랫폼 간 호환성을 제공하는 서버 소프트웨어 제품들은 온프레미스 환경 또는 모든 종류의 사설 및 공용 클라우드 인프라에 유연하게 설치할 수 있습니다.
Microsoft Azure 클라우드를 이용하시는 고객님들을 위해, Altova Server Platform이 미리 설치된 편리하고 무료 가상 머신 템플릿을 제작하여 Azure 마켓플레이스에서 쉽게 배포하실 수 있도록 제공하고 있습니다.
바코드 스캐너용 앱 개발 방법
오늘날 소형 바코드 스캐너는 소매업, 물류, 의료, 운송, 제조 등 다양한 분야에서 필수적인 장비입니다. 이러한 장치는 재고 현황 업데이트, 주문 추적, 고객 정보 등 실시간 데이터를 수집하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 수집된 데이터를 백엔드 시스템에 원활하게 통합하는 것은 데이터 수집만큼 중요합니다. 바코드 스캐너 앱은 수집된 정보를 데이터베이스 및 업무 시스템으로 전송하는 기능을 통해 이러한 연결을 가능하게 합니다.
바코드 스캐너 데이터를 모바일 앱에 통합하는 것은 일반적인 요구 사항이지만, 스캔 앱을 개발하는 것은 종종 어려운 과제입니다. 기존 개발 방식은 전문적인 기술을 필요로 하며, 특히 빠른 출시가 요구되는 산업 분야에서는 개발 시간이 너무 오래 걸릴 수 있습니다.
Altova MobileTogether에서 바코드 스캐너 연결 기능을 지원하면 모든 것이 달라집니다. 이 로우코드 앱 개발 프레임워크를 사용하면 기존 코딩 방식에 비해 훨씬 짧은 시간에 바코드 스캔 솔루션을 개발, 테스트 및 배포할 수 있습니다.
MobileTogether 10.0의 새로운 기능입니다
최신 버전의 Altova MobileTogether는 모바일 바코드 스캐너와 연결되는 앱을 개발할 수 있도록, 사용자들의 요청이 많았던 기능을 추가했습니다. 이러한 기능 추가로, 이 로우코드 개발 프레임워크는 실시간으로 데이터를 업데이트하는 데 바코드와 QR 코드를 사용하는 다양한 산업 분야에서 솔루션을 구축하는 데 더욱 유용하게 활용될 수 있습니다.
버전 10.0에는 앱 시뮬레이터에 새로운 스타일 검사 기능이 추가되었으며, 새로운 컨트롤, 유연성과 성능을 향상시키는 다양한 옵션 등이 포함되어 있습니다.
다음은 주요 내용입니다.
앱 개발을 위한 모듈화
프로그래밍에서 모듈화는 기능을 분리된 독립적인 모듈로 나누는 작업입니다. 앱 개발에서 모듈화는 앱 구성 요소를 효율적으로 구성하고 개발팀 내 협업을 촉진하는 방법입니다. 또한, 모듈화 방식은 앱의 테스트, 디버깅 및 유지 보수를 더 쉽고 간편하게 만들어 줍니다.
MobileTogether는 모듈화에 대한 몇 가지 전통적인 방법과 함께, 독특한 접근 방식들을 제공합니다.
XQuery 업데이트 기능에 대해 알아보세요
XQuery 업데이트 기능은 XQuery 언어의 확장 기능으로, "업데이트 표현식"을 사용하여 XML 문서 내의 노드를 삽입, 삭제, 대체 또는 이름 변경하는 작업을 수행할 수 있습니다. 이 기능은 XML 문서에 대한 지능적인 업데이트를 간편하게 수행할 수 있도록 지원하며, XMLSpy는 이 기능을 더욱 쉽게 사용할 수 있도록 고유한 구현 방식을 제공합니다. 이제 작동 방식을 살펴보겠습니다.
향상된 노드 기능을 활용한 구조화된 데이터 매핑
이전에 저희는 노드 기능 지원에 대해 보도한 바 있습니다. 이 기능은 구조화된 데이터를 매핑하는 과정을 단순화하며, 매핑 과정에서 동일한 함수를 여러 번 복사하여 붙여넣을 필요성을 없애줍니다. 동일한 함수를 불필요하게 반복하면 매핑 레이아웃이 복잡해지고, 데이터 매핑을 이해하거나 수정하기가 더 어려워집니다.
MapForce는 노드 함수를 정의할 때 사용할 수 있는 추가 필터를 제공합니다. 이러한 매개변수를 통해 개발자는 사용자 정의된 기준에 따라 특정 노드에 함수와 기본값을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 노드 이름, 노드 길이, 노드 데이터 유형의 정밀도, 사용자 정의 노드 주석 등 노드 메타데이터를 기반으로 노드 함수를 적용할 수 있습니다.
향상된 노드 기능을 갖춘 매핑 방식을 살펴보겠습니다.
YAML 편집 도구들
YAML은 가독성, 단순성, 그리고 다재다능함이 결합되어 점점 더 많은 인기를 얻고 있습니다. YAML은 주로 설정 파일이나 데이터 직렬화에 사용되며, 현대 시스템에서는 JSON 및 XML과 함께 활용될 수 있습니다. 따라서 개발자들은 이 세 가지 표준을 모두 지원하는 IDE를 선택하는 것이 합리적입니다.
XMLSpy에 새롭게 추가된 YAML 도구는 XML 및 JSON 개발에 대한 포괄적인 지원을 강화하여, 사용자가 특정 사용 사례와 선호도에 가장 적합한 데이터 직렬화 형식을 선택할 수 있도록 유연성을 제공합니다.
이제 XML 및 JSON 편집기에서 YAML 지원 기능을 살펴보겠습니다.
2024r2 버전에서는 YAML, FORTRAS EDI 등 다양한 기능이 추가되었습니다
알토바(Altova)의 최신 데스크톱 개발 도구 및 서버 소프트웨어 제품군은 새로운 산업 표준 지원, 업데이트된 데이터베이스 지원, 그리고 성능 최적화를 포함하고 있습니다.
저희는 새로운 제품 버전을 출시할 때마다 고객에게 개발자들의 요청 사항, 새로운 표준 지원, 그리고 성능 향상을 결합한 기능을 제공하고자 노력합니다. 2024r2 버전 역시 예외는 아니며, YAML, FORTRAS EDI, 그리고 XBRL 보고서 패키지 작업을 위한 도구들이 추가되었을 뿐만 아니라, 제품 전반에 걸쳐 다양한 성능 및 사용성 개선 사항이 적용되었습니다.
다음은 주요 내용입니다.
